颠覆D-Wave？科学家开发了全连接量子启发退火系统
在一项新的研究中[1]，来自日本东京理科大学（TUS）的研究人员为大规模全耦合退火处理系统提出了一种可扩展的方法。科学家通过使用一个由多个耦合芯片组成的阵列计算器和一个控制芯片，它在FPGA中解决各种组合优化问题的速度和能耗方面可以轻松超过现代CPU。
退火处理器分为两种类型：量子退火机和受量子启发的CMOS型退火机，本文是后者。一旦这种全连接的退火系统扩大规模，可能颠覆仅局部连接的D-Wave量子退火机。
01
完全耦合退火模型
退火处理器是伊辛模型的硬件实现，可以有效地解决组合优化问题。
组合优化问题和伊辛模型/退火处理器
目前，已经报道了两种类型的退火处理器：(a)具有相邻自旋-自旋耦合的稀疏模型和(b)具有所有自旋-自旋耦合的完全耦合模型。完全耦合模型比稀疏模型更通用，因为它可以更轻松地映射问题并解决每个旋转次数的更多问题。上市公司D-Wave的量子退火机就是第一种，目前5000量子比特Advantage可以相互连接的量子比特数量只有15个。
全耦合模型v.s.稀疏耦合模型
此次FPGA演示的结果证实，在作为完全耦合系统运行时，通过多芯片操作进行的这些少量通信是可能的。在演示中，使用16个第一FPGA芯片和一个第二FPGA芯片实现了一个384旋转全耦合退火处理系统板。整个系统板的电流消耗在空闲时为950 mA，在以10 MHz运行完全耦合退火处理时为1050 mA。结果还表明，使用该系统可以解决一个92节点的图着色问题和384节点的最大割问题。对于最大割问题，在解决相同问题时，此次实现的系统板比4-GHz CPU PC快584倍，能效提高了46倍。
这些发现表明，可以实现完全耦合退火系统的可扩展模型。
02
模拟组合优化问题：难以实现和扩大规模
你有没有遇到过这样的问题：必须从许多可能的选项中找到一个最佳的解决方案，例如在考虑到距离和交通的情况下，找到去某个地方的最快路线？如果是这样，你所处理的问题就是正式称为“组合优化问题”。从数学上讲，这些问题在现实世界中很常见，并在多个领域出现：包括物流、网络路由、机器学习和材料科学。
然而，大规模的组合优化问题在使用标准计算机解决时计算量非常大，这使得研究人员转向其他方法。其中一种方法是基于“伊辛模型”：它在数学上代表了铁磁材料中原子的磁取向，或称“自旋”。在高温下，这些原子自旋的方向是随机的。但是随着温度的降低，这些自旋排成一排，以达到最小能量状态，其中每个自旋的方向取决于其相邻原子。事实证明，这个被称为“退火”的过程可以被用来模拟组合优化问题，使自旋的最终状态产生最优解。
研究人员已经尝试使用量子设备创建模仿自旋行为的退火处理器，并尝试使用大规模集成（LSI）技术开发半导体设备。不过，由于需要考虑的自旋体之间的连接数量巨大，这些系统是出了名的难以实现和扩大规模。虽然使用多个完全连接的并行芯片是可扩展性问题的潜在解决方案，但这使得芯片之间所需的互连（导线）数量大得惊人。
03
能效提高46倍，速度提高584倍
在最近发表在《微处理器和微系统》上的一项研究中，Kawahara教授和他的同事展示了解决这一问题的巧妙方案。他们开发了一种新方法，在这种方法中，系统能量状态的计算首先在多个完全耦合的芯片中进行，形成一个“阵列计算器”。
第二种类型的芯片，称为“控制器芯片”，然后收集其余芯片的结果并计算总能量，用于更新模拟自旋的值。“我们的方法的优点是，在芯片之间传输的数据量极小，”Kawahara教授解释说。“尽管其原理很简单，但这种方法使我们能够实现一个可扩展的、完全连接的LSI系统，通过模拟退火解决组合优化问题。”
左：两个芯片示意图；右：将定制芯片安装在“板”上，形成一个完全耦合的退火处理系统。
左：FPGA板的系统框图——原型实验板，其中每个划分的功能实际上都在一个FPGA芯片上实现。右：系统计算步骤和流程图
研究人员利用商业FPGA芯片成功实现了他们的方法，FPGA是广泛使用的可编程半导体器件。他们建立了一个具有384个旋转的完全耦合退火系统，并用它来解决几个优化问题，包括一个92个节点的图形着色问题和一个384个节点的最大割问题。
最重要的是，这些概念验证实验表明，提出的方法带来了真正的性能优势。与标准的现代CPU模拟相同的退火系统相比，在解决最大割问题时，FPGA实现的速度快了584倍，能效高了46倍。
(a)原型板的照片；(b)连接示意图。
左：图着色92节点问题的结果；右：（上图）最大割问题的伊辛能量转换；（下图）最大割384节点问题的自旋状态结果。
04
与企业进一步合作，解决社会实际问题
现在，随着他们的方法在FPGA中的工作原理的成功展示，研究人员计划将其提升到新的水平。Kawahara教授说：“我们希望生产一个定制设计的LSI芯片，以增加容量并大大提高我们方法的性能和功率效率"这将使我们能够实现材料开发和药物发现领域所需的性能，这些领域涉及非常复杂的优化问题。”
最后，Kawahara教授指出，他希望促进成果的实施，以解决社会中的实际问题。他的研究小组希望与企业进行联合研究，将他们的方法带入半导体设计技术的核心，为日本半导体的复兴打开大门。
参考链接：
[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0141933122002046?via%3Dihub
[2]https://techxplore.com/news/2022-09-scalable-fully-coupled-quantum-inspired-processor.html