CORTEX：在富岳超级计算机上利用入度子图分解的大规模脑模拟器
分布式、并行与集群计算
2024-06-07 v1 神经元与认知
摘要
我们介绍了CORTEX，一个为大规模脑模拟设计的算法框架。利用富岳超级计算机的计算能力，CORTEX最大化了可用问题规模和处理性能。我们的主要创新，入度子图分解，以及一套并行算法，通过将全局图结构分割成更小的、结构相同的子图，促进了高效的区域分解。这种分割允许在无进程间依赖的情况下并行处理突触相互作用，有效地消除了线程级别的数据竞争，而无需互斥锁或原子操作。此外，这种策略增强了通信和计算的重叠。在具有生物参数的脉冲神经网络上进行的基准测试表明，在问题规模和模拟性能方面都有显著提升，超越了当前领先的开源解决方案NEST模拟器。我们的工作为神经形态计算领域和理解大脑功能提供了一个强大的新工具。
引用
@article{arxiv.2406.03762,
title = {CORTEX: Large-Scale Brain Simulator Utilizing Indegree Sub-Graph Decomposition on Fugaku Supercomputer},
author = {Tianxiang Lyu and Mitsuhisa Sato and Shigeki Aoki and Ryutaro Himeno and Zhe Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03762},
year = {2024}
}