Наномагнитные процессоры ускорят решение задач оптимизации в тысячи раз

Наномагнетизм в последнее время привлёк значительное внимание в связи с открываемыми им возможностями получения быстродействующей и высокоплотной энергонезависимой памяти. Найденные инженерами способы контроля габаритов, формы, расположения, ориентации и состава магнитных структур с характерным размером менее 100 нм стимулировали исследования применения наномагнитов в нетрадиционных вычислительных схемах.

В статье, вышедшей в Nature Nanotechnology, сотрудники Инженерного колледжа Университета Южной Флориды предложили новую форму вычислений, использующую естественное свойство минимизации энергии в системах магнитных нанодисков (магнитный гамильтониан), чтобы решать проблемы квадратичной оптимизации на порядки величин быстрее, чем это возможно на обычных компьютерах.

Такой тип вычислений, в среднем, в 1528 раз превосходит по скорости IBM ILOG CPLEX (стандартный программный оптимизатор) с разреженными аффинными матрицами (четыре соседа) и в 468 раз — чем с более плотными матрицами (восемь соседей). Его можно воплотить в магнитном сопроцессоре, способном решать сложные проблемы за меньшее количество циклов, чем главный процессор.

Выигрыш от подобного ускорения будет заметен в множестве затратных по вычислениям приложений, включая машинное зрение, распознавание закономерностей в социальных средах, коррекцию ошибок в Big Data.