تم تصميم معالجات التلدين خصيصًا لمعالجة مشكلات التحسين التوافقي، حيث تتمثل المهمة في العثور على أفضل حل من مجموعة محدودة من الاحتمالات.
مع وحدات CMOS المرحلية، من الضروري أن تكون مكونات معالجات التلدين "مقترنة" بشكل كامل. ومع ذلك، فإن تعقيد هذا الاقتران يؤثر بشكل مباشر على قابلية التوسع للمعالجات.
قام باحثون من جامعة طوكيو للعلوم، بقيادة البروفيسور تاكايوكي كاواهارا، بتطوير واختبار معالج التلدين المزدوج الكامل القابل للتطوير والذي يشتمل على 4096 دورة على لوحة واحدة مع 36 شريحة CMOS.
وفقا للبروفيسور كوهارا، “نريد تحقيق معالجة متقدمة للمعلومات مباشرة على الحافة، وليس في السحابة، أو إجراء المعالجة المسبقة على الحافة للسحابة. باستخدام بنية المعالجة الفريدة التي أعلنت عنها جامعة طوكيو للعلوم في عام 2020، حققنا تكامل واسع النطاق (LSI) مقترنًا بالكامل على شريحة واحدة باستخدام 28 نانومتر CMOS التكنلوجيا. علاوة على ذلك، ابتكرنا طريقة قابلة للتطوير باستخدام رقائق التشغيل المتوازية، وأثبتنا جدواها باستخدام FPGAs في عام 2022.
يشتمل المعالج على تقنيتين متميزتين تم تطويرهما في جامعة طوكيو للعلوم. يتضمن ذلك "طريقة تدوير الخيط" التي تتيح 8 عمليات بحث عن حلول متوازية، إلى جانب تقنية تقلل متطلبات الشريحة بمقدار النصف تقريبًا مقارنة بالطرق التقليدية. احتياجاتها من الطاقة متواضعة أيضًا، حيث تعمل بسرعة 10 ميجاهرتز مع استهلاك طاقة يبلغ 2.9 واط (1.3 واط للجزء الأساسي). تم تأكيد ذلك عمليا باستخدام مشكلة الغطاء الرأسي مع 4096 رأسا.
من حيث نسبة أداء الطاقة، تفوق المعالج في محاكاة نظام Ising المقترن بالكامل على جهاز كمبيوتر (i7، 3.6 جيجا هرتز) باستخدام محاكاة التلدين بمقدار 2,306 مرة. بالإضافة إلى ذلك، فقد تجاوز وحدة المعالجة المركزية الأساسية والرقاقة الحسابية بمقدار 2,186 مرة.
يشير التحقق الناجح للجهاز من هذا المعالج إلى إمكانية تعزيز السعة.
4096 يدور
يقول كاواهارا: "في المستقبل، سنقوم بتطوير هذه التكنولوجيا من أجل جهد بحثي مشترك يستهدف نظام LSI مع القدرة الحاسوبية لجهاز كمبيوتر كمي بمستوى 2050 لحل مشاكل التحسين التوافقي"، "الهدف هو تحقيق ذلك دون الحاجة إلى لتكييف الهواء، أو المعدات الكبيرة، أو البنية التحتية السحابية، باستخدام التيار أشباه الموصلات العمليات. على وجه التحديد، نرغب في تحقيق مليوني دورة بحلول عام 2 واستكشاف إنشاء صناعات رقمية جديدة باستخدام ذلك.
انظر أيضا: استخدم الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي للحصول على براعم بروكسل الأكثر ربحية