我们的大脑是可以模拟的吗？--基于超级计算机的大规模脑模拟

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近年来RIKEN和欧洲的 Human Brain Project 的科研人员都在通过超级计算机进行大规模的脉冲神经网络模拟，来寻找神经信号信息处理的相关未知问。在2013年的时候，RIKEN使用世界上首台可以每秒亿亿次计算的超级计算机“京”，并结合作为和于利希研究中心合作研究开发开发的NEST模拟器，进行了相当于人脑1%规模的神经网络的模拟。

随着日本，中国，美国提出E级（百亿亿次计算）超级计算机的研发计划，大脑的模拟工程也从10亿级神经元模拟时代迈入千亿的时代。于利希中心的JUWELS 超算系统，理研的post-k超计算机，都将有可能实现人类大脑的全部神经网络的模拟工作。

并且在算法上也有了新的突破，之前的算法在进行大规模神经网络模拟时，每一个节点都必须拥有整个模拟器的信息，这使得大量的计算资源得到了浪费。新的算法中，每一个节点只需处理该节点负责的那部分神经网络的信息即可。在大规模脉冲神经网络的模拟中，可以节省大量的计算资源。

图2 脑科学相关的超大规模数据

图3中的纵轴为 超级计算机的性能 ，下面标出了随着计算能力的增长，能够模拟的神经元的数量也飞速增长。从1952年的Hodgkin 和Huxley进行的一个神经元的模型计算，到2013年的17亿神经元的脉冲神经网络的模拟。随着计算性能的上升，对大规模神经回路的模拟能力也有了显著的提高。当今世界上最快的美国的顶点超级计算机已经可以达到200PFLOPS的计算性能。目前，美国，中国，日本都有了在2020年研发成功E级超级计算机的研发计划。那么人类的大脑是否能在E级超级计算机上实现呢？

图3 超级计算机的性能与大规模脑网络的模拟能力

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