Фотография сконструированного гетерогенного p-компьютера…
Закон Мура предсказывает, что компьютеры становятся быстрее каждые два года из-за эволюции полупроводниковых чипов. Хотя это то, что исторически происходило, дальнейшая эволюция начинает отставать. Революции в области машинного обучения и искусственного интеллекта означают, что требуются гораздо более высокие вычислительные способности. Квантовые вычисления — один из способов решения этих задач, но остаются значительные препятствия на пути практической реализации масштабируемых квантовых компьютеров.
P-компьютер использует естественно стохастические строительные блоки, называемые вероятностными битами (p-bits). В отличие от битов в традиционных компьютерах, p-биты колеблются между состояниями. P-компьютер может работать при комнатной температуре и действует как компьютер для конкретной предметной области для широкого спектра приложений в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Точно так же, как квантовые компьютеры пытаются решить изначально квантовые проблемы в квантовой химии, p-компьютеры пытаются решать вероятностные алгоритмы, широко используемые для сложных вычислительных задач в комбинаторной оптимизации и выборке.
Недавно исследователи из Университета Тохоку, Университета Пердью и UCSB показали, что p-биты могут быть эффективно реализованы с использованием соответствующим образом модифицированных спинтронных устройств, называемых стохастическими магнитными туннельными переходами (sMTJ). До сих пор p-биты на основе sMTJ были реализованы в небольших масштабах; и было продемонстрировано только доказательство концепций spintronic p-computer для комбинаторной оптимизации и машинного обучения.
Сравнение вероятностных ускорителей в зависимости от пропускной способности выборки и потребляемой мощности. Графические процессоры (GPU) [отображаются как N1-N4], тензорные процессоры (TPU) [отображаются как G1-G2] и имитационная машина отжига [отображаются как F1] сравниваются с вероятностными компьютерами, где продемонстрированное значение и прогнозируемое значение отображаются как P1 и P2 соответственно. Автор: Керем Камсари, Джованни Финоккио, Сюнсукэ Фуками и др.
Исследовательская группа представила два важных достижения на 68-м Международном совещании по электронным устройствам (IEDM) 6 декабря 2022 года. — https://www.ieee-iedm.org/
Во-первых, они показали, как p-биты на основе sMTJ можно комбинировать с обычными и программируемыми полупроводниковыми чипами, а именно с программируемыми в полевых условиях вентильными матрицами (FPGA). Комбинация «sMTJ + FPGA» позволяет реализовать аппаратно гораздо более крупные сети из p-битов, выходя за рамки предыдущих мелкомасштабных демонстраций.
Во-вторых, вероятностная эмуляция квантового алгоритма, имитируемого квантового отжига (SQA), была выполнена на гетерогенных p-компьютерах «sMTJ + FPGA» с систематическими оценками для сложных задач комбинаторной оптимизации.
Исследователи также сравнили производительность p-компьютеров на базе sMTJ с производительностью классического вычислительного оборудования, такого как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Они показали, что p-компьютеры, использующие высокопроизводительный sMTJ, ранее продемонстрированный командой из Университета Тохоку, могут добиться значительного улучшения пропускной способности и энергопотребления по сравнению с традиционными технологиями.
«В настоящее время p-компьютер «s-MTJ + FPGA» представляет собой прототип с дискретными компонентами», — сказал профессор Сюнсуке Фуками, который входил в исследовательскую группу. «В будущем могут появиться интегрированные p-компьютеры, использующие технологии совместимой с полупроводниковыми процессами магниторезистивной памяти с произвольным доступом (MRAM), но для этого потребуется подход совместного проектирования с привлечением экспертов в области материалов, физики, схемотехники и алгоритмов».