半导体情报，科学家在忆阻器存算一体通用伊辛机芯片研究中取得新突破！

【科学背景】

伊辛机是一种用于求解组合优化问题的退火处理器。它通过在芯片中模拟伊辛图所代表的物理模型演化来实现对于组合优化问题的求解。然而，目前大多伊辛机都利用芯片上固定的电路结构代表伊辛图中的自旋节点，仅能支持针对有限类型拓扑结构的伊辛图进行计算，也仅支持在有限规模下处理伊辛图。现有研究中仍缺乏针对任意伊辛图结构的通用处理技术，这也限制了伊辛机进一步推广到更通用的组合优化问题求解。

为了解决这些问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授课题组与北方集成电路技术创新中心（北京）有限公司合作解决了现有伊辛机在处理任意图拓扑时的局限性。作者首次提出了一种基于存内计算、以连接为中心的通用伊辛机。本工作使用粗粒度稀疏矩阵行压缩（coarse-grained compressed sparse row）方法压缩伊辛图的邻接矩阵，使其能够更高效地部署于忆阻器存内计算核心中。该技术在映射伊辛图时以节点之间的连接关系为中心进行存储，解决了原有伊辛机只能支持特定图结构的问题。

【科学亮点】

1. 实验首次实现了通用伊辛机（UIM），支持任意伊辛机拓扑图，得到了显著的硬件资源利用率和拓扑灵活性提升。

通过采用粗粒度压缩稀疏行（CG-CSR）方法，研究者实现了在计算内存硬件上高效压缩和存储稀疏伊辛机图的邻接矩阵。与传统的自旋中心映射方法不同，交互中心存储方法使得伊辛机图的任意连接得以映射，显著减少了内存扩展成本。

2. 实验通过使用基于 40 纳米电阻随机存取内存（RRAM）硬件的通用伊辛机，解决了多个组合优化问题，结果显示了极大的性能提升。

在解决最大割（max-cut）和图着色问题时，该伊辛机在速度上提升了 442 至 1450 倍，能量消耗减少了 4.1×105 至 6.0×105 倍。此外，相比于典型中央处理单元上的整数线性规划算法，在处理实际的电子设计自动化问题——多重光刻布局分解时速度提升了 390 至 65,550 倍。

【科学图文】

图1： 伊辛机的工作流程和分类。

图2. 以自旋为中心的设计，以及以相互作用为中心的设计之间比较。

图3. 粗粒度压缩稀疏行方法及其在伊辛计算中的应用。

图4. 在电阻式随机存取存储器RRAM的存内计算CIM模块上，实现通用伊辛机的UIM示意图。

图5: 最大切割演示。

图6: 图形着色演示。

【科学启迪】

本文提出了一种新的通用伊辛机（UIM）架构，它突破了传统伊辛机在图拓扑上的限制。传统的伊辛机通常只能处理固定拓扑的图，因为自旋位置和连接是预先设定的，这限制了其应用范围。本文提出的交互中心存储方法，通过粗粒度压缩稀疏行（CG-CSR）技术，将稀疏伊辛机图邻接矩阵高效地压缩和存储，使得 UIM 能够支持任意拓扑的伊辛机图。这一方法的创新在于将图的邻接矩阵直接映射到硬件中，而不是依赖于传统的自旋中心映射，这样可以显著减少内存扩展成本并提高计算效率。使用计算内存（CIM）硬件进行实现，进一步优化了性能，避免了重复的数据传输。

这种新型 UIM 的实现不仅扩展了伊辛机的应用范围，还在解决组合优化问题（如最大割、图着色和电子设计自动化）中表现出显著的速度提升和能量节省。通过提供一种灵活且高效的解决方案，本文为处理复杂组合优化问题提供了新的技术路径和理论依据。

参考文献：Yue, W., Zhang, T., Jing, Z. et al. A scalable universal 伊辛机 machine based on interaction-centric storage and compute-in-memory. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01228-7