组合优化问题广泛存在于社会生活和工业生产中，如自动驾驶、智慧物流、通信组网等。这类问题通常具有非确定性多项式时间困难的特点，为经典计算带来巨大挑战。量子退火计算机虽已在特定领域取得突破，但极低温的工作环境和尚未成熟的超导工艺严重制约了其大规模应用。
在难以实现完全量子的情况下，将量子与经典结合是一条极具潜力的技术路线。近日，湖南大学半导体学院副教授陈卓俊团队成功研制出一款超低功耗全数字退火处理器芯片，采用存算一体新型计算架构实现量子启发式退火算法。
该研究把实际的组合优化问题映射到King’s Graph自旋网络拓扑结构，然后把自旋耦合系数部署到退火处理器芯片中，经过若干个退火周期后可获得组合优化问题的最优解。研究团队创新性提出了稀疏感知自旋运算、耦合系数复用技术以及概率翻转函数近似电路，大幅度提高了系统能效和面积效率。
该处理器在中芯国际55nm CMOS工艺流片，具有900个自旋节点，支持4bit的自旋耦合系数位宽。每个自旋更新所需能量仅为2.4飞焦，每个自旋的面积仅为402平方微米。测试结果表明，该处理器在解决最大割集、图像分割等组合优化问题时，速度比先进CPU快3至4个数量级，功耗低2至3个数量级。
相关研究成果近日发表在IEEE Journal of Solid-State Circuits上。论文第一作者为湖南大学物理与微电子科学学院博士研究生周毅峰，通讯作者为陈卓俊和湖南大学半导体学院教授廖蕾，湖南大学为唯一单位。
论文审稿人认为，研究提出的电路设计方法为量子启发经典计算提供了重要技术支撑，退火处理器芯片功能展示充分，为高效解决组合优化问题开辟了新路径。
相关论文信息：https://ieeexplore.ieee.org/document/10475318
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