Вы когда-нибудь сталкивались с проблемой, когда вам нужно было найти оптимальное решение из множества возможных вариантов, например, найти самый быстрый маршрут до определенного места с учетом расстояния и пробок?
Если да, то проблема, с которой вы столкнулись, формально известна как «задача комбинаторной оптимизации». Несмотря на математическую формулировку, эти проблемы распространены в реальном мире и возникают в нескольких областях, включая логистику, сетевую маршрутизацию, машинное обучение и материаловедение .
Однако крупномасштабные задачи комбинаторной оптимизации требуют больших вычислительных ресурсов для решения с использованием стандартных компьютеров, что заставляет исследователей обращаться к другим подходам. Один из таких подходов основан на «модели Изинга», которая математически представляет магнитную ориентацию атомов или «спинов» в ферромагнитном материале.
При высоких температурах эти атомные спины ориентированы случайным образом. Но по мере снижения температуры спины выстраиваются в линию, чтобы достичь состояния с минимальной энергией, при котором ориентация каждого спина зависит от его соседей. Оказывается, этот процесс, известный как «отжиг», можно использовать для моделирования задач комбинаторной оптимизации таким образом, чтобы конечное состояние спинов давало оптимальное решение.
Исследователи пытались создать процессоры отжига, которые имитируют поведение спинов, используя квантовые устройства, и пытались разработать полупроводниковые устройства, используя технологию крупномасштабной интеграции (БИС), стремясь сделать то же самое. В частности, исследовательская группа профессора Такаюки Кавахара в Токийском научном университете (TUS) в Японии добилась важных прорывов в этой конкретной области.
В 2020 году профессор Кавахара и его коллеги представили на международной конференции 2020 года IEEE SAMI 2020 один из первых полностью связанных (то есть учитывающих все возможные спин-спиновые взаимодействия вместо взаимодействий только с соседними спинами) процессоры отжига БИС, состоящий из 512 полностью связанных спинов.
Их работа появилась в журнале IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers . Эти системы, как известно, сложно внедрить и масштабировать из-за огромного количества соединений между спинами, которые необходимо учитывать. Хотя параллельное использование нескольких полностью соединенных микросхем было потенциальным решением проблемы масштабируемости, это сделало необходимое количество взаимосвязей (проводов) между микросхемами непомерно большим.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Microprocessors and Microsystems , профессор Кавахара и его коллега продемонстрировали умное решение этой проблемы. Они разработали новый метод, в котором вычисление энергетического состояния системы сначала распределяется между несколькими полностью связанными микросхемами, образуя «вычислитель массива».
Микросхема второго типа, называемая «управляющей микросхемой», затем собирает результаты остальных микросхем и вычисляет общую энергию, которая используется для обновления значений смоделированных вращений. «Преимущество нашего подхода в том, что объем данных, передаваемых между чипами, чрезвычайно мал», — объясняет профессор Кавахара. «Хотя его принцип прост, этот метод позволяет нам реализовать масштабируемую, полностью связанную систему БИС для решения задач комбинаторной оптимизации посредством имитации отжига».
Исследователи успешно реализовали свой подход, используя коммерческие микросхемы FPGA, которые широко используются в программируемых полупроводниковых устройствах . Они построили полносвязную систему отжига с 384 спинами и использовали ее для решения нескольких задач оптимизации, включая задачу раскраски графа с 92 узлами и задачу максимального разреза с 384 узлами.
Самое главное, эти эксперименты по проверке концепции показали, что предлагаемый метод дает реальные преимущества в производительности. По сравнению со стандартным современным ЦП, моделирующим ту же систему отжига, реализация FPGA оказалась в 584 раза быстрее и в 46 раз более энергоэффективной при решении задачи максимального сечения.
Теперь, после этой успешной демонстрации принципа работы своего метода в ПЛИС, исследователи планируют вывести его на новый уровень. «Мы хотим изготовить специально разработанную микросхему БИС, чтобы увеличить емкость и значительно улучшить производительность и энергоэффективность нашего метода», — говорит профессор Кавахара. «Это позволит нам реализовать производительность, необходимую в области разработки материалов и открытия лекарств, которые связаны с очень сложными задачами оптимизации».
Наконец, профессор Кавахара отмечает, что желает способствовать внедрению своих результатов для решения реальных проблем в обществе. Его группа надеется провести совместные исследования с компаниями и внедрить их подход в основу технологии проектирования полупроводников, открыв двери для возрождения полупроводников в Японии.
