Китайские ученые нашли способ ускорить реконструкцию коры мозга
Китайские исследователи разработали чип на мемристорах с фазовым переходом, который выполнил одну итерацию расчетов нейронной динамической системы за 2,12 мс. При реконструкции поверхности коры мозга система оказалась до 478 раз быстрее графического ускорителя NVIDIA A100. По мнению авторов, технология приблизила сложное 3D-моделирование к работе в реальном времени и в будущем может пригодиться в нейроинтерфейсах и медицине.
Работу возглавил профессор Пекинского университета Ючао Ян. В проекте также участвовали специалисты Шанхайского института микросистем и информационных технологий Китайской академии наук. Статья под названием «Нейронная динамическая система с задержкой менее 10 миллисекунд на основе мемристоров с фазовым переходом» опубликована в журнале Science.
Одной из задач, на которых команда проверила чип, стала реконструкция поверхности коры мозга. Алгоритму нужно превратить исходные данные в точную 3D-модель, сохранить сложный рисунок извилин и избежать геометрических ошибок. Для этого система многократно пересчитывает форму поверхности, а обычный компьютер постоянно перемещает промежуточные данные между процессором и памятью. Такой «барьер памяти» увеличивает задержку и энергопотребление.
Разработчики перенесли ключевые операции непосредственно в массивы памяти. Мемристоры с фазовым переходом не только хранят данные, но и участвуют в расчетах, поэтому промежуточные результаты реже приходится перемещать между памятью и процессором. За счет этого снизились задержка и энергопотребление.
В основе разработки лежит нейронная динамическая система, которая объединяет нейросети с дифференциальными уравнениями, описывающими изменения во времени. Во время расчета она проверяет точность результата и подбирает подходящий шаг интегрирования, повторяя процесс до достижения заданной погрешности. Одну из самых ресурсоемких операций — поиск нужного шага — ученые связали с управляемым изменением проводимости мемристоров. Так физическое свойство памяти стало частью самого вычисления.
Чип изготовлен по 40-нм техпроцессу, а его вычислительные массивы занимают 0,28 кв. мм. Он работает на частоте 50 МГц и выполняет одну итерацию за 2,12 мс. По сравнению с передовыми специализированными ускорителями нейронной динамики система оказалась в 3,82−36,27 раза быстрее, а ее энергопотребление было в 11,75−24,73 раза ниже. При оценке полного цикла расчетов она опередила NVIDIA A100 в 50,38–478,18 раза в зависимости от задачи.
Во время испытаний система реконструировала поверхности белого и серого вещества и в реальном времени формировала детализированные трехмерные сетки коры. Полученные модели были гладкими, замкнутыми и топологически целостными, а также сохраняли сложный рисунок мозговых складок. Качество проверяли по средней симметричной дистанции между поверхностями и расстоянию Хаусдорфа — обе метрики показали высокую точность реконструкции.
Авторы считают, что переход от вычислений продолжительностью в сотни миллисекунд к миллисекундному диапазону может ускорить развитие интерфейсов «мозг-компьютер», персонализированных цифровых двойников мозга и хирургической навигации в реальном времени. Среди других возможных направлений они называют медицинскую визуализацию и инструменты для изучения нейродегенеративных заболеваний, включая болезни Альцгеймера и Паркинсона.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
