连接机器加入多对多连接 优化CMOS芯片通过众多磁自旋加速优化任务
来源：半导体芯科技编译
点之间的连接迅速发展成密集的交织链接网，这是一种非常适合组合和优化问题的电路的特殊功能，称为伊辛机。——明尼苏达大学
优化问题----例如安排全国橄榄球联盟的数百场比赛，同时试图遵守联盟的众多规则--可能会耗费巨大的计算资源。有些问题甚至对当今的超级计算机来说都是不切实际的。受量子现象和其他基于物理学的计算方式的启发，研究人员一直在努力开发能够更快、更高效地解决这些棘手问题的专用计算机。
在最新的研究中，明尼苏达大学的工程师们提出了一种方法，将这些问题编码到使用标准cmos电路构建的芯片上。像其他“伊辛机器（ising machines）”一样，它模拟了一个相互连接的磁自旋网络。但与其他旋转不同的是，它设法将所有 48 个旋转相互连接。在过去的几年中，这种all-to-all的连接已被证明是快速解决许多问题的关键。
48 个多对多的连接是一个非同小可的里程碑——彼得-麦克马洪（peter mcmahon），康奈尔大学
伊辛模型（ising models）将优化问题转化为相互连接的磁矩或自旋的集合，这些磁矩或自旋可以是 向上 或 向下 的。这些自旋相互连接，相邻的自旋方向相反。优化问题被映射到这些连接的强度和极性上。然后，让整个集合放松到一种状态，在这种状态下，所有的自旋都能得到它们想要的东西；系统的总能量最小，这就是优化问题的答案。
在软件中，甚至在专为加速伊辛算法而设计的数字硬件中实现这一点，已经取得了一些成功，但还很有限。领导这项研究的明尼苏达大学电气工程教授克里斯-金（chris kim）说，新方法 利用自然来解决问题。他说：大自然希望稳定在较低的能量状态。
芯片的核心是一系列相互连接的反相电路。将一个反相电路与另一个反相电路连锁，就能产生一个振荡电路。该阵列在水平和垂直方向上基本上有 48 个振荡器。每个水平和垂直振荡器的交汇处都有一个加权连接，代表两个自旋之间的连接强度。这样，每个自旋都与其他自旋相连。这些振荡以模仿伊辛模型（ising models）向低能状态移动的方式相互作用。几微秒后，电路会读取不同点的振荡相位，从而得出答案。
伊辛加速器只有铅笔尖那么宽，耗电量在 16 毫瓦到 105 毫瓦之间，在微秒内即可得到答案。
第一款芯片采用 65 纳米工艺制造，使用的是平面晶体管。kim 希望能用更先进的 finfet 技术制作一个版本，以证明即使缩小规模也能正常工作。
他的团队还计划开发一个电路块，用于快速检查伊辛电路提出的解决方案的质量。优化加速器可能会卡在一个可行但并非最佳的解决方案上。为了解决这个问题，质量检查器会对解决方案进行扰动，再次运行模型，比较答案，并可能再次循环该过程。这些微小的扰动最终会带来最佳答案。
这项研究发表在上个月的《自然-电子学》（nature electronics）杂志上，是美国国防部高级研究计划局（darpa）量子启发经典计算（quicc）计划拨款680万美元开展的首项研究。该计划的目标是为解决与美国国防部相关的大型优化问题所需的能量提高500倍指明一条道路。kim 的测试芯片在解决连接最密集的问题时消耗了 105 毫瓦，但解决连接稀疏的问题时只需 16 毫瓦。明尼苏达小组与英特尔公司的研究人员合作进行了测试。
优化问题的规模
kim 认为，ising 芯片产生巨大影响的最大障碍是，这项技术不太可能提供工业相关问题所需的更大的多对多连接。研究人员必须找到一种方法，利用数百甚至数千个这样的阵列来解决大型问题，就像许多 gpu 被用来训练大型人工智能一样。
不过，即使达到 48 个也是一项成就。
康奈尔大学应用工程与物理学助理教授彼得-麦克马洪（peter mcmahon）说：48个多对多连接是一个非同小可的里程碑。他是darpa（美国国防部高级研究计划局）寻求伊辛技术竞争团队的一员。标题结果听起来确实令人印象深刻，他们实现这一目标的方式确实有一些新颖之处。
麦克马洪mcmahon是光脉冲的光学伊辛机的先驱，微软研究院一直在开发这项技术。但在 darpa 计划中，他所在的团队正在开发一种基于超导电路的 ising 芯片。
mcmahon同意kim的观点，认为这些技术面临的一个大问题是，很少有有趣的问题能在 48 个自旋中解决，而这些问题在中央处理器上是无法有效解决的。
手绘的红色、蓝色和黑色正方形，顶点上有数字。
但是，普林斯顿大学的研究人员发现了一个问题。5g 和未来的 6g 无线技术依赖于大规模多输入多输出（mimo）天线系统的使用。这种系统通过多个天线同时发送和接收信号，以提高数据传输速率。然而，在如此多的天线同时工作的情况下，干扰是不可避免的。有一些算法可以解开信号，但这些算法目前过于繁琐，基站计算机无法在仅有的几毫秒时间内完成。
目前的解决方案是在基站安装比该地区蜂窝用户数量多得多的天线，这至少可以说是低效的。包括麦克马洪（mcmahon）在内、由凯尔-贾米森（kyle jamieson）领导的普林斯顿团队提出了一种伊辛模型解决方案，与行业标准相比，吞吐量提高了一倍，而且可以应用于 darpa 正在开发的芯片级系统。kim的研究小组已经开始与贾米森（jamieson）团队合作。
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在最新的研究中，明尼苏达大学的工程师们提出了一种方法，将这些问题编码到使用标准cmos电路构建的芯片上。像其他“伊辛机器（ising machines）”一样，它模拟了一个相互连接的磁自旋网络。但与其他旋转不同的是，它设法将所有 48 个旋转相互连接。在过去的几年中，这种all-to-all的连接已被证明是快速解决许多问题的关键。
48 个多对多的连接是一个非同小可的里程碑——彼得-麦克马洪（peter mcmahon），康奈尔大学
伊辛模型（ising models）将优化问题转化为相互连接的磁矩或自旋的集合，这些磁矩或自旋可以是 向上 或 向下 的。这些自旋相互连接，相邻的自旋方向相反。优化问题被映射到这些连接的强度和极性上。然后，让整个集合放松到一种状态，在这种状态下，所有的自旋都能得到它们想要的东西；系统的总能量最小，这就是优化问题的答案。
在软件中，甚至在专为加速伊辛算法而设计的数字硬件中实现这一点，已经取得了一些成功，但还很有限。领导这项研究的明尼苏达大学电气工程教授克里斯-金（chris kim）说，新方法 利用自然来解决问题。他说：大自然希望稳定在较低的能量状态。
芯片的核心是一系列相互连接的反相电路。将一个反相电路与另一个反相电路连锁，就能产生一个振荡电路。该阵列在水平和垂直方向上基本上有 48 个振荡器。每个水平和垂直振荡器的交汇处都有一个加权连接，代表两个自旋之间的连接强度。这样，每个自旋都与其他自旋相连。这些振荡以模仿伊辛模型（ising models）向低能状态移动的方式相互作用。几微秒后，电路会读取不同点的振荡相位，从而得出答案。
伊辛加速器只有铅笔尖那么宽，耗电量在 16 毫瓦到 105 毫瓦之间，在微秒内即可得到答案。
第一款芯片采用 65 纳米工艺制造，使用的是平面晶体管。kim 希望能用更先进的 finfet 技术制作一个版本，以证明即使缩小规模也能正常工作。
他的团队还计划开发一个电路块，用于快速检查伊辛电路提出的解决方案的质量。优化加速器可能会卡在一个可行但并非最佳的解决方案上。为了解决这个问题，质量检查器会对解决方案进行扰动，再次运行模型，比较答案，并可能再次循环该过程。这些微小的扰动最终会带来最佳答案。
这项研究发表在上个月的《自然-电子学》（nature electronics）杂志上，是美国国防部高级研究计划局（darpa）量子启发经典计算（quicc）计划拨款680万美元开展的首项研究。该计划的目标是为解决与美国国防部相关的大型优化问题所需的能量提高500倍指明一条道路。kim 的测试芯片在解决连接最密集的问题时消耗了 105 毫瓦，但解决连接稀疏的问题时只需 16 毫瓦。明尼苏达小组与英特尔公司的研究人员合作进行了测试。
优化问题的规模
kim 认为，ising 芯片产生巨大影响的最大障碍是，这项技术不太可能提供工业相关问题所需的更大的多对多连接。研究人员必须找到一种方法，利用数百甚至数千个这样的阵列来解决大型问题，就像许多 gpu 被用来训练大型人工智能一样。
不过，即使达到 48 个也是一项成就。
康奈尔大学应用工程与物理学助理教授彼得-麦克马洪（peter mcmahon）说：48个多对多连接是一个非同小可的里程碑。他是darpa（美国国防部高级研究计划局）寻求伊辛技术竞争团队的一员。标题结果听起来确实令人印象深刻，他们实现这一目标的方式确实有一些新颖之处。
麦克马洪mcmahon是光脉冲的光学伊辛机的先驱，微软研究院一直在开发这项技术。但在 darpa 计划中，他所在的团队正在开发一种基于超导电路的 ising 芯片。
mcmahon同意kim的观点，认为这些技术面临的一个大问题是，很少有有趣的问题能在 48 个自旋中解决，而这些问题在中央处理器上是无法有效解决的。
手绘的红色、蓝色和黑色正方形，顶点上有数字。
但是，普林斯顿大学的研究人员发现了一个问题。5g 和未来的 6g 无线技术依赖于大规模多输入多输出（mimo）天线系统的使用。这种系统通过多个天线同时发送和接收信号，以提高数据传输速率。然而，在如此多的天线同时工作的情况下，干扰是不可避免的。有一些算法可以解开信号，但这些算法目前过于繁琐，基站计算机无法在仅有的几毫秒时间内完成。
目前的解决方案是在基站安装比该地区蜂窝用户数量多得多的天线，这至少可以说是低效的。包括麦克马洪（mcmahon）在内、由凯尔-贾米森（kyle jamieson）领导的普林斯顿团队提出了一种伊辛模型解决方案，与行业标准相比，吞吐量提高了一倍，而且可以应用于 darpa 正在开发的芯片级系统。kim的研究小组已经开始与贾米森（jamieson）团队合作。
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