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2023 Fiscal Year Annual Research Report

Custom Accelerators for Quantum-Annealing-Assisted Material Informatics

Research Project

Project/Area Number 20H04197
Research InstitutionTohoku University

Principal Investigator

張山 昌論  東北大学, 情報科学研究科, 教授 (10292260)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) Waidyasooriya Ha  東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60723533)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
KeywordsFPGA / リコンフィギャラブルコンピューティング / 量子コンピュータシミュレーション / 量子アニーリング
Outline of Annual Research Achievements

今年度は,分子構造の最適化手法のためのFPGAを用いた大規模かつ高速な量子アニーリングシミュレータの大規模アーキテクチャを確立した.複数のFPGAを用いて,量子ビットを分割することにより処理速度を落とさずに,問題サイズ(量子ビット数)大規模化な問題を扱えるアーキテクチャを考案し評価を行った.提案のアーキテクチャでは,量子重ね合わせを仮想的にシミュレーションするためのトロッタースライス数も,複数FPGAを用いることで拡張することができる.トロッタースライス数を増やすことで,良い解を早く得ることができることが確かめられた.グラフベンチマーク(グラフカット問題)を用いて評価を行ったところ,最適化のクオリティとしてD-wave社の量子アニーラーとほぼ遜色ない結果を得ることができた.さらなる解のクオリティを向上するための方法として,量子アニーリングの初期状態を変更しながら複数回の探索を行うことにより,単一の量子アニーリングよりも解のクオリティを向上する方法を検討した.また,それらの方法はマルチコアCPUまたは,GPUなどの並列処理デバイスで実装することにより,より簡便に高速な量子アニーリングを利用できる環境を構築した.また,テンソルネットワークを用いたゲート型量子計算についてHBM(High-Bandwidth Memory)内蔵のFPGAを用いたアーキテクチャを考案した.FPGAは小規模な行列が得意であることに注目して,FPGAおよびGPUを組み合わせることにより効率の良い処理を実現した. また, 量子アニーリングのために開発した超並列アーキクテチャが, 脳シミュレーションなどの他の種々の応用においても有用となることを見出し, 有効性を実証した.

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (1 results)

All 2024

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] Architecture of an FPGA-Based Brain Neural Network Simulator Using Direct Mapping2024

    • Author(s)
      Mizuki Harasawa
    • Organizer
      The 25th Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Information Technologies (SASIMI 2024)

URL: 

Published: 2024-12-25  

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