Un recuit entièrement connecté extensible à un système multi-puces et doté d’un mécanisme multi-politiques a été conçu par les chercheurs de Tokyo Tech pour résoudre rapidement et efficacement une large classe de problèmes d’optimisation combinatoire (CO) pertinents pour les scénarios du monde réel. Nommé Amorphica, le recuit a la capacité d’affiner les paramètres en fonction d’un problème de CO cible spécifique et a des applications potentielles dans la logistique, la finance, l’apprentissage automatique, etc.
Le monde moderne s’est habitué à une livraison efficace des marchandises directement à notre porte. Mais saviez-vous que réaliser une telle efficacité nécessite de résoudre un problème mathématique, à savoir quel est le meilleur itinéraire possible entre toutes les destinations ? Connu sous le nom de « problème du voyageur de commerce », il appartient à une classe de problèmes mathématiques connus sous le nom de problèmes d' »optimisation combinatoire » (CO).
Au fur et à mesure que le nombre de destinations augmente, le nombre d’itinéraires possibles croît de manière exponentielle, et une méthode de force brute basée sur la recherche exhaustive du meilleur itinéraire devient impraticable. Au lieu de cela, une approche appelée « calcul de recuit » est adoptée pour trouver rapidement le meilleur itinéraire sans recherche exhaustive.
Pourtant, une étude numérique réalisée par des chercheurs de Tokyo Tech a montré que bien qu’il existe de nombreuses méthodes de calcul de recuit, il n’y a pas une seule méthode adaptée pour résoudre une large classe de problèmes de CO. Par conséquent, il existe un besoin pour un mécanisme de recuit qui présente plusieurs procédés de recuit (un mécanisme multi-politiques) pour cibler une variété de ces problèmes.
Heureusement, la même équipe de chercheurs, dirigée par le professeur adjoint Kazushi Kawamura et le professeur Masato Motomura de l’Institut de technologie de Tokyo (Tokyo Tech), a signalé un nouveau recuit qui présente une telle approche multi-politiques ou « recuit métamorphique ». Leurs conclusions sont publiées dans Actes de l’ISSCC2023 et sera présenté lors de la prochaine conférence internationale sur les circuits à semi-conducteurs 2023.
« Dans le calcul de recuit, un problème de CO est représenté comme une fonction d’énergie en termes de (pseudo) vecteurs de spin. Nous partons d’une configuration de vecteur de spin initialement randomisée, puis la mettons à jour de manière stochastique pour trouver les états d’énergie minimum en réduisant son (pseudo) Cela reflète étroitement le processus de recuit des métaux où les métaux chauds sont refroidis de manière contrôlée », explique le Dr Kawamura. « Notre recuit nommé Amorphica propose plusieurs méthodes de recuit, dont une nouvelle proposée par notre équipe. Cela lui permet d’adapter la méthode de recuit au problème de CO spécifique à résoudre. »
L’équipe a conçu Amorphica pour répondre aux limites des recuits précédents, à savoir que leur applicabilité est limitée à quelques problèmes de CO. Ceci est d’abord dû au fait que ces recuits sont à connexion locale, c’est-à-dire qu’ils ne peuvent traiter que des modèles de spin ayant un couplage inter-spin local. Une autre raison est qu’ils n’ont pas de flexibilité en termes de méthodes de recuit et de contrôle des paramètres. Ces problèmes ont été résolus dans Amorphica en utilisant un modèle de spin à connexion complète et en incorporant des méthodes et des paramètres de recuit finement contrôlables. De plus, l’équipe a introduit une nouvelle politique de recuit appelée « recuit parallèle contrôlé par rapport » pour améliorer la vitesse de convergence et la stabilité des méthodes de recuit existantes.
De plus, Amorphica peut être étendu à un système multi-puces à connexion complète avec un transfert de données inter-puces réduit. En testant Amorphica par rapport à un GPU, les chercheurs ont constaté qu’il était jusqu’à 58 fois plus rapide tout en n’utilisant que (1/500) la consommation d’énergie, ce qui signifie qu’il atteint environ 30 000 fois plus d’efficacité énergétique.
« Avec un recuit à connexion complète comme Amorphica, nous pouvons désormais traiter des topologies et des densités arbitraires de couplages inter-spins, même lorsqu’ils sont irréguliers. Cela, à son tour, nous permettrait de résoudre des problèmes de CO du monde réel tels que ceux liés à la logistique, à la finance et à l’apprentissage automatique », conclut le professeur Motomura.
Plus d’information:
Amorphica: 4-Replica 512 Spin entièrement connecté 336MHz Metamorphic Annealer avec stratégie d’optimisation programmable et extension multi-puce de transfert de spin compressé, Actes de l’ISSCC2023.
Conférence: www.isscc.org/