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摘要 - 我们描述了一种计算体系结构，能够使用配备有M2处理器的普通Apple MacBook Air模拟数十亿个尖峰神经元的网络，24 GB的芯片统一内存和4TB固态磁盘。我们使用基于事件的传播方法，该方法在每个处理周期中处理系统中M神经元的N尖峰数据包。每个神经元具有C二进制输入连接，其中C可以为128或更多。在传播阶段，我们将激活的N神经元的所有靶标的激活值增加。在第二步中，我们使用激活值的直方图来确定即时的触发阈值，并选择将在下一个数据包中发射的N神经元。我们注意到，这种主动选择过程可能与大脑中的振荡活动有关，这可能具有固定在每个周期上发射的神经元百分比的功能。至关重要的是，绝对没有对体系结构的限制，因为每个神经元都可以直接与其他神经元建立联系，从而使我们可以具有前馈和反复的连接。具有M = 2 32个神经元的，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。 即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。 值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。 索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络，这允许2 64个可能的连接，尽管实际连接性极为稀疏。即使使用现成的硬件，模拟器也可以连续传播包数据包，每秒数千次连接数十次。值得注意的是，所有这些都可以使用仅37瓦的能源预算，接近人脑所需的能量。索引术语 - 启用神经网络，大脑尺度模拟，二进制重量，稀疏网络，GPU加速度，Apple M2芯片，生物成分网络这项工作表明使用当前的硬件可以进行大脑尺度模拟，但这需要重新思考如何实施模拟。
Terabrain项目：在标准计算机硬件上模拟数十亿个尖峰神经元
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