Керем Камсари, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники (ECE) Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, считает, что вероятностные компьютеры (p-computers) являются решением. P-компьютеры питаются от вероятностных битов (p-битов), которые взаимодействуют с другими p-битами в той же системе. В отличие от битов в классических компьютерах, которые находятся в состоянии 0 или 1, или кубитов, которые могут находиться более чем в одном состоянии одновременно, p-биты колеблются между позициями и работают при комнатной температуре. В одном статья опубликовано в Природная электроника, Камсари и его сотрудники обсуждают свой проект, который продемонстрировал перспективность p-компьютеров.

"Мы показали, что изначально вероятностные компьютеры, построенные из p-бит, могут превзойти современное программное обеспечение, которое разрабатывалось десятилетиями", - сказал Камсари, получивший награду Young Investigator от Управления военно-морских исследований ранее в этом году.

Группа Камсари сотрудничала с учеными из Университета Мессины в Италии, с Люком Теогараджаном, заместителем председателя департамента ЕЭК UCSB, и с профессором физики Джоном Мартинисом, который возглавлял команду, создавшую первый в мире квантовый компьютер для достижения квантового превосходства. Совместными усилиями исследователи достигли своих многообещающих результатов, используя классическое аппаратное обеспечение для создания архитектур, специфичных для конкретной предметной области. Они разработали уникальную машину разреженного Изинга (sIm), новое вычислительное устройство, используемое для решения задач оптимизации и минимизации энергопотребления.

Камсари описывает сима как набор вероятностных битов, о которых можно думать как о людях. И у каждого человека есть лишь небольшой набор надежных друзей, которые являются "разреженными" связями в машине.

"Люди могут быстро принимать решения, потому что у каждого из них есть небольшой круг надежных друзей, и им не нужно выслушивать всех в целой сети", - объяснил он. "Процесс, с помощью которого эти агенты достигают консенсуса, аналогичен тому, который используется для решения сложной задачи оптимизации, удовлетворяющей множеству различных ограничений. Разреженные машины Изинга позволяют нам формулировать и решать широкий спектр таких оптимизационных задач, используя одно и то же аппаратное обеспечение".

Прототипная архитектура команды включала программируемую в полевых условиях вентильную матрицу (FPGA), мощное аппаратное обеспечение, которое обеспечивает гораздо большую гибкость, чем интегральные схемы для конкретных приложений.

"Представьте себе компьютерный чип, который позволяет вам программировать соединения между p-битами в сети без необходимости изготовления нового чипа", - сказал Камсари.

Исследователи показали, что их разреженная архитектура в ПЛИС была на шесть порядков быстрее и увеличила скорость выборки в пять-восемнадцать раз быстрее, чем те, которые достигаются оптимизированными алгоритмами, используемыми на классических компьютерах.

Кроме того, они сообщили, что их SIM достигает огромного параллелизма, когда количество переворотов в секунду - ключевая цифра, которая измеряет, насколько быстро p-компьютер может принять разумное решение, - линейно масштабируется с количеством p-бит. Камсари ссылается на аналогию с доверенными друзьями, пытающимися принять решение.

"Ключевой вопрос заключается в том, что процесс достижения консенсуса требует тесной коммуникации между людьми, которые постоянно общаются друг с другом, основываясь на своих последних взглядах", - отметил он. "Если все принимают решения, не выслушивая друг друга, консенсус не может быть достигнут и проблема оптимизации не решена".

Другими словами, чем быстрее обмениваются данными p-биты, тем быстрее может быть достигнут консенсус, вот почему решающее значение имеет увеличение количества переворотов в секунду при одновременном обеспечении того, чтобы все слушали друг друга.

"Это именно то, чего мы достигли в нашем дизайне", - объяснил он. "Убедившись, что все слушают друг друга, и ограничив количество "людей", которые могли бы дружить друг с другом, мы распараллелили процесс принятия решений".

Их работа также продемонстрировала способность масштабировать p-компьютеры до пяти тысяч p-бит, что Камсари считает чрезвычайно многообещающим, отмечая при этом, что их идеи - это всего лишь одна часть головоломки p-computer.

"Для нас эти результаты были верхушкой айсберга", - сказал он. "Мы использовали существующую транзисторную технологию для эмуляции наших вероятностных архитектур, но если для создания p-компьютеров будут использоваться наноустройства с гораздо более высоким уровнем интеграции, преимущества будут огромными. Это то, из-за чего я теряю сон".

8-разрядный p-компьютер, который Камсари и его сотрудники построили во время его учебы в аспирантуре и постдокторантуре в Университете Пердью, изначально продемонстрировал потенциал устройства. Их статья, опубликованный в 2019 году в Природа, описал десятикратное снижение энергопотребления и стократное сокращение занимаемой площади по сравнению с классическим компьютером. Начальное финансирование, предоставленное осенью 2020 года Институтом энергоэффективности UCSB, позволило Камсари и Теогараджану продвинуть исследования p-computer еще на один шаг вперед, поддерживая работу, представленную в Природная электроника.

"Первоначальные выводы в сочетании с нашими последними результатами означают, что создание p-компьютеров с миллионами p-бит для решения задач оптимизации или вероятностного принятия решений с конкурентоспособной производительностью может быть просто возможным", - сказал Камсари.

Исследовательская группа надеется, что p-компьютеры однажды будут справляться с определенным набором проблем, естественно вероятностных, гораздо быстрее и эффективнее.