Simuleringen av beteendet hos den mänskliga hjärnan är en av de viktigaste utmaningarna idag inom databehandling. Huvudproblemet består i att hitta effektiva sätt att manipulera och beräkna den enorma mängd data som denna typ av simuleringar behöver, med hjälp av den nuvarande tekniken. I denna mening är detta arbete fokuserat på ett av de viktigaste stegen i en sådan simulering, som består i att beräkna spänningen på neurons morfologi. Detta utförs med hjälp av hinesalgoritmen. Även om denna algoritm är den optimala metoden i fråga om antal operationer, är det i behov av icke-triviala ändringar för att effektivt parallelliseras på NVIDIA GPUs. Vi föreslog flera optimeringar för att påskynda denna algoritm på GPU-baserade arkitekturer, utforska begränsningarna för både metod och arkitektur, för att effektivt kunna lösa ett stort antal Hines-system (neurons). Var och en av optimeringarna analyseras och beskrivs ingående. För att utvärdera hur optimeringarna påverkar verkliga ingångar har vi använt 6 olika morfologier när det gäller storlek och grenar. Våra studier har visat att de optimeringar som föreslås i det nuvarande arbetet kan uppnå en hög prestanda på dessa beräkningar med ett stort antal neuroner, är våra GPU implementationer ca 4× och 8× snabbare än OpenMP multicore implementation (16 kärnor), med hjälp av en och två K80 NVIDIA GPUs respektive. Det är också viktigt att betona att dessa optimeringar kan fortsätta skala även när man har att göra med antalet neuroner.  Simuleringen av beteendet hos den mänskliga hjärnan är en av de viktigaste utmaningarna idag inom databehandling. Huvudproblemet består i att hitta effektiva sätt att manipulera och beräkna den enorma mängd data som denna typ av simuleringar behöver, med hjälp av den nuvarande tekniken. I denna mening är detta arbete fokuserat på ett av de viktigaste stegen i en sådan simulering, som består i att beräkna spänningen på neurons morfologi. Detta utförs med hjälp av hinesalgoritmen. Även om denna algoritm är den optimala metoden i fråga om antal operationer, är det i behov av icke-triviala ändringar för att effektivt parallelliseras på NVIDIA GPUs. Vi föreslog flera optimeringar för att påskynda denna algoritm på GPU-baserade arkitekturer, utforska begränsningarna för både metod och arkitektur, för att effektivt kunna lösa ett stort antal Hines-system (neurons). Var och en av optimeringarna analyseras och beskrivs ingående. För att utvärdera hur optimeringarna påverkar verkliga ingångar har vi använt 6 olika morfologier när det gäller storlek och grenar. Våra studier har visat att de optimeringar som föreslås i det nuvarande arbetet kan uppnå en hög prestanda på dessa beräkningar med ett stort antal neuroner, är våra GPU implementationer ca 4× och 8× snabbare än OpenMP multicore implementation (16 kärnor), med hjälp av en och två K80 NVIDIA GPUs respektive. Det är också viktigt att betona att dessa optimeringar kan fortsätta skala även när man har att göra med antalet neuroner.
Nyligen, i REF det föreslogs en ny metod för att hantera ett mycket stort antal neuroner på NVidia GPUs, uppnå god skalbarhet.
cuHinesBatch: Solving Multiple Hines systems on GPUs Human Brain Project
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}