2022-06-26
 
用于解决计算难题的快速节能稀疏伊辛机
2022年06月26日  

近年来,工程师们一直在努力设计新的计算机和设备,以帮助更快、更有效地解决现实世界中的挑战性问题。其中一些最有前途的是伊辛机器(IMs),这是一种基于物理的系统,旨在解决复杂的优化问题。

加利福尼亚大学和墨西拿大学的研究人员最近开发了一种稀疏的伊辛机器体系结构,可以在经典和现有的计算机硬件上运行。该体系结构发表在《自然电子》(Nature Electronics)上的一篇论文中,被发现比运行在中央处理器上的标准优化方法要快得多。

“随着摩尔定律的放缓,构建特定领域、量子启发的体系结构已成为一个重要的研究领域,”开展该研究的研究人员之一Kerem Camsari告诉TechXplore。“这项工作的主要目标是扩展我们早期关于概率或p位的工作,概念上介于位和量子位之间。”

2019年,Camsari和他的同事展示了基于纳米器件的八个p位网络可以帮助以节能的方式解决一些困难的优化问题。在他们的新论文中,他们使用经典CMOS技术将网络扩展到包括5000个p位。这是一项用于制造集成电路(IC)芯片和其他电子元件的领先技术。

该团队发现,增加架构的p位可以提高速度和性能,使其能够更有效地处理更复杂的优化问题。此外,他们的架构被发现优于数十年来广泛使用的最先进的经典方法。

参与该研究的另一位研究人员乔瓦尼·菲诺奇奥(GiovanniFinocchio)告诉TechXplore:“我们最近的工作特别有希望的是,我们在这里开发的相同架构可以应用于自旋电子学技术。”。“正如我们今年早些时候所展示的那样,p-computing可以与自旋电子学高度兼容,集成的磁性p-computers可以在速度和可扩展性方面实现数量级的进一步改进。”

Camsari、Finocchio和他们的同事开发的稀疏伊辛机基于这样一个想法,即在做出概率决策时,并行性来自稀疏性。换言之,他们的方法假设,咨询较少的可靠来源,使我们能够比咨询多方更快、更有效地做出知情决策。

参与该研究的研究员纳维德·安朱姆·阿迪特(NavidAnjumAadit)解释说:“我们已经发明了一些技术,可以解决任何困难的优化问题,并将其转化为一个稀疏网络来获取平行样本。”。“我们的体系结构的一个独特特性是,它的性能(每秒的概率更新)与系统中的p位数成线性比例,这是非常不寻常的,这是我们希望达到的最高级别的并行性。”

这组研究人员收集的研究结果突显了稀疏伊辛机器的潜力,即使这些机器是在传统计算机硬件上运行的。事实上,他们发现他们的Ising机器在现有的p计算机上运行时,即使不能比许多最先进的经典技术更好,也能处理优化问题。

“一个特别令人印象深刻的例子是解决超大数(高达32位)的整数因式分解问题,这个问题远远大于任何其他试图解决这个问题的概率解算器,”主持这项研究的研究人员之一AndreaGrimaldi告诉TechExplorer。“然而,我们必须提到,因式分解有许多非概率算法,这些算法可能比我们的方法更有效。我们的目的是看看我们的机器如何解决极其困难的优化问题,使我们能够展示其优于其他概率解算器(经典或量子)的性能。”

未来,Camsari、Finocchio、Aadit、Grimaldi及其同事开发的稀疏Ising机器体系结构可以应用于其他一些实际优化问题。在接下来的研究中,研究人员计划进一步扩大他们的p计算机,从5000个p位扩大到50000个p位鈥?00000个p位,使用他们目前正在评估的不同方法。

卡姆萨里补充道:“我们对设计新的算法和体系结构非常感兴趣,同时也对利用磁性纳米器件等新兴技术的力量和前景非常感兴趣。”。“我们一直在寻找p计算机在量子计算和人工智能方面的新应用。”

漏 2022科学X网络

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