確率的デバイスモデルに基づく量子モンテカルロ計算ハードウェアプラットフォーム構築

基于随机器件模型的量子蒙特卡罗计算硬件平台搭建

• 批准号: 21H03404
• 负责人: 鬼沢 直哉
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03404/
• 关键词: ストカスティック演算; シミュレーテッドアニーリング

2022年度は，初年度である2021年度に開発したストカスティック演算に基づくQMC(量子モンテカルロ:SQMC)計算アルゴリズムの有効性の評価を行った.具体的には，従来手法であるシミュレーテッドアニーリング(SA)計算アルゴリズムに対して，大規模な組合せ最適化問題を対象に比較を行った．初年度は小規模かつ限定された組合せ最適化問題(グラフ同型性判定問題)を対象に評価を行ったが，QMCはSAと異なり大規模な問題に対しても高速処理が可能であることが予測されているため，シミュレーションによる実証を行った．その結果，従来SAと比較して1桁以上の高速化が達成され，その成果は2022年度東北支部大会で発表を行なった．さらに，ベースとなるSAをストカスティック演算に基づいて実現したSSAは，従来SAや量子デバイスを利用した量子アニーリングと比較して，1桁以上の大規模な問題を高速に解くことが可能となり，その成果はIEEE TNNLSに採録決定となった．また，最終的な目標てあるFPGA(field programmable gate array)によるプラットフォーム実現に向けて，ハードウェアアーキテクチャの考案を行った．SAやQMCで処理可能な組合せ最適化問題は，その問題によってノード数や接続数が大きく異なる．完全グラフで表現された組合せ最適化問題は，各ノードに接続されるエッジの数が膨大となることから，1サイクルで処理を行う並列型アーキテクチャによるハードウェア実現は難しい．一方で，隣接ノードの接続に限定された組合せ最適化問題であれば，並列型アーキテクチャによる高速処理が可能である．2022年度は，組合せ最適化問題を表現するグラフを考慮しつつ，使用メモリを効率化したハードウェアアーキテクチャを考案した成果は，IEEE JETCASに採録となった．

In the year 2022 and the beginning of the year 2021, the basic QMC (quantum chemical engineering: SQMC) calculation will be carried out. In the beginning of the year, the small model limits the combination of the optimization problem (homomorphism determination problem). In the beginning of the year, the small model limits the combination of the optimization problem (homomorphism determination problem). In the beginning of the year, the small model limits the combination of the optimization problem (homomorphism determination problem). QMC, SA, high-speed, high-speed, high- In this paper, we use SA to solve large-scale model problems at a high speed. We do not know how to solve large-scale mode problems at high speed. The results show that the results of IEEE TNNLS are very important to determine the performance of large-scale mode problems. The most important information on FPGA (field programmable gate array) systems is that the current situation is correct, and that the SA QMC management may be used to solve the optimization problem. The number of the problem data is higher than that of the previous one. The full solution table shows the combination of optimization problems. The number of applications in each system is higher than that in the system, and in the first part of the system, it is possible to improve the performance of the system. On the other hand, on the one hand, it is necessary to make contact with the system to optimize the problem of optimization, and the system may be in high speed. 2022. Assemble the optimization problem table to show that the results of the examination are not correct, and that the results of the examination are improved by using the information system. The results of the examination are improved, and the results of the IEEE JETCAS are analyzed.

项目成果

最適化装置、最適化方法及ひプログラム

优化装置、优化方法及程序

• 发表时间: 2022

Fast-Converging Simulated Annealing for Ising Models Based on Integral Stochastic Computing

基于积分随机计算的Ising模型快速收敛模拟退火

• DOI: 10.1109/tnnls.2022.3159713
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
• 影响因子: 10.4
• 作者: Onizawa Naoya;Katsuki Kota;Shin Duckgyu;Gross Warren J.;Hanyu Takahiro
• 通讯作者: Hanyu Takahiro

Stochastic演算に基づくQMCによるアニーリング処理の高速化

使用基于随机计算的 QMC 加速退火处理

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐々木 遼真;鬼沢 直哉;羽生 貴弘
• 通讯作者: 羽生 貴弘

CMOS Invertible Logic: Bidirectional operation based on the probabilistic device model and stochastic computing

CMOS可逆逻辑：基于概率器件模型和随机计算的双向操作

• DOI: 10.1109/mnano.2021.3126094
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Nanotechnology Magazine
• 影响因子: 1.6
• 作者: Onizawa Naoya;Hanyu Takahiro
• 通讯作者: Hanyu Takahiro

McGill University(カナダ)

麦吉尔大学（加拿大）