Создателям этой машины понадобилось 20 лет на разработку концепции, 10 лет — на сборку, а еще 15 миллионов фунтов стерлингов. Проект изначально финансировала Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC), а теперь его также поддерживает европейский проект Human Brain Project (HBP). Суперкомпьютер впервые включили в пятницу, 2 ноября.
SpiNNaker, разработанный и собранный в Школе информатики Манчестерского университета, может моделировать больше биологических нейронов в реальном времени, чем любая другая машина на планете.
Этот суперкомпьютер уникален, так как, в отличие от обычных компьютеров, он не передает большие объемы информации из пункта А в пункт Б посредством стандартной сети. Вместо этого он подражает архитектуре массивной параллельной коммуникации мозга, посылая миллиарды малых объемов информации в тысячах разных направлений одновременно.
Создатели компьютера намереваются смоделировать до миллиарда биологических нейронов в реальном времени. Для сравнения: мозг мыши состоит примерно из 100 миллионов нейронов, а человеческий мозг — в 1000 раз больше. Один миллиард нейронов — это 1% от масштаба человеческого мозга, состоящего почти из 100 миллиардов нейронов, тесно связанных примерно одним квадриллионом (единица с 15 нулями) синапсов.
Для чего же используется компьютер с миллионным ядерным процессором, имитирующий работу мозга? Прежде всего он помогает нейробиологам лучше понять, как функционирует этот орган. Делает он это, проводя экстремально крупномасштабные симуляции в реальном времени, невозможные на других машинах.
SpiNNaker также задействовали для управления роботом SpOmnibot. Он использует систему суперкомпьютера для интерпретирования визуальной информации в реальном времени и навигации по направлению к определенным объектам, игнорируя другие.
«Нейробиологи теперь могут использовать SpiNNaker для разгадки некоторых секретов работы человеческого мозга путем проведения беспрецедентных крупномасштабных симуляций, — говорит профессор информатики Стив Фарбер. — К тому же он работает как нейронный симулятор в реальном времени, что позволяет робототехникам создавать крупномасштабные нейронные сети для мобильных роботов, чтобы те могли ходить, говорить и двигаться».
