鑽石舞台

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編輯/綠蘿

組合優化是在一個有限的對象集中找出最優對象的一類問題，這是一組非常複雜的問題，以至於使用窮舉搜索找到最佳解決方案往往是不可行的。這些問題出現在供應鏈管理、航空公司調度、工業資源分配、人工智能、應用數學和理論計算機科學的各種應用中。

一個著名的例子是旅行推銷員問題，推銷員必須從 A 市到 B 市再到 C 市到 D 市，但他必須找到最優路線，在最短的時間內訪問每個城市一次，然後返回家中。

必須有人解決這些問題，但從計算的角度來看，運行這些算法所需的資源量是巨大的。

來自賓夕法尼亞州立大學的研究人員提出了一種解決方案，該解決方案將模擬退火算法（SA）與稱為內存計算的技術相結合。研究人員建議使用模擬退火算法來尋找伊辛自旋玻璃系統的基態。與使用蠻力試驗的窮舉搜索相比，使用 SA 的 4 × 4 鐵磁、反鐵磁和自旋玻璃系統的搜索加速 > 800 倍。

該研究以「An Annealing Accelerator for Ising Spin Systems Based on In-Memory Complementary 2D FETs」為題，發布在《Advanced Materials》上。

SA 在存在多個局部最小值的離散問題中是一種出色的優化技術。SA 提供了一個簡單的框架，可以在具有任意能源格局的系統上實施，並且它在統計上保證了最佳解決方案。

SA 從物理退火中汲取靈感，將材料加熱到其再結晶溫度以上，以允許原子重新排列，然後緩慢冷卻，以提高其結晶度並達到低能狀態。SA 採用隨機搜索，允許高能躍遷（「爬山」）以與溫度相關的概率來逃避局部最優。

伊辛自旋玻璃系統（Ising spin glass systems）具有自旋無序和「挫折」等特性，並提供了具有大量亞穩態和基態簡併性的謹慎組合問題。旋轉玻璃是實現 SA 的理想系統。

SA 和伊辛旋轉玻璃系統。

在這項工作中，研究人員使用基於超薄體二維半導體的內存互補場效應晶體管（FET）探索 SA，即 p 型 WSe2 和 n 型 MoS2 FET。

首先，與在低溫下運行的量子計算機不同，其演示是基於室溫的，其次，研究人員利用模擬亞閾值傳導和模擬可編程性來設計獨特的計算原語和退火時間表，與大型憶阻交叉陣列相比，它們實現了更好的能量和面積效率。

此外，這項工作進一步推動了基於 2D FET 的內存計算平台的開發。據我們所知，這是使用新興材料和設備對 Ising 自旋玻璃系統進行 SA 硬件加速的首次演示。

SA 的硬件實現需要：（1）用於隨機自旋翻轉的隨機數生成器；（2）一個計算單元；（3）一個計算單元來確定「爬山」的成本；（4）硬件機制相當於冶金中的退火/冷卻計劃。

模擬內存互補二維場效應晶體管（FET）。

(繼續閱讀...)

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