东芝发布第二代模拟分岔算法 在组合数据优化问题方面超过量子计算机性能

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在解决大规模优化问题方面处于行业领先地位的东芝公司(Toshiba Corporation)宣布了一项将硬件限制降到最低的横向扩展技术,这是其优化计算机模拟分岔机(Simulation branch Machine,SBM)的一个发展,它支持计算速度和规模的不断提高。东芝预计,对于需要大规模、高速和低延迟的现实世界问题,例如涉及大量股票的同时金融交易,以及多个机器人的复杂控制,新的SBM将成为游戏规则的改变者。研究结果发表在3月1日的《自然电子》杂志上。

东芝发布第二代模拟分岔算法 在组合数据优化问题方面超过量子计算机性能

(a)放大法:通过增加计算芯片的数量来提高计算性能;(b)全对全连接型组合优化问题:所有变量相互影响

在金融、物流和通信等不同的工业部门,速度和规模是取得成功的关键,所有这些部门都必须在尽可能短的时间内处理大量问题并做出复杂的决策。为了给这些和其他业务带来更高的效率,东芝通过开发高速、高精度的算法和相应的实用计算机解决方案来解决组合优化问题。该公司最近宣布了第二代模拟分岔算法,该算法通过单现场可编程门阵列(FPGA)在经典计算机上实现,在高速获得各种组合优化问题的最优解方面超过了量子计算机。


东芝继续通过在计算机中安装更多的FPGA来追求SBM更好的性能,这种方法在计算机体系结构中称为横向扩展,并成功地展示了世界上第一个同时横向扩展计算速度和问题大小的全对全连接型组合优化问题。该技术的核心是模拟分岔算法的分区版本,该算法使多个FPGA能够相互交换变量信息,并触发一种自主同步机制,将通信开销最小化到不影响整体性能的程度。

东芝发布第二代模拟分岔算法 在组合数据优化问题方面超过量子计算机性能

东芝的新扩展技术:一种新的多芯片架构,具有模拟分岔算法(partitioned SB)的分区版本和自主同步机制


实验表明,一个由8个FPGA组成的SBM的计算吞吐量是单个FPGA的SBM的5.4倍,解决的问题是单个FPGA的16倍;用一个64 FPGA的SBM进行的仿真结果表明,计算速度与FPGA个数的关系是完全线性的,表明该技术可以继续扩大规模,取得同样的效果。


8 FPGA SBM的求解速度是模拟退火算法(SA)的828倍,模拟退火算法是一种广泛应用的优化技术,表明SBM比模拟退火算法更有效地利用了计算资源。

东芝发布第二代模拟分岔算法 在组合数据优化问题方面超过量子计算机性能

(a) 带8-FPGA集群的SBM。(b) 横向扩展效应/图4:8 FPGA SBM和SA上计算时间的比较


东芝公司企业研发中心首席研究科学家Kosuke Tatsumura在评论这项技术的应用时说:“快速的计算速度、大的计算规模和提供解决方案的低延迟是新的SBM能够为企业提供的关键价值。例如,我们希望金融业能够受益,如果他们可以同时交易更多的股票,而机器人在物流业将表现更好,与零时间滞后计算。我们希望这项新技术将把金融科技和物流提升到一个新的水平。”


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