“解码”大脑，AI如何实现“读心术”？

对于普通人来说，分辨沙皮狗和卷曲的毛毯是一件很容易的事情。而对于人工智能来说，它需要数小时和成千上万个例子进行深度学习，掌握计算机视觉与图像识别，通过多个模型组成的网络神经元来学会区分二者之间的差别。江湖侠客以武艺仗剑走天涯

而IT人只要手握合适的

基础架构和工具

就能控制程序工作方式

徜徉赛博朋克世界

这种对障碍的打破

对未知的探索精神

同样适用于神经信息学领域

研究人员正在借助

人工智能和计算资源

破译人类“脑洞”宇宙

解码大脑的奥妙

对于普通人来说，分辨沙皮狗和卷曲的毛毯是一件很容易的事情。而对于人工智能来说，它需要数小时和成千上万个例子进行深度学习，掌握计算机视觉与图像识别，通过多个模型组成的网络神经元来学会区分二者之间的差别。

在这个可以对一切信息进行编码的世界，时至今日，即便人工智能已经能够“为你写诗”，然而面对极其复杂的人类大脑，想要实现“复刻”依然长路漫漫。人类大脑可以说是宇宙中最为精妙的系统，每个人类大脑包含大约1000亿个神经元，能产生100多万亿个连接。

多年来科学家持续研究人类大脑的架构，试图创建功能类似人类大脑的人工神经网络，以开发更多功能的人工智能模型，从而推动医疗保健等研究。如今，Courtois神经元建模项目（Courtois Project on Neuronal Modelling）正在实现为大脑“解码”的目标。

大脑“读心术”

随着技术的进步，越来越多成熟的成像技术被应用于探索大脑的功能中，磁共振成像技术(MRI)是目前应用最广泛的技术之一。Courtois神经元建模项目正是使用磁共振成像技术对志愿者执行各种认知任务的大脑进行研究。

具体来说，来自麦吉尔大学和蒙特利尔大学的研究团队为项目招募了一批志愿受试者，让他们在核磁共振成像机中观看视频、看图像和玩视频游戏。研究人员在没有使用任何金属的情况下，利用3D塑料打印制造了一个新的游戏控制器，并连接光纤电缆，以便让研究人员在受试者执行任务时跟踪和记录他们大脑中的活动。

Courtois神经元建模项目本质上是利用大脑数据来训练人工神经网络 ，以更类似人类的方式行事，其目标是建立更强大的人工智能系统，复制大脑中的模式，然后利用这些模型训练人工神经网络，将图像快速准确地映射到行动上。

通过广泛的成像，该项目得以详细绘制大脑的活动 。在实验过程中，受试者会在扫描仪内移动手指，研究人员则记录下他们在运动过程中的大脑活动。然后研究人员会使用机器学习或深度学习领域的不同工具来猜测参与者移动的是哪根手指以及抓取等细节动作。

因为大脑会预先知道人们的行动，只要看一下受试者的脑成像数据，就可以知道他在做什么 。而这种对大脑工作方式的神奇洞察力，需要从丰富的数据中获取 。

为此，研究人员每半秒拍一张受试者大脑的照片，并使用核磁共振成像仪记录每个受试者大脑中500个小时 的活动情况。

除了大脑图像，研究人员还在收集所有的视频数据，以及受试者的生理数据，包括心跳、呼吸和眼睛的小动作，分辨率非常高。所有这些辅助数据，最终都会被应用在模型中，而这又会增加数十TB的数据量 。

面对计算能力和存储量方面的挑战，Courtois神经元建模项目需要具有大内存容量的高性能计算(HPC)系统来处理TB级数据。

高性能计算是利用和分析大量数据的关键，能够实现计算资源和信息资源的有效聚合和充分共享。经过近些年高性能计算机器周边生态的快速发展，它已成为前沿基础科学研究领域不可或缺的重要手段之一。

考虑到戴尔科技在高性能计算领域多年深耕，是HPC集群、存储、网络和软件领域的行业领导者，研究团队决定与位于德克萨斯州的戴尔科技HPC与AI创新实验室合作，利用Zenith超级计算机，来获取计算资源以加速大脑绘图。

天空中最亮的星

Zenith代表太阳或月亮在天空中的最高点，寓意顶峰。位列全球最强高性能计算机500强榜单的Zenith ，亦是超级计算机集群中一颗大放异彩的明星。它常被用来支持大规模并行的传统科学应用以及新兴的机器学习工作负载 。

Courtois神经元建模项目团队在戴尔科技的帮助下开发了更精确的模型，同时也提高了神经网络的训练性能。同时，借助戴尔科技HPC与AI创新实验室的Zenith超级计算机，团队不到20分钟就可以快速地完成训练。

项目创始人兼科学总监、蒙特利尔大学副教授Pierre Bellec博士表示：

“ 我们在2019年6月获得了该集群(Zenith)的使用权，它对我们来说非常有成效。”

目前，Zenith超级计算机是基于戴尔易安信PowerEdge C6420和PowerEdge R740服务器而构建。

PowerEdge C6420 是一款2U服务器，可最多支持4个双插座计算节点，并通过直接液态冷却选项，支持高瓦数处理器兼顾出色性能。 用户可以添加NVMe驱动器和InfiniBand、Omnipath等结构，以实现更高的可扩展性。

戴尔科技长期处于推动客户采用最新HPC技术的一线，以大力推动广泛的科学发现和研究工作。

作为一个不断发展的系统，未来Zenith将升级到由新一代PowerEdge C6520和PowerEdge R750服务器 组合而成。

这将在许多方面带来创新性的改进，包括处理人工智能工作负载的能力、处理高性能计算工作负载的能力，以及集成最新一代加速器外设和网卡的能力。

全新的戴尔易安信PowerEdge R750采用第三代英特尔®至强®可扩展处理器，在解决大规模并行线性方程方面可实现高达43%的性能提升 ，支持计算量最繁重的工作负载。

作为一款双路通用服务器，PowerEdge R750支持2块300W双宽或6块75W单宽GPU ，可帮助客户实现数据中心转型，灵活适用VDI、人工智能和软件定义存储(SDS)等多种工作负载。

*戴尔易安信PowerEdge服务器搭载英特尔®至强®系列可扩展处理器，在核心、缓存、内存以及I/O方面进行了大量优化，使得其在整体性能上有了极大的提升，可满足多种工作负载需求。

纵观HPC的发展历史，戴尔科技可谓现代主流HPC Cluster集群的先驱者。

HPC始于上世纪六十年代末，经过专用机、大型机、RISC架构UNIX集群等几个发展阶段，在九十年代初期，以戴尔工作站搭建的Beowulf Cluster原型机研制成功，开创了以工业标准服务器/工作站运行MPI，完成并行HPC作业的先河 ，戴尔科技因此正式进入HPC领域，并于1999年将第一套HPC系统交付给康奈尔大学。

二十多年来，戴尔科技在HPC领域不断创新。作为首家提供HPC打包的方案厂商，戴尔科技先后推出了高密度、高性能的GPU计算服务器，以及创新性的存储加速器（DAC）。 此外，在很多大学、生命科学、制造业、能源等领域，戴尔科技都有非常多的HPC案例。

戴尔科技正在帮助更多类似Courtois神经元建模项目的客户，提供广泛的可简化HPC部署的技术组合，从而推进和扩展人工智能与机器学习领域，为机器灌输想象力，为未来解锁更多可能性。

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