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在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
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