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全結合型イジングマシンLSIシステム、容量と精度のデュアルスケーラブル化に成功 ~社会のあらゆる組合せ最適化問題に挑む~

東京理科大学

全結合型イジングマシンLSIシステム、容量と精度のデ


【研究の要旨とポイント】

クラウドと異なり、エッジ環境では電力や設置形態に制約があるため、問題の特性に応じて容
量(スピン数)と精度(相互作用ビット幅)を最適化することが重要です。

今回、容量と精度の両方向に展開できる画期的なデュアルスケーラブル全結合型イジングマシ
ン LSI システムを開発しました。

4 ビット 512 スピン LSI チップを複数個用い、それを 1 つの FPGA で制御することで、10 ビット 2048 スピンおよび 37 ビット 1024 スピンに展開した実機検証に成功しました。

本技術は、同一の LSI チップ複数個を用いることで、精度と容量の 2 軸に対して、いずれの方
向にも柔軟に展開できる技術です。

【研究の概要】
東京理科大学 工学部 電気工学科の河原 尊之教授らの研究グループは、同一のLSIチップを複数個用い、それらを1つのFPGA(*1)で統合して制御することで、容量と精度の2軸のいずれの方向にも柔軟に拡張・展開可能な「デュアルスケーラブル全結合型イジングマシンLSIシステム」を開発しました。この技術により、エッジ側でも大規模な組合せ最適化問題(*2)の高速・低消費電力処理が可能となり、社会全体に広がる複雑な組合せ問題の迅速な解決が期待されます。

交通経路や物流、通信ネットワーク、金融、創薬など、組合せ最適化問題は社会のさまざまな場面に存在します。従来の総当たり方式では、候補数の増加に伴い計算量が爆発的に増大し、現実的な解決が困難です。この課題に対し、高速かつ低消費電力で解を探索できる全結合型イジングマシンの活用が注目されています。特にエッジ環境での利用には、使用できる電力や設置環境の面で制約が生じるため、容量と精度の柔軟な拡張性が求められています。そこで今回、そのニーズに応えるため、新たな全結合型イジングマシンのデュアルスケーラブル化に挑戦しました。

本研究では、2種類のデュアルスケーラブル全結合型イジングマシン(DSAPS#1: 2048スピン10ビット、DSAPS#2: 1024スピン37ビット)を開発し、性能の検証を行いました。MAX-CUT問題では、DSAPS#1とDSAPS#2のいずれも、最良解と比較して99%以上の精度を達成しました。一方、ナップサック問題では、DSAPS#2のみ正しい解を得ることができました。これにより、解く問題の特性に応じて適切なビット幅の選択が重要であることが示唆されました。

さらに、これまでの研究成果を踏まえ、2025年度から東京理科大学 工学部 電気工学科3年生の学生実験で、全結合型イジングマシンのLSI実装が取り入れられます。学生全員が全結合型イジングマシンのFPGA実装および評価を行い、実際のLSIとして動作させます。この機会は、半導体設計技術を体験できる貴重な場となることが期待されます。

本研究成果は、2025年3月21日に国際学術誌「IEEE ACCESS」にオンライン掲載されました。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/102047/165/102047-165-a2712955d6c45ed22ebaa31302566cb1-2056x1619.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


【研究の背景】
1. 全結合型イジングマシン
交通経路や物流コストの最適化、通信・電力網の最適化、金融ポートフォリオの決定、創薬や新素材開発など、組合せ最適化問題は社会のあらゆる分野に存在しています。しかし、これらの問題を総当たりで解く方法では、候補数(例えば、物流の配送先数)が増えると、必要な時間(計算量)が指数関数的に増加してしまうため、実用的ではありません。そのため、全結合型イジングマシンによる解決が期待されています。
イジングマシンでは、組合せに対応するスピンσi(+1あるいは-1の二値)と、組合せの実現しやすさ・しにくさに対応する結合Jij(相互作用: ビット幅が大きいほど、より細かな差を表現できる)を用います。全結合型イジングマシンでは、各スピンσiとσjのすべての間に結合Jijが存在することを考慮するため、組合せ最適化問題はこのJijの組に変換することができます。そして、このJijに基づいて計算した全結合型イジングマシンのエネルギーが最小となるスピン配置が、組合せ最適化問題における最適解に対応します。
組合せの重要度や影響力に対応するhiを含めると、このエネルギーEは下記の(式1)で表すことができます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/102047/165/102047-165-5f015ef9f774304454a161808fc81161-1327x115.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


この

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記事提供:PRTimes

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