Gehirn-Simulator mit 1 Mio. ARM-Cores (18-Core-Die mit Stacked-DRAM)

[AnarchX]

LONDON – Up to a million ARM processor cores are going to be linked together to simulate the workings of the human brain in a research project in the U.K. The chips, designed at Manchester University and manufactured in Taiwan, form the building blocks for a massively parallel computer called SpiNNaker (Spiking Neural Network architecture).
[...]
An original test chip was designed by Professor Furber's team in 2009 but the latest implementation includes 18 ARM processors per silicon die which come packaged with a memory and have a power budget of about one watt. The chip has been manufactured by UMC (Hsinchu, Taiwan) in 130-nm CMOS. It has a complexity of about 100 million transistors although this is mainly in 55 32-kbyte SRAM blocks distributed across the die, Professor Furber said.[...]

http://www.eetimes.com/ContentEETimes/Images/News/SpiNNaker1.2.423jpg.jpg
A photo of the inside of the packaged component showing the two die mounted one on top of the other, with the wire bonding. It looks like the memory die is on top of the ARM multiprocessor.

http://www.eetimes.com/electronics-news/4217840/Million-ARM-cores-brain-simulator

http://www.eetimes.com/electronics-news/4217842/SpiNNaker-ARM-chip-slide-show?pageNumber=0

[Demogod]

defintiv interessant. mal schauen was da rauskommt..
130nm is allerdings nicht mehr so ganz state of the art..

[Konami]

defintiv interessant. mal schauen was da rauskommt..
130nm is allerdings nicht mehr so ganz state of the art..
Wahrscheinlich aus Kostengründen sinnvoll, denn wenn das ein echter Gehirnsimulator ist, müssen die Prozessoren ja nix anderes können als Verbindungen zu anderen Prozessoren herzustellen und Signale weiterzuleiten. Und im Stacked-RAM wird wohl gespeichert, was für Verbindungen die "Zelle" gerade hat.

[Senior Sanchez]

Wobei ich mich schon frage, warum man das ganze nicht per FPGA macht. Ich weiß ja nicht genau, was die einzelnen ARM-Cores da so veranstalten, aber für die Vorgänge im Gehirn, die ich mir so vorstelle, sollte auch ein FPGA reichen. Dazu bekommt man dann mehr Neuronen in einem FPGA abgebildet, was auch mit niedrigerem Energieverbrauch machbar sein sollte.

[anddill]

Die wollen sicher verschiedenste Algos ausproberen, und wissen am Anfang noch gar nicht, was da am Ende auf den Knoten laufen wird. Da macht dann was möglichst frei programmierbares Sinn.
Die Version, in der Du in 30 Jahren Dein Bewusstsein speichern kannst, wird dann sicher mit FPGAs aufgebaut sein ;)

[Senior Sanchez]

Die wollen sicher verschiedenste Algos ausproberen, und wissen am Anfang noch gar nicht, was da am Ende auf den Knoten laufen wird. Da macht dann was möglichst frei programmierbares Sinn.
Die Version, in der Du in 30 Jahren Dein Bewusstsein speichern kannst, wird dann sicher mit FPGAs aufgebaut sein ;)

Unter der Betrachtungsweise macht das natürlich Sinn, da hast du Recht.

[Charakterlos]

Sehr schoen!
Allerdings frage ich mich, wiso man nur einen Typ von "Nervenzelle" benutzt. Das Gehirn besteht ja aus ganz vielen unterschiedlich aufgebauten Strukturen, die komplex miteinander verkoppelt sind.

Also, wiso nicht RAM, ROM, meinetwegen EPROM mit Webcams als "loeschungssensor", CISCI, RISC, unterschiedliche Grafikprozessoren alle auf einem Board bringen, und dann schauen welche Algothmen wie verteilt die beste Performance bringen?

Letztendlich ist der Chip nichts anderes als Intels Larrabee. Massive parallele Instanziierung von einem Rechenknecht-Typs.

Aber dennoch wohl ein notwendiger Schritt in die richtige Richtung.

[Senior Sanchez]

Sehr schoen!
Allerdings frage ich mich, wiso man nur einen Typ von "Nervenzelle" benutzt. Das Gehirn besteht ja aus ganz vielen unterschiedlich aufgebauten Strukturen, die komplex miteinander verkoppelt sind.

Du sagst es. Das Gehirn besteht aus vielen Strukturen (die teilweise doch sehr ähnlich sind), die wiederum aber nur aus einem Typ von Nervenzelle bestehen soll. Das Geheimnis des Gehirns liegt nicht in der Zelle, sondern in ihren Verbindungen zu Strukturen.

[Kladderadatsch]

mit einer million cores/zellen ist es schwer, die interaktion mehrere nervenzell-konglomerate eines hirns zu simulieren;) der begriff "hirn" ist auch ein wenig hochgegriffen.

aber sollte bei der simulation nicht ein grundsätzliches problem sein, dass ein weiterer zelltyp (gliazellen) ganz entscheidend die hirnchemie und damit -funktion manipuliert? wird das überhaupt beachtet?

[FeuerHoden]

Ich denke sie wollen erstmal Variationen von diesem Zelltyp simulieren und die 1 Million Cores werden sie brauchen um auch mit weniger optimierten Algos zu ersten Ergebnissen zu kommen an denen sie dann die Algos optimieren und die Anzahl der Zellen mit der Geschwindigkeit der Algos skalieren. Das bringt dann erstmal nennenswerte Erkenntnisse welche Architektur man bräuchte um diese Algos in Silizium zu gießen. Alles Step by Step.

[(del)]

Step by step. Bis zum Skynet. Oder waren es die Zylonen? :freak:

[FeuerHoden]

Stichwort Skynet: http://www.spiegel.de/wissenschaft/mensch/0,1518,324941,00.html

Wenn sie es schaffen diesen Lerneffekt zu simulieren dann ist bereits ein großer Schritt getan und alles weitere wäre dann nur noch Weiterentwicklung.

Und 25.000 Zellen sind nicht so arg viel, das halte ich auf 1 Million Cores für simulierbar.

[PHuV]

IBM ist da aktuell doch schon viel weiter:

Gehirnchip macht bei IBM Fortschritte (http://www.heise.de/ix/meldung/Gehirnchip-macht-bei-IBM-Fortschritte-1326868.html)
IBMs neuer Chip rechnet (fast) wie wir (http://www.heise.de/tr/artikel/IBMs-neuer-Chip-rechnet-fast-wie-wir-1333507.html)

Kern dieses Systems ist ein künstliches, neuronales Netzwerk, das in Hardware implementiert ist. Der Kern des Neuro-Chips besteht aus aus 256 künstlichen Neuronen, die als digitale Schaltelemente implementiert sind. „Stellen Sie sich jetzt vor 256 vertikale Linien vor. Jedes Neuron hat zwei vertikale Linien, die es schneiden, das sind die Dendriten“, sagt Modha. „StellenSie sich jetzt 256 horizontale Linien vor - die Axone. Die Schnittpunkte sind die Synapsen - wir haben also rund 64.000 Synapsen in einem Prototyp-Chip. Im zweiten haben wir 256 Dendrite und 1024 Axone also rund 256000 Neuronen.“

Das finde ich schon recht eindrucksvoll. Die Frage ist nur, ob das praktisch auch der richtige Ansatz ist, und wie sich die technische Anwendung dann auch gestaltet.

[FeuerHoden]

Was jetzt? Neuronen oder Synapsen? Die Synapsen sind doch erst die Verbindungen zwischen den Neuronen und ein Neuron kann iirc (bitte korrigieren wenn falsch) mit bis zu 30 anderen Neuronen verbunden sein, wobei die Verbindungen naturgemäß nicht konstant sind.

[Weyoun]

Was jetzt? Neuronen oder Synapsen? Die Synapsen sind doch erst die Verbindungen zwischen den Neuronen und ein Neuron kann iirc (bitte korrigieren wenn falsch) mit bis zu 30 anderen Neuronen verbunden sein, wobei die Verbindungen naturgemäß nicht konstant sind.

Korrigiere gerne: Insert "Tausende" statt 30.

Übrigens, was ich faszinierend finde: Insgesamt mehr Zustände des menschlichen Gehirns als Atome im Universum bedingt durch Verschaltungen der Neuronen untereinander möglich.

[Kladderadatsch]

die reden tatsächlich von einer hirn-simulation. davon abgesehen, dass man mit einem einzigen schaltungs-typen höchstens einen neuronen-typen simulieren kann und nicht ein ganzes areal, geschweige denn das hirn, kann man wie gesagt die glia-zellen nicht einfach unter den tisch fallen lassen (der wiki-artikel ist da übrigens ziemlich veraltet).

ok, laut artikel entwickeln die eine alternative architektur für die informatik, und keinen hirn-simulator zur funktionsaufklärung in der biologie. von daher ist das mit der starken anlehnung an die biologie sowieso nicht ganz glücklich geraten..*nur mal gesagt haben wollte*

[FeuerHoden]

Ich denke man macht beides. Neue Architektur erforschen und neben bei bissle Hirnforschung machen. Bei zweiterem geht weniger um Ergebnisse als um Förderungen, Auftraggeber war ja schließlich eine Universität.