A utilização de clusters de computadores na simulação de redes neurais biologicamente realistas desponta como uma solução para atender aos recentes estudos nesta área que estão desenvolvendo modelos biologicamente detalhados de células nervosas e sistemas neurais, modelos que estão se tornando cada vez mais complexos e consequentemente exigem um maior grau de processamento computacional para sua simulação. Este trabalho teve como objetivo testar e avaliar o desempenho do cluster do Laboratório de Sistemas Neurais - SisNe na execução de uma simulação de uma rede de larga-escala de neurônios modelados segundo o formalismo de Hodgkin-Huxley, que pode ser tida como um protótipo das simulações realizadas de modo geral utilizando o neuro-simulador GENESIS em sua versão paralela PGENESIS. Utilizando de ajustes no hardware e principalmente de uma otimização do software utilizado no cluster foi possível melhorar o seu desempenho consideravelmente, provando que o uso de um cluster com uma simulação paralela é viável para o estudo de redes neurais biologicamente realistas. / The use of computer clusters for simulations of biologically realistic neural networks promises to be a solution to support recent studies in this field, which are based on nervous cell models with increasing levels of realism and complexity that demand large processing power to be implemented. The objective of this work is to test and evaluate the performance of the cluster of the Laboratório de Sistemas Neurais (SisNe) in running a program that simulates a large-scale network of Hodgkin-Huxley like neurons, which can be seen as a generic prototype of realistic network models run under PGENESIS - the parallel version of the GENESIS neurosimulator. Via hardware adjustments and principally optimizations in the software utilized in the cluster it was possible to considerably improve the initial cluster performance, showing that the use of a cluster together with parallel programming is a viable alternative for biologically realistic neural network simulations.

A utilização de clusters de computadores na simulação de redes neurais biologicamente realistas desponta como uma solução para atender aos recentes estudos nesta área que estão desenvolvendo modelos biologicamente detalhados de células nervosas e sistemas neurais, modelos que estão se tornando cada vez mais complexos e consequentemente exigem um maior grau de processamento computacional para sua simulação. Este trabalho teve como objetivo testar e avaliar o desempenho do cluster do Laboratório de Sistemas Neurais - SisNe na execução de uma simulação de uma rede de larga-escala de neurônios modelados segundo o formalismo de Hodgkin-Huxley, que pode ser tida como um protótipo das simulações realizadas de modo geral utilizando o neuro-simulador GENESIS em sua versão paralela PGENESIS. Utilizando de ajustes no hardware e principalmente de uma otimização do software utilizado no cluster foi possível melhorar o seu desempenho consideravelmente, provando que o uso de um cluster com uma simulação paralela é viável para o estudo de redes neurais biologicamente realistas. / The use of computer clusters for simulations of biologically realistic neural networks promises to be a solution to support recent studies in this field, which are based on nervous cell models with increasing levels of realism and complexity that demand large processing power to be implemented. The objective of this work is to test and evaluate the performance of the cluster of the Laboratório de Sistemas Neurais (SisNe) in running a program that simulates a large-scale network of Hodgkin-Huxley like neurons, which can be seen as a generic prototype of realistic network models run under PGENESIS - the parallel version of the GENESIS neurosimulator. Via hardware adjustments and principally optimizations in the software utilized in the cluster it was possible to considerably improve the initial cluster performance, showing that the use of a cluster together with parallel programming is a viable alternative for biologically realistic neural network simulations.