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A parallel magnetic tunnel junction-based probabilistic Ising processor for efficient quadratic optimization
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AI
DOI：10.1038/s41467-026-71128-1.png)
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摘要
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使用传统计算架构解决计算密集型的组合优化问题速度缓慢且能耗高。量子计算可提高优化效率，但仍处于早期阶段。概率计算通过随机技术为更快优化提供了实用的近期方法。在此，我们实验演示了一种可扩展的基于自旋转移力矩-磁隧道结的概率处理器，用于高效求解全连接二次分配问题。我们的系统集成了144个紧凑型自旋电子可调随机数发生器，采用大规模并行架构，实现了1440万次/秒的高蒙特卡洛采样吞吐量。我们协同设计了一种并行试验退火方案，集成系统相较于传统吉布斯采样实现了123倍的加速和98.3%的能耗节省，相较于基于编译语言的中央处理器实现，实现了3.2倍的加速和58.3%的能耗节省。我们进一步在图形处理器和D-Wave量子退火机上进行了性能基准测试，展示了在解质量、速度和能效方面的优势。组合优化因高计算成本而挑战传统计算。Yang等人演示了一种用于二次分配问题的概率处理器，实现了快速且节能的随机优化。
Keyword:
Electronic and spintronic devices
Spintronics
Science
Humanities and Social Sciences
multidisciplinary
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
15.7
论文数:
9.3W
被引数:
91.2W
机构
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