Учёные построили вероятностный компьютер на 1 млн p-бит

Физики и инженеры под руководством Керема Джамсары (Kerem Çamsarı, доцент электротехники и вычислительной техники в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре) построили самый большой на сегодня вероятностный компьютер, машину на 1 миллионе «вероятностных бит» (p-бит). Работу они выложили на arXiv 24 июня.

P-бит, промежуточное звено между обычным битом и кубитом. Обычный бит хранит строго 0 или 1, кубит благодаря квантовой физике может находиться в суперпозиции обоих значений сразу, а p-бит переключается между 0 и 1 с настраиваемой вероятностью. Множество таких «шумных» бит, работающих согласованно, умеют решать стохастические задачи, то есть задачи, где ответ выражается через вероятности, а не точные числа. Классический пример, оптимизация маршрута доставки для набора посылок (задача коммивояжёра).

Подобные машины для стохастических задач существуют и раньше, например, QUBO-устройства (quadratic unconstrained binary optimization, квадратичная безусловная бинарная оптимизация) или так называемые машины Изинга. Но, в отличие от них, вероятностные компьютеры не «зашиты» под одну конкретную задачу, а программируются как компьютеры общего назначения, отмечает Джамсары.

История масштабирования такая: в 2019 году в статье Nature учёные показали прототип на 8 p-бит, к 2023 году, машину на 7200 p-бит, но обе умещались на одном чипе. Соединить несколько чипов в одну систему намного сложнее, чем связать обычные GPU или CPU: вероятностный компьютер работает на согласованных колебаниях («флуктуациях»), и синхронизировать их между чипами по проводам, нетривиальная задача. Из-за этого было неясно, можно ли вообще масштабировать такие машины дальше.

Новая машина Джамсары и его команды собрана из 18 FPGA (field-programmable gate array, программируемая пользователем вентильная матрица), чипов, которые можно перенастраивать после производства. Физически переключающихся битов в этой конструкции нет: p-биты реализованы программно на этих чипах, а вместе система выдаёт более триллиона переключений в секунду.

Главная находка исследования, то, что чипам не нужна глобальная жёсткая синхронизация («machine communicates without global lockstep synchronization», по словам соавтора Навида Анджума Адита, постдока по электротехнике в Стэнфорде). Команда вывела простое и предсказуемое правило: какая минимальная частота обмена данными между чипами нужна, чтобы вся система вела себя как одна машина, а не набор изолированных устройств. Ниже этого порога возникает компромисс между скоростью и точностью, поясняет Джамсары.

По словам авторов, находка открывает путь к сборке вероятностных компьютеров произвольного размера из множества чипов, так же, как давно делают с обычными компьютерами, причём правило применимо к любому «железу», на котором строятся p-биты, а не только к FPGA. Дальше команда планирует переходить со стандартных чипов на специализированные, например, на основе магнитных туннельных переходов (как в прототипе 2019 года), которые энергоэффективнее для вероятностных вычислений. Адит также отмечает перспективность гибридов КМОП (CMOS, комплементарная структура металл-оксид-полупроводник) с плотной стохастической памятью типа MRAM (магниторезистивная память).

Ключевые факты

Команда UC Santa Barbara и Stanford построила крупнейший на сегодня вероятностный компьютер, 1 миллион p-бит, работа выложена на arXiv 24 июня
Машина собрана из 18 перепрограммируемых чипов FPGA, объединённых в единую систему со скоростью свыше триллиона переключений в секунду
Прогресс масштабирования: 8 p-бит в 2019 году, 7200 p-бит в 2023-м (оба варианта, на одном чипе), теперь 1 млн p-бит на нескольких чипах
Ключевая находка, предсказуемое правило минимальной частоты обмена данными между чипами, при которой не нужна глобальная жёсткая синхронизация
Вероятностные компьютеры, в отличие от специализированных QUBO-устройств и машин Изинга, программируются как машины общего назначения для решения стохастических задач оптимизации

Почему это важно

Главная проблема вероятностных вычислений была не в самой идее p-бит, а в масштабировании: до сих пор все рабочие машины умещались на одном чипе, а как согласовать несколько чипов между собой, было неясно. Новая работа впервые показывает предсказуемое правило синхронизации между чипами и демонстрирует его на системе в 1 миллион p-бит, на два порядка больше предыдущего рекорда. Это переводит вероятностные компьютеры из категории лабораторных демонстраций в категорию архитектур, которые в принципе можно наращивать так же, как обычные компьютеры, добавлением железа.

Кому это важно

Прежде всего, исследователям аппаратных альтернатив квантовым вычислениям: вероятностные компьютеры нацелены на тот же класс стохастических задач оптимизации (логистика, маршрутизация, задачи типа коммивояжёра), но без экстремального охлаждения и хрупкости кубитов. Также это интересно инженерам, разрабатывающим специализированные чипы (FPGA, будущие решения на MRAM), и тем, кто работает над энергоэффективными вычислениями для задач оптимизации и вероятностных моделей.

Как это применить

Речь пока не о готовом продукте, а о научной демонстрации: результаты опубликованы как препринт на arXiv, без привязки к конкретному коммерческому устройству. Практическая ценность, в самом правиле синхронизации: авторы утверждают, что оно применимо к любому «железу», на котором реализуются p-биты, а не только к использованным в эксперименте FPGA. Дальнейший шаг команды, переход на специализированные чипы, в том числе на основе магнитных туннельных переходов и связки КМОП с MRAM, что должно повысить энергоэффективность.

Можно ли доверять

Результаты пока опубликованы как препринт на arXiv (24 июня), то есть без формального рецензирования в журнале на момент публикации материала. При этом сама область имеет измеримую историю прогресса: прототип на 8 p-бит был опубликован в 2019 году в Nature, а система на 7200 p-бит появилась в 2023 году, хотя источник не сообщает, кто именно стоял за этими более ранними работами. Заявления в статье IEEE Spectrum подкреплены прямыми цитатами именованных авторов с указанием их аффилиации (UC Santa Barbara, Stanford), что снижает риск искажения при пересказе.

Риски и подводные камни

Ниже найденного порога частоты синхронизации система сталкивается с компромиссом между скоростью и точностью, это не «бесплатное» масштабирование. Вероятностные компьютеры остаются нишевым инструментом: они хороши для стохастических задач оптимизации, но не претендуют на замену обычных CPU/GPU в общих вычислениях. Работа пока не прошла рецензирование как журнальная публикация, а переход к специализированным энергоэффективным чипам (MRAM и подобные), дело будущего, а не текущего результата.

«Наша машина обменивается данными без глобальной жёсткой синхронизации.»

— Навид Анджум Адит, постдок по электротехнике, Стэнфордский университет