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现代神经科学在不断增加和更详细的神经网络上采用计算机模拟实验。高建模细节与高模型可重复性、可重用性和透明度的需求密切相关。此外，模型的大小和研究中的长时间尺度要求使用具有高计算性能的模拟系统，以提供可接受的结果时间。在这项工作中，我们提出了 EDEN（网络可扩展动态引擎），这是一种新的通用、基于 NeuroML 的神经模拟器，通过创新的模型分析和代码生成技术实现了高模型灵活性和高计算性能。该模拟器直接运行 NeuroML-v2 模型，无需用户学习另一种特定于模拟器的模型规范语言。EDEN 的功能正确性和计算性能通过 NeuroML-DB 和开源大脑模型存储库中提供的 NeuroML 模型进行评估。在定性实验中，EDEN 生成的结果针对各种模型与现有的 NEURON 模拟器进行了验证。同时，计算性能基准测试表明，EDEN 的运行速度比典型台式计算机上的 NEURON 快一到两个数量级，而且无需用户付出额外努力。最后，无需用户付出额外努力，EDEN 已从头开始构建，可在多个 CPU 和计算机集群（如果可用）上无缝扩展。
EDEN：高性能、通用、NeuroML...
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