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J-GLOBAL ID：201802277809052482   整理番号：18A1288291

全スケール皮質マイクロ回路モデルのためのディジタル神経形態ハードウェアSpinnakerと神経回路網シミュレーションソフトウェアネストの性能比較【JST・京大機械翻訳】

Performance Comparison of the Digital Neuromorphic Hardware SpiNNaker and the Neural Network Simulation Software NEST for a Full-Scale Cortical Microcircuit Model

著者 (12件)： van Albada Sacha J. (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-6), Institute for Advanced Simulation (IAS-6), JARA Institute Brain Structure-Function Relationships (INM-10), Juelich Research Centre) ,  Rowley Andrew G. (Advanced Processor Technologies Group, School of Computer Science, University of Manchester) ,  Senk Johanna (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-6), Institute for Advanced Simulation (IAS-6), JARA Institute Brain Structure-Function Relationships (INM-10), Juelich Research Centre) ,  Hopkins Michael (Advanced Processor Technologies Group, School of Computer Science, University of Manchester) ,  Schmidt Maximilian (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-6), Institute for Advanced Simulation (IAS-6), JARA Institute Brain Structure-Function Relationships (INM-10), Juelich Research Centre) ,  Schmidt Maximilian (Laboratory for Neural Circuit Theory, RIKEN Brain Science Institute) ,  Stokes Alan B. (Advanced Processor Technologies Group, School of Computer Science, University of Manchester) ,  Lester David R. (Advanced Processor Technologies Group, School of Computer Science, University of Manchester) ,  Diesmann Markus (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-6), Institute for Advanced Simulation (IAS-6), JARA Institute Brain Structure-Function Relationships (INM-10), Juelich Research Centre) ,  Diesmann Markus (Department of Physics, Faculty 1, RWTH Aachen University) ,  Diesmann Markus (Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, Medical Faculty, RWTH Aachen University) ,  Furber Steve B. (Advanced Processor Technologies Group, School of Computer Science, University of Manchester)
資料名： Frontiers in Neuroscience (Web)  (Frontiers in Neuroscience (Web))
巻： 12  ページ： 291  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7087A  ISSN： 1662-453X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実時間と低消費電力で大規模ニューラルネットワークシミュレーションを可能にすることを目的として,ディジタル神経形態ハードウェアSpiNNakerを開発した。実時間性能は,1msの積分時間ステップで達成され,したがって,動力学のより速い時間スケールが無視できるニューラルネットワークに適用される。シミュレーションを減速させることにより,より短い積分時間ステップとそのため,しばしば生物学的に関連するより速い時間スケールを組み込むことができる。ここでは,SpiNNaker上の生物学的時間スケールを持つ皮質微小回路の最初のフルスケールシミュレーションについて述べた。ニューロン上へのシナプスの約半分が微小回路内で生じるので,より大きな皮質回路はニューロン当たりのシナプスが中程度に多くなる。したがって,実物大のマイクロ回路は任意のサイズの皮質回路をシミュレートするための道を開く。約80,000のニューロンと0.3億のシナプスによって,本モデルは,今日までSpiNNakerに関して最大のシミュレーションであった。スケールアップは,シミュレーションが複数のボードにわたって広がることを可能にするSpiNNakerソフトウェアスタックにおける最近の開発によって可能になった。高性能クラスタ上のNESTソフトウェアを用いたシミュレーションとの比較により,両シミュレータは,SpiNNakerの固定小数点演算にもかかわらず,類似の精度に達することができ,生物学的時間スケールと大きなネットワークサイズをもつ計算神経科学応用に対するSpiNNakerの有用性を実証した。また,実行時間と電力消費を,両方のシミュレータについて,皮質マイクロ回路モデルの例について評価した。0.1msの時間ステップをもつNESTのそれに類似した精度を得るために,SpiNNakerは,実時間と比較して約20の減速因子を必要とする。NESTに対する実行時間は,MPIとマルチスレッドによるハイブリッド並列化を用いて,約3倍の実時間で飽和する。しかし,この実行時間を達成することは,電力とエネルギー消費の増加のコストになる。NESTに対する最低全エネルギー消費は約144の平行糸と4.6倍減速した。この設定において,NESTとSpiNNakerはシナプスイベント当たりのエネルギー消費が同等である。著者らの結果は,SpiNNakerの応用領域を広げ,その開発を助け,シナプス中心ネットワーク表現のような更なる最適化が,大きな生物学的ニューラルネットワークのリアルタイムシミュレーションを可能にするために必要であることを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ハードウェア ,  *ソフトウェア ,  シミュレータ ,  *シミュレーション ,  *皮質 ,  *ディジタル方式 ,  電力消費 ,  最適化 ,  *神経回路網 ,  計算機シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  クラスタ ,  ニューロン ,  電力
準シソーラス用語： *神経 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 神経形態学的コンピューティング ,  高性能コンピューティング ,  並列コンピューティング ,  シミュレーションの精度 ,  溶液へのエネルギー ,  ベンチマーキング ,  強いスケーリング ,  計算神経科学

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (11件)： スケール ,  皮質 ,  回路モデル ,  ディジタル ,  神経 ,  形態 ,  ハードウェア ,  神経回路網 ,  シミュレーションソフトウェア ,  ネスト ,  性能比較