睿聯實時渲染虛擬仿真小型機應用之四：神經辨識分析系統

    隨著生命科學的發展，再造受損神經已成為現實。其基礎就是大腦回路反向工程的研究工作。這項工作需要進行神經生物學真實神經回路的大規模模擬，這就需要強大的并行計算能力。單個神經元的模擬每秒鐘要進行2億次微分方程式的估算，大約需要4 gigaflops的浮點性能。負責處理感官的神經陣列需要數以千計的神經元，因此神經系統的實時精細模擬則需要10 teraflops以上的浮點計算能力。

    若要開發出能夠學習物體進而在真實環境中辨識這些物體的設備，人造神經回路需要在接受感官輸入期間逐漸“連通”，就像嬰兒出生后六個月內學習辨識環境中的物體一樣。   

    與采用當代x86微處理器進行模擬相比，睿聯嘉業Plex D2型實時渲染虛擬仿真小型機將速度提升了大 約130倍。該產品成本只有世界頂級系統的百分之一，而性能卻可以與之相媲美。   

    有了睿聯嘉業Plex D2型實時渲染虛擬仿真小型機GPU（圖形處理器），具備學習能力以及感知氣味能力的設備就成為了可能。這些設備可用于在現實環境中檢查爆炸物或監控食品新鮮度。在利用內容以及自動 導向機器人所采集圖像構建數據庫這一領域中，圖像檢測技術的進一步發展能夠利用神經模擬數據處理來實現當前所無法實現的功能。

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