一項來自新加坡國立大學的研究，為人工智慧、金融建模等領域的複雜計算難題，開闢了一條新捷徑——它可能比量子計算更快。
一種更務實的路徑
從物流規劃、金融建模到大火的人工智慧，無數前沿技術都指向一個共同瓶頸：如何解決複雜的優化問題。隨著問題規模爆炸式增長，傳統計算機往往需要消耗驚人的時間與能源，才能找到一個差強人意的答案，甚至常常束手無策。
現在，一條新路出現了。新加坡國立大學設計與工程學院電氣與計算機工程系的楊賢洙（Yang Hyunsoo）教授團隊，基於新型自旋電子硬體，開發出一種更快、更綠色的計算方案。其核心是一種基於磁隧道結的機率計算系統——它能巧妙利用納米級器件自然產生的可控「隨機性」來解題。相關兩項重大進展已發表於《自然通訊》（Nature Communications）。
硬碰硬：實測數據說話
長期以來，量子計算被視為解決這類問題的終極武器，但真正的「量子優勢」短期內依然遙遠。國大團隊的研究則表明，基於自旋電子硬體的機率計算，或許是一條更接地氣、效率更高的「近路」。
在第一項研究中，團隊亮出了一台集成了144個自旋電子隨機數生成器的並行機率處理器。實測數據顯示，在解決一個經典的「二次分配問題」時，它比傳統CPU快3.2倍，能耗節省58.3%。
為了驗證真實力，團隊還將它與頂尖的D-Wave量子退火機進行了正面交鋒。結果顯示，國大的處理器能持續穩定地給出高質量解；而量子退火機在問題規模變大後，甚至難以返回可行的解決方案。這場對比，讓人們看到了自旋電子機率計算作為近期實用方案的巨大潛力。
量子計算仍然是一個激動人心的長期方向，但許多優化問題今天就需要實用的解決方案。我們的結果表明，自旋電子機率計算可以利用一個更接近實際部署的硬體平台，在速度、能效和解決方案質量方面實現強勁的提升。 化「隨機」為神奇
在第二項研究中，團隊將硬體規模擴大到250個磁隧道結。他們發現，僅通過一種軟體優化，就能在不改變硬體的前提下，為特定計算帶來高達10倍的加速。更進一步，團隊採用模擬量子退火算法，讓解題質量比傳統算法提升了整整20倍，還增強了系統的穩定性。
這背後是一種思維的轉變。「我們不再將隨機性視為錯誤的來源，而是將其用作一種計算資源。」兩篇論文的第一作者、國大設計與工程學院博士生楊舒涵（Yang Shuhan）解釋道，「通過將隨機磁性設備、並行架構和先進算法相結合，我們可以在加速優化的同時降低能耗。」
這項跨學科研究彙集了來自印度、義大利、中國等高校的全球智慧。展望未來，團隊計劃繼續擴大硬體規模，探索用小晶片（chiplet）架構搭建更強大的機率計算系統，為未來的綠色計算鋪路。
📌 要點總結
✦ 國大團隊研發的新型自旋電子處理器，為解決複雜優化問題提供了比傳統計算更快、更節能的方案。
✦ 在與商用量子退火機的直接對比中，該處理器在性能和穩定性上表現更優，證明了其作為近期實用方案的巨大潛力。
✦ 該技術巧妙地將「隨機性」用作計算資源，有望在人工智慧、物流、金融建模等領域產生深遠影響。
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