优化问题（例如安排数百场美国国家橄榄球联盟 (NFL)比赛，同时尝试遵守联盟的许多规则）可能会占用大量计算资源。即使对于今天的超级计算机来说，有些这样的问题也是不切实际的。受到量子现象和其他基于物理的计算方式的启发，研究人员一直在尝试开发能够更快、更有效地解决这些棘手问题的专用计算机。

在最新的此类努力中，明尼苏达大学的工程师想出了一种方法，将这些问题编码到使用标准 CMOS 电路构建的芯片上。与其他所谓的伊辛机器一样，它模拟了磁自旋的互连网络。但与其他产品不同的是，它能够将所有 48 个旋转相互连接起来。在过去的几年里，这种全方位的连接已被证明是快速解决许多问题的关键。

“48 个全方位连接是一个不平凡的里程碑。”——彼得·麦克马洪，康奈尔大学

伊辛模型将优化问题转化为一系列相互关联的磁矩或自旋，可以是“向上”或“向下”。这些自旋彼此相连，相邻的自旋希望具有相反的方向。优化问题映射到这些连接的强度和极性。然后，整个集合被允许放松到一种状态，在这种状态下，它尽可能接近所有旋转都得到他们想要的东西;系统的总能量最小化，这就是优化问题的答案。

在软件中甚至在旨在加速伊辛算法的数字硬件中做到这一点已经取得了一些成功，但它是有限的。领导这项研究的明尼苏达大学电气工程师教授克里斯·金 (Chris Kim)表示，新方法“利用自然来解决问题” 。“大自然想要稳定到较低的能量状态。”

该芯片的核心是一系列互连的逆变器电路。将一个逆变器链接到另一个逆变器会产生一个振荡器电路。该阵列基本上由水平和垂直方向上的 48 个振荡器组成。每个水平和垂直振荡器相遇的地方是一个加权连接，??代表两个旋转之间的链接强度。通过这种方式，每个旋转都相互连接。

振荡以模仿伊辛模型移动到较低能态的方式相互作用。几微秒后，电路读取不同点的振荡相位，并给出答案。

第一个芯片采用 65 纳米工艺制造，采用平面晶体管。Kim 希望制作一个采用更先进技术的版本，使用 FinFET 来证明即使按比例缩小也能正常工作。

他的团队还计划开发一个电路块，可以快速检查伊辛电路提出的解决方案的质量。优化加速器可能会陷入一种可行但不是最佳解决方案的困境。为了摆脱困境，质量检查员会扰乱解决方案，再次运行模型，比较答案，并可能再次循环整个过程。这些小小的推动最终可以提供最佳答案。

这项研究于上个月发表在《自然电子》杂志上，是DARPA 量子启发经典计算 (QuICC) 项目680 万美元资助中的第一项研究。目标是指出一条道路，将解决与美国国防部相关的大型优化问题所需的能源性能提高 500 倍。Kim 的测试芯片在解决连接最密集的问题时消耗了 105 毫瓦，但连接稀疏的问题仅消耗了 16 毫瓦。明尼苏达小组与英特尔的研究人员合作进行了测试。

优化问题的规模

Kim 表示，Ising 芯片产生巨大影响的最大障碍是，这项技术不太可能提供工业相关问题所需的更大规模的全面连接。研究人员必须找到一种方法，利用数百甚至数千个此类阵列来解决大型问题，就像使用许多 GPU 来训练大型人工智能一样。

尽管如此，即使达到 48 分也是一项成就。

“48 个全对所有连接是一个重要的里程碑，”康奈尔大学应用??工程和物理学助理教授Peter McMahon说，他是 DARPA 寻求 Ising 技术的竞争团队的一员。“标题结果听起来确实令人印象深刻，而且他们实现这一目标的方式确实有些新颖。”

麦克马洪是光学伊辛机器的先驱，该机器依赖于光脉冲，这是微软研究院一直在开发的一项技术。但在 DARPA 项目中，他是研究基于超导电路的 Ising 芯片的团队的一员。

McMahon 同意 Kim 的观点，即这些技术面临的一个大问题是，48 次旋转中几乎没有什么有趣的问题无法在 CPU 上有效解决。

但普林斯顿大学的研究人员发现了一个问题。5G和未来6G无线技术依赖于所谓的大规模多输入多输出 (MIMO) 天线系统的使用。此类系统同时在多个天线上发送和接收信号以提高数据速率。然而，如此多的天线同时处于活动状态，干扰是不可避免的。有一些算法可以解开信号，但目前它们对于基站计算机来说太麻烦，无法在几毫秒内完成。

今天的解决方案是在基站上提供比该区域的蜂窝用户更多的可用天线，这至少可以说是低效的。由 McMahon 和Kyle Jamieson领导的普林斯顿团队提出了 Ising 模型解决方案，该解决方案的吞吐量是行业标准的两倍，并且可以适合 DARPA 正在开发的芯片级系统。Kim 的团队已开始与 Jamieson 的团队合作。