thesis

2.6 Simulation des modèles impulsionnels 73
run(1 * second)
a. State update
b. Threshold
spikes = [ 2, 5, 6 ]
c. Propagate d. Reset
exc.
inh.
0
1
2
3
4
5
6
7
+
=
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 2 3 4 5 6 7
Figure 2.9 – Fonctionnement du simulateur Brian. La simulation de chaque pas de
temps fait intervenir quatre étapes. a. Mise à jour de la matrice d’état S. b. Détection des
neurones émettant un potentiel d’action. c. Propagation des potentiels d’action dans le réseau.
d. Réinitialisation (Goodman et Brette 2008).
Python (Goodman 2010). La compilation se fait aussi à la volée à l’aide de la
bibliothèque Weave, inclue dans Scipy (Jones et al. 2001). Le gain en performance
peut être significatif, surtout pour de longues durées de simulation (un gain de
performance de 40 a été constaté dans Goodman (2010)).
Implémentation sur GPU
Les mêmes techniques permettent de générer du code C adapté pour être
compilé sur carte graphique, à l’aide de la bibliothèque CUDA, développée
par la société NVIDIA (Nickolls et al. 2008). Ces composants informatiques bon
marché, développés initialement pour le marché du jeu vidéo, sont spécialisés dans
le calcul parallèle haute performance. Ils peuvent contenir des centaines d’unités
arithmétiques et logiques (ALU) fonctionnant en parallèle au sein de la même carte
et partageant plusieurs niveaux de mémoire. Ces composants offrent aujourd’hui
une puissance maximale de calcul de l’ordre du téraflop (10 12 opérations en virgule
flottante par seconde) pour quelques centaines de dollars, puissance équivalente à
celle des superordinateurs de la fin des années 1990.
La programmation sur ces architectures est très spécifique et fait intervenir
le modèle de parallélisme SIMD : une même fonction écrite en C est exécutée en
parallèle sur de nombreux processeurs et effectuent chacune la même opération sur
des valeurs scalaires différentes. La structure des données stockées en mémoire doit
respecter certaines contraintes de localité pour atteindre une efficacité maximale
(accès coalescent) (Ueng et al. 2008).