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摘要。大规模脉冲神经网络模型模拟是提高我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少有一个浮点值。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN 的扩展——我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器——使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与在超级计算机上获得的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
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