вычислительная мощность человеческого мозга
О лживых постах в ВК или сколько операций в секунду выполняет мозг человека
На написание этой статьи меня побудил пост одного из популярных пабликов ВКонтакте, в котором дословно было следующее: «Человеческий мозг в состоянии выполнять 1016 операций в секунду. Это значит, что его мощность до сих пор выше, чем мощность любого существующего на сегодняшний день компьютера.». Я разобрался кто круче, мозг, или компьютер.
Для начала разберемся, что это за операции в секунду, какова мощность вашего настольного компьютера, и какова мощность самого супермегапапского компа на планете.
Для измерения вычислительной мощности компьютеров используется единица измерения, называемая флопс (flops, flop/s). Флопс показывает, сколько операций с плавающей запятой выполняет компьютер за одну секунду. Кроме того, для измерения вычислительной мощности используется такое понятие, как тактовая частота. Тактовая частота процессора показывает, какое количество основных операций выполняет процессор в секунду, и измеряется в герцах. Основная операция, выполняемая процессором, может включать в себя множество операций с плавающей запятой, поэтому результаты измерения в флопсах и герцах различаются. Если вы найдете у себя на рабочем столе иконку «Мой компьютер», кликните по ней правой копкой мыши, в выпадающем меню откроете свойства, то истина для вас откроется. Найдите в открывшемся окне заголовок «Ситема», и там, напротив слова «процессор» будет указана тактовая частота вашего процессора. Скорее всего она будет иметь такой вид: «2.10 GHz». Число может незначительно отличаться. Так вот, 1 GHz — это 1000000000 герц, или один миллиард операций в секунду. Из этого следует, что при тактовой частоте 2.10 гигагерца проц выполняет 2100000000 операций в секунду. Это конечно побольше, чем 1016. При измерении в флопсах число возрастет в несколько раз.
Идем дальше. Суперкомпьютер Titan компании Cray inc. имеет приблизительную вычислительную мощность 20 петафлопс. 1 петафлопс равен 10^15 флопс. Можете сами подсчитать, какое получится число и сколько у него нулей. Как сказал один поэт: «Это ж долбануться. »
Теперь о головном мозге. Тут все не так просто, как с компьютерами. На современном этапе развития нейробиологии довольно трудно подсчитать вычислительную мощность мозга, и сравнить его с компьютером. Однако и так понятно, что мы не можем выполнять те же операции, что выполняет наш ноутбук с такой же скоростью и в таких же объемах. Очевидно, что комп мощнее, да? А вот и нет.
Давайте разберемся подробнее, как он работает.
Мозг — это биологическая нейронная сеть. Нейронная сеть состоит из нейронов, (в случае с мозгом — это клетки мозга), каждый из которых связан с другими нейронами. Место связи нейронов называется синапсом. Через синапс от одного нейрона передается химический или электрический импульс другому нейрону. Количество нейронов в головном мозге человека примерно равно 100000000000 (ста миллиардам). Данные в из разных источников немного различаются, но в целом картина схожа. Каждый из этих нейронов имеет от 7000 до 10000 синапсов. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. мы имеем тактовую частоту 10 герц на одну синоптическую связь. А теперь занимательная математика: 100000000000 нейронов мы умножаем на 10000 их синоптических связей и умножаем все это на 10 герц. Мы получаем число с шестнадцатью нолями после единицы, а иначе 10^16. Так вот откуда взялось загадочное число 1016. Видимо оно просто трансформировалось в ходе бесконечного перепоста из паблика в паблик. И оказывается, что наш мозг имеет бОльшую вычислительную мощность, чем суперкомпьютер Titan. В конечном итоге автор поста о 1016 операциях в секунду был прав.
На сколько мозг мощнее суперкомпьютера?
10,51 петафлопс.
И советую ещё вот эту.
Тут уже
Количество нейронов в головном мозге человека примерно равно 100000000000 (ста миллиардам). Данные в из разных источников немного различаются, но в целом картина схожа. Каждый из этих нейронов имеет от 7000 до 10000 синапсов. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. мы имеем тактовую частоту 10 герц на одну синоптическую связь. А теперь занимательная математика: 100000000000 нейронов мы умножаем на 10000 их синоптических связей и умножаем все это на 10 герц. Мы получаем число с шестнадцатью нолями после единицы, а иначе 10^16.
Два ответа:
Мозг слабее компьютера, так как Вы, в отличии от простейшего калькулятора, не сможете быстро умножить 764576 и 85934.
Мозг сильнее компьютера, так как Вы, в отличии от даже самого мощного компьютера, можете ехать на оживлённом шоссе с приличной скоростью, слушать и воспринимать музыку, продумывать свой ужин, обрабатывать впечатления от последних нескольких часов, придумывать(!) аргументы для начальника, который просто обязан повысить Вам зарплату и многое другое одновременно.
Мозг не слабее и не сильнее компьютера, он просто другой. Килограмм не больше и не меньше метра.
Симуляция 1-й секунды активности 1% мозга заняла 40 минут на кластере из 82 944 процессоров
Группа немецких и японских исследователей осуществили приблизительную компьютерную симуляцию мозговой активности сети нейронов головного мозга человека в масштабе 1% нейронной сети мозга на протяжении 1 секунды. На сегодняшний день это самый крупный эксперимент по симуляции мозговой активности.
Один процент головного мозга — это 1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн соединяющих их синапсов. Чтобы провести эксперимент, учёные задействовали 82 944 процессора суперкомпьютера K и 1 петабайт памяти (24 байта на синапс).
Суперкомпьютер K
Эксперимент стал возможным благодаря программному обеспечению NEST с «продвинутыми инновационными структурами данных», сообщается в пресс-релизе Института физико-химических исследований Японии (RIKEN). Это свободное программное обеспечение доступно для исследователей со всего мира, так что каждый может повторить эксперимент на собственном компьютерном кластере с достаточным объёмом оперативной памяти.
Секунда нейронной активности на суперкомпьютере К с производительностью 10,5 петафлопс (четвёртый по мощности суперкомпьютер в списке Топ-500) рассчитывалась в течение 40 минут. Нервные клетки соединялись друг с другом случайным образом. Эксперимент не ставил целью выяснить какие-то новые знания о работе человеческого мозга, а всего лишь проверить ограничения технологии его компьютерной симуляции. В будущем программное обеспечение будет усовершенствовано, и тогда можно будет ставить более осмысленные эксперименты.
Кроме того, учёные теперь имеют представление, какие примерно компьютерные мощности требуются, что симулировать 100% человеческого мозга в реальном времени. Вероятно, такое станет возможным через 10-20 лет. Если не ставить ограничение реального времени, то симуляция 100% мозга в «замедленном» режиме возможна уже на суперкомпьютерах следующего поколения с объёмом памяти 100 петабайт и производительностью более 1 экзафлопса.
Какой объем займет информация, необходимая для оцифровки вашего мозга?
Мозг человека часто называют самой сложной структурой из известных и теперь, с появлением новой самой подробной трехмерной модели фрагмента коры головного мозга человека, опубликованной командой Google AI, у нас появилась еще одна возможность чуть глубже проникнуть в устройство этого невероятного шедевра биологической эволюции и заодно немного поспекулировать на тему вопроса из заголовка.
Первого июня подразделение поисковика, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, опубликовало в своем блоге релиз самой подробной на данный момент трехмерной структуры одного кубического миллиметра коры головного мозга человека, содержащего около 50 000 нейронов и 130 миллионов нервных соединений — синапсов.
Показаны различные клеточные структуры выделенные в результате обработки микрофотографий. Источник: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1.full
Сначала исследователи из Гарварда нарезали один кубический миллиметр ткани мозга на 5300 слоев толщиной всего 30 нанометров и получили изображение каждого слоя с помощью супер-скоростного сканирующего электронного микроскопа MultiSEM 505/506 с разрешением в 4 нанометра или одной 250-тысячной доли миллиметра, всего получилось 255 миллионов изображений или примерно по 48 тысяч на один слой. Ниже показана сшивка изображения одного слоя, объем данных которого около 300 гигабайт.
Источник: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.29.446289v1.full
На видео ниже склейка и сегментация получившихся изображений.
Затем команда Google AI создала из всего этого добра огромную трехмерную модель, объемом 1400 терабайта (1,4 петабайта), для чего потребовалась работа уже искусственных нейросетей, использующих для вычислений тысячи тензорных процессоров Cloud TPU.
Ферма тензорных процессоров Cloud TPU Pod, развивающая вычислительную мощность около 10^17 операций в секунду(1000 петафлопс). Источник: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-breaks-ai-performance-records-in-mlperf-with-worlds-fastest-training-supercomputer
Полученная модель содержит разметку не только разных типов нейронов и вспомогательных структур таких, как микроглия и кровеносные сосуды, но также 130 миллионов аксонов и дендритов каждого нейрона и ко всему прочему находится в открытом доступе (https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com/#!gs://h01-release/assets/library_state.json) так, что теперь любой желающий может насладиться путешествием в один кубический миллиметр этого завораживающего микрокосма. Хотя слово космос, на мой взгляд, тут не очень подходит, ведь по сравнению с многообразием и сложностью структур коры головного мозга, космос — это как пустыня по сравнению с джунглями.
Скриншот из онлайн браузера, предоставляющего доступ к модели (https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com/#!gs://h01-release/assets/library_state.json)
И в завершение небольшая арифметическая спекуляция на тему оцифровки сознания. Допустим, что для оцифровки сознания будет требоваться создание подобной 3д карты всех клеток мозга человека и связей между ними.
Посчитаем, очень грубо, необходимый объем памяти для его оцифровки. Дано: модель одного кубического миллиметра занимает 1,4 петабайта, средний объем головного мозга человека около 1260 кубических сантиметров, округлим в меньшую сторону до 1000, что равно миллиону кубических миллиметров. Тогда полная модель мозга будет занимать 1 400 000 = 1,4*10^6 петабайт.
Для хранения этой информации потребуется 1,4*10^6*500 = 750 миллионов жёстких дисков объемом 2 терабайта. Один такой жёсткий диск в форм-факторе 3,5 дюйма по физическому объему занимает примерно 380 кубических сантиметров. Получим, что объем массива жёстких дисков, требующийся для записи модели всего мозга будет занимать примерно равен 1,4*500*380 = 266 000 кубических метров пространства.
Для представления сколько это места, вспомните Ever Given — то огромное судно, заблокировавшее Суэцкий канал, оно вмещает около 20 тысяч контейнеров, каждый объемом около 70 кубометров что составляет 1 400 000 кубических метров. И если забить этот контейнеровоз жесткими дисками, без учета упаковок, то этого количества хватило бы на 5 таких наборов данных.
Возможности человеческого мозга в сравнении с возможностями современного компьютера.
Ученые изучали ткань гиппокампа крысы и реконструировали ее в 3D для изучения центра памяти мозга. После этого они имели возможность впервые наблюдать странное явление. Судя по всему, синапсы мозга могут изменять размеры, что влияет на объем памяти.
Сначала они обнаружили, что в 10% случаев синапсы были продублированы. В попытке выяснить, почему это произошло, ученые использовали передовую микроскопию и вычислительные алгоритмы, чтобы реконструировать соединения, формы, объемы и площадь поверхности ткани головного мозга.
В результате выяснилось, что разница в размерах пар синапсов была очень небольшой, порядка 8%. «Никто не ожидал, что будет такая малая разница. Это прям подколка от природы», — говорит ученый Том Бартол. Ученые пришли к выводам, что существует минимум 26 категорий синапсов, а не несколько, как считалось ранее.
«Это на порядок превышает все, что мы представляли, с точки зрения точности, — говорит Сейновски. — Последствия обнаруженного будут очень далеко идущими. Под кажущимся хаосом и беспорядком мозга прячется невероятная точность размеров и форм синапсов, которая от нас скрывалась».
Дальнейшие исследования показали, что синапсы могут менять свои размеры в зависимости от нейронных трансмиссий, и происходит это практически мгновенно.
Каким бы интересным это открытие ни было, оно не поможет вам вспомнить, где вы оставили ключи от машины. Но ученые могут использовать конкретно это исследование для дальнейшей работы в области компьютеров, создавая продвинутые методы глубокого обучения и нейронных сетей.
Мозг взрослого производит около 20 ватт постоянной мощности, примерно как тусклая лампочка, но способен на такие вещи, о которых любой современный компьютер может только мечтать.
И просто ради интереса давайте посмотрим на цифровую мощь. На самые дорогие и мощные суперкомпьютеры на сегодняшний день
Первый суперкомпьютер Atlas появился в начале 60-х годов и был установлен в университете Манчестера. Он был в разы менее мощным, чем современные домашние компьютеры. В нашем обзоре собрана десятка самых мощных в истории суперкомпьютеров. Правда, всвязи с быстро развивающимися в этой сфере технологиями устаревают эти мощные машины в среднем за 5 лет.
Производительность современных суперкомпьютеров измеряется в петафлопсах — единице измерения, показывающей, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет компьютер. Сегодня речь пойдет о десяти самых дорогих современных суперкомпьютерах.
IBM Roadrunner (США) — 130 млн долларов
Roadrunner был построен IBM в 2008 году для Национальной лаборатории в Лос-Аламосе (Нью-Мексико, США). Он стал первым в мире компьютером, средняя рабочая производительность которого превысила 1 петафлопс. При этом он был рассчитан на максимальную производительность в 1,7 петафлопса. Согласно списку Supermicro Green500, в 2008 году Roadrunner был четвертым по энергоэффективности суперкомпьютером в мире. Списан Roadrunner был 31 марта 2013 года, после чего его заменили меньшим по размерам и более энергоэффективным суперкомпьютером под названием Cielo.
Vulcan BlueGene/Q (США) — 100 млн долларов
Vulcan — суперкомпьютер, который состоит из 24 отдельных блоков-стоек, — был создан IBM для Министерства энергетики и установлен в Ливерморской национальной лаборатории им. Э. Лоуренса, штат Калифорния. Он имеет пиковую производительность в 5 петафлопсов и в настоящее время является девятым по скорости суперкомпьютером в мире. Vulcan вступил в строй в 2013 году и сейчас используется Ливерморской национальной лабораторией для исследований в области биологии, физики плазмы, климатических изменений, молекулярных систем и т.д.
SuperMUC (Германия) — 111 млн долларов
SuperMUC в настоящее время является 14-м по скорости суперкомпьютером в мире. В 2013 году он был 10-м, но развитие технологий не стоит на месте. Тем не менее он в данный момент является вторым по скорости суперкомпьютером в Германии. SuperMUC находится в ведении Лейбницкого суперкомпьютерного центра при Баварской академии наук рядом с Мюнхеном.
Система была создана IBM, работает на оболочке Linux, содержит более 19 000 процессоров Intel и Westmere-EX, а также имеет пиковую производительность чуть более 3 петафлопсов. SuperMUC используется европейскими исследователями в области медицины, астрофизики, квантовой хромодинамики, вычислительной гидродинамики, вычислительной химии, анализа генома и моделирования землетрясений.
Trinity (США) — 174 млн долларов
Можно было бы ожидать, что подобный суперкомпьютер (учитывая то, для чего он строится) должен быть безумно дорогим, но благодаря развитию технологий стало возможным удешевление цены Trinity. Правительство США собирается использовать Trinity для того, чтобы поддерживать эффективность и безопасность ядерного арсенала Америки.
Trinity, который строится в настоящее время, станет совместным проектом Сандийской национальной лаборатории и Лос-Аламосской национальной лаборатории в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных Национальной администрации по ядерной безопасности.
Sequoia BlueGene/Q (США) — 250 млн долларов
Суперкомпьютер Sequoia класса BlueGene/Q был разработан IBM для Национальной администрации по ядерной безопасности в рамках программы Прогнозного моделирования и вычислительной обработки данных. Он был запущен в эксплуатацию в июне 2012 года в Ливерморской национальной лаборатории и стал на тот момент самым быстрым суперкомпьютером в мире. Сейчас он занимает третье место в мире по скорости (теоретический пик производительности Sequoia — 20 петафлопсов, или 20 триллионов вычислений в секунду).
ASC Purple и BlueGene/L (США) — 290 млн долларов
Эти два суперкомпьютера работали вместе. Они были построены IBM и установлены в 2005 году в Ливерморской национальной лаборатории. Из эксплуатации они были выведены в 2010 году. На момент создания ASC Purple занимал 66-е место по скорости в списке топ-500 суперкомпьютеров, а BlueGene/L был предыдущим поколением модели BlueGene/Q.
Sierra и Summit (США) — 325 млн долларов
Nvidia и IBM скоро помогут Америке вернуть лидирующие позиции в области сверхскоростных суперкомпьютерных технологий, научных исследований, а также экономической и национальной безопасности. Оба компьютера будут закончены в 2017 году.
В настоящее время самым быстрым суперкомпьютером в мире является китайский Tianhe-2, который способен достигнуть мощности в 55 петафлопсов, что в два раза больше, чем устройство, находящееся на втором месте в списке. Sierra будет выдавать более чем 100 петафлопсов, в то время как Summit сможет развить 300 петафлопсов.
Sierra, которая будет установлена в Ливерморской национальной лаборатории, будет обеспечивать безопасность и эффективность ядерной программы страны. Summit заменит устаревший суперкомпьютер Titan в национальной лаборатории Oak Ridge и будет предназначаться для тестирования и поддержки научных приложений по всему миру.
Tianhe-2 (Китай) — 390 млн долларов
Китайский Tianhe-2 (что переводится как «Млечный Путь — 2») является самым быстрым суперкомпьютером в мире. Компьютер, разработанный командой из 1300 ученых и инженеров, находится в Национальном суперкомпьютерном центре в Гуанчжоу. Он был построен китайским Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китая. Tianhe-2 способен выполнять 33 860 триллионов вычислений в секунду. К примеру, один час расчетов суперкомпьютера эквивалентен 1000 годам работы 1,3 миллиарда человек. Используется машина для моделирования и анализа правительственных систем безопасности.
Earth Simulator (Япония) — 500 млн долларов
«Симулятор Земли» был разработан японским правительством еще в 1997 году. Стоимость проекта составляет 60 млрд иен, или примерно 500 млн долларов. Earth Simulator был завершен в 2002 году для агентства аэрокосмических исследований Японии, Японского научно-исследовательского института по атомной энергии и Японского центра морских и наземных исследований и технологий.
ES был самым быстрым суперкомпьютером в мире с 2002 по 2004 год, а служит он и поныне для работы с глобальными климатическими моделями, для оценки последствий глобального потепления и оценки проблем геофизики коры Земли.
Fujitsu K (Япония) — 1,2 млрд долларов
Самый дорогой в мире суперкомпьютер всего лишь четвертый по скорости в мире (11 петафлопсов). В 2011 году он был самым быстрым суперкомпьютером в мире. Fujitsu K, расположенный в Институте передовых вычислительных технологий RIKEN, примерно в 60 раз быстрее, чем Earth Simulator. На его обслуживание уходит порядка 10 млн долларов в год, а использует суперкомпьютер 9,89 МВт энергии (сколько используют 10 000 загородных домов или один миллион персональных компьютеров).
Понравилась статья? Подпишитесь на канал, чтобы быть в курсе самых интересных материалов