神经形态计算中 Drosophila Melanogaster 大脑连成网络的仿真——基于 Loihi 2
分布式、并行与集群计算
2025-08-26 v1 神经与进化计算
摘要
我们展示了在神经形态计算硬件上实现的首个非平凡且生物学上真实的连成网络仿真。具体而言，我们在英特尔 Loihi 2 神经形态平台上实现了来自 FlyWire 联盟的成年 Drosophila melanogaster（果蝇）完整大脑连成网络，包含 14 万个神经元和 5000 万个突触。由于生物网络具有特有的连接结构，这一任务尤为具有挑战性。与人工神经网络和大多数抽象神经模型不同，真实的生物回路具有稀疏、循环且不规则的连接性，这种结构不适用于旨在处理稠密线性代数运算的常规计算方法。尽管神经形态硬件在离散事件驱动的生物通信方面在架构上更为合适，但将连接结构映射到前沿系统仍面临来自低层硬件限制的挑战，例如 fan-in 和 fan-out 内存限制。我们描述了解答这些挑战的方法，使完整的 FlyWire 连成网络能够适配 12 块 Loihi 2 芯片。我们通过与多个参考仿真结果的比较，对实现的网络行为进行统计学验证。显著地，我们实现的神经形态实现在常规硬件上的数值仿真基础上快了一个数量级，而且我们还发现性能优势随稀疏活动而增大。这些结果证明了当今可扩展的神经形态平台能够实现和加速生物学上真实的模型——这一关键技术将推动神经仿生 AI 和计算神经科学的进步。
引用
@article{arxiv.2508.16792,
title = {Neuromorphic Simulation of Drosophila Melanogaster Brain Connectome on Loihi 2},
author = {Felix Wang and Bradley H. Theilman and Fred Rothganger and William Severa and Craig M. Vineyard and James B. Aimone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16792},
year = {2025}
}