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2007年,加拿大D-Wave首创了量子退火机,用量子技术来解决组合优化问题,取得了很大成功。
但是量子退火机需要在超低温的环境下工作,很不方便。
最近几年,受到D-Wave量子退火机制的鼓舞和启发,研究人员按照量子退火的基本模型和思路,成功地用现有的CMOS芯片工艺实现了这种类型的半导体芯片,称为量子启发AI芯片,用于解决大型组合优化问题。
这也为AI芯片的范畴增添了新的特殊类型。
组合优化问题属于NP难度问题。
许多此类问题目前都没有算法能在多项式时间内找到其解决方案。
因此,使用传统计算模式解决优化问题是一个巨大的挑战。
自从20世纪80年代模拟退火算法(详见第9章)发明以来,组合优化问题有了一个很好的应对方法,在许多领域得到了广泛的应用。
可以证明,模拟退火算法按照概率可以收敛得到全局最优解。
?备案号:YXX1woOMx2s5Gp5AyUvkgo
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2007年,加拿大D-Wave首创了量子退火机,用量子技术来解决组合优化问题,取得了很大成功。
但是量子退火机需要在超低温的环境下工作,很不方便。
最近几年,受到D-Wave量子退火机制的鼓舞和启发,研究人员按照量子退火的基本模型和思路,成功地用现有的CMOS芯片工艺实现了这种类型的半导体芯片,称为量子启发AI芯片,用于解决大型组合优化问题。
这也为AI芯片的范畴增添了新的特殊类型。
组合优化问题属于NP难度问题。
许多此类问题目前都没有算法能在多项式时间内找到其解决方案。
因此,使用传统计算模式解决优化问题是一个巨大的挑战。
自从20世纪80年代模拟退火算法(详见第9章)发明以来,组合优化问题有了一个很好的应对方法,在许多领域得到了广泛的应用。
可以证明,模拟退火算法按照概率可以收敛得到全局最优解。
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