一切都與這臺伊辛機連線。
最佳化問題可能會佔用海量計算資源，例如安排數百場美國橄欖球聯盟比賽，同時還要遵守聯盟的諸多規則就是如此。其中很多這類問題即使對於當今的超級計算機來說也是不切實際的。受量子現象和其他物理計算方法的啟發，研究人員一直在努力開發專用計算機，從而更快、更有效地解決這些棘手問題。
最近，明尼蘇達大學的工程師們提出一種方法，將這些問題編碼到一個標準互補金氧半導體（CMOS）電路的晶片中。與其他伊辛機一樣，它建立一個互相連線的磁自旋網路模型；但與其他伊辛機不同的是，它設法將48個自旋相互連線了起來。在過去幾年中，這種多對多的全連線已被證明是快速解決許多問題的關鍵。
伊辛模型可將最佳化問題轉化為互相連線的磁矩，即自旋的集合，自旋的方向可以是“向上”或“向下”的。這些自旋互相連線，而且相鄰的自旋要求方向相反。最佳化問題可對映為這些連線的強度和極性。然後，整個集合會被放鬆到一種能夠儘可能地滿足所有自旋要求的狀態；該系統的總能量被最小化，這就是最佳化問題的答案。
雖然用軟體甚至數字硬體加速伊辛演算法已經取得了一定的成功，但這種成功是有限的。新方法“利用自然來解決問題”，領導這項研究的明尼蘇達大學電氣工程教授克里斯•金姆（Chris Kim）說，“自然需要穩定到一種能量較低的狀態。”
這種晶片的核心是一個互連的反向器電路陣列。將反相器一個接一個地連線起來，可以形成一個振盪電路。該陣列實際上是在水平和垂直方向上的48個振盪器。每個水平和垂直振盪器相遇的地方是一個加權連線，表示兩個自旋之間的連線強度。透過這種方式，每個自旋都相互連線起來。
這些振動相互作用，模仿伊辛模型移動到較低能量狀態。幾微秒後，電路讀取不同點的振動相位，從而給出答案。
首個晶片是使用成熟的半導體制造工藝製造的。金姆希望透過應用了鰭式場效應電晶體（FinFET）的先進技術製造一個版本，證明即使縮小規模也能工作。
這項最近發表在《自然•電子》雜誌上的研究首次展現了美國國防部高階研究計劃局（DARPA）撥款680萬美元資助的量子衍生經典計算（QuICC）專案。其目標是找到一種方法，將解決與美國國防部相關的大型最佳化問題所需能量的效能提高500倍。金姆的測試晶片解決最密集連線的問題時消耗105毫瓦功率，解決稀疏連線的問題只消耗16毫瓦功率。明尼蘇達大學的研究小組與英特爾的研究人員合作進行了測試。
金姆表示，伊辛晶片發揮重大作用的最大障礙是，這項技術不太可能提供工業相關問題所需的大型多對多連線。研究人員必須找到方法來利用數百乃至數千顆這樣的陣列來解決大型問題，就像用許多圖形處理器訓練大型人工智慧系統一樣。
儘管如此，達到48個振盪器已經是一項成績了。
“48個多對多連線是一個重要的里程碑。”美國國防部高階研究計劃局研究伊辛技術競賽團隊的成員、康奈爾大學應用工程與物理學助理教授彼得•麥克馬洪（Peter McMahon）說，“研究結果聽起來確實令人欽佩，他們實現這一目標的方式也很新穎。”
麥克馬洪是光學伊辛機的先驅，光學伊辛機依靠光脈衝進行計算，微軟研究院一直在開發這項技術。不過在美國國防部高階研究計劃局專案中，他所在的團隊研究的是基於超導電路的伊辛晶片。
麥克馬洪同意金姆的觀點。這些技術面臨的一個重大問題是，很少有適合用48自旋解決的問題，這些問題用一個CPU就能有效解決。
不過，普林斯頓大學的研究人員發現了一個問題。5G和未來6G無線通訊要使用大規模多輸入輸出（MIMO）天線系統，為了提高資料速率，系統會同時在多個天線上傳送和接收訊號。但是，這麼多的天線同時處於活動狀態，干擾是不可避免的。雖然有一些演算法可以理清訊號，但目前這些演算法太複雜，基站計算機無法在幾毫秒內完成。
目前的解決方案是使基站可用的天線遠遠多於該區域的蜂窩使用者數量，至少可以說，這樣做的效率是很低的。凱爾•賈米森（Kyle Jamieson）帶領的普林斯頓大學團隊（麥克馬洪也是團隊成員）提出了一種伊辛模型解決方案，與行業標準相比，該解決方案的吞吐量增加了一倍，還可以適用於美國國防部高階研究計劃局正在開發的晶片級系統。金姆的團隊已經開始與賈米森的團隊合作。
文章來源於悅智網，作者Samuel K. Moore
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