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第 1 节 受量子原理启发的 AI 芯片解决组合优化问题的突破（第1页）

（）

2007年，加拿大D-Wave首创了量子退火机，用量子技术来解决组合优化问题，取得了很大成功。

但是量子退火机需要在超低温的环境下工作，很不方便。

最近几年，受到D-Wave量子退火机制的鼓舞和启发，研究人员按照量子退火的基本模型和思路，成功地用现有的CMOS芯片工艺实现了这种类型的半导体芯片，称为量子启发AI芯片，用于解决大型组合优化问题。

这也为AI芯片的范畴增添了新的特殊类型。

组合优化问题属于NP难度问题。

许多此类问题目前都没有算法能在多项式时间内找到其解决方案。

因此，使用传统计算模式解决优化问题是一个巨大的挑战。

自从20世纪80年代模拟退火算法（详见第9章）发明以来，组合优化问题有了一个很好的应对方法，在许多领域得到了广泛的应用。

可以证明，模拟退火算法按照概率可以收敛得到全局最优解。

?备案号:YXX1woOMx2s5Gp5AyUvkgo

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2007年，加拿大D-Wave首创了量子退火机，用量子技术来解决组合优化问题，取得了很大成功。

但是量子退火机需要在超低温的环境下工作，很不方便。

最近几年，受到D-Wave量子退火机制的鼓舞和启发，研究人员按照量子退火的基本模型和思路，成功地用现有的CMOS芯片工艺实现了这种类型的半导体芯片，称为量子启发AI芯片，用于解决大型组合优化问题。

这也为AI芯片的范畴增添了新的特殊类型。

组合优化问题属于NP难度问题。

许多此类问题目前都没有算法能在多项式时间内找到其解决方案。

因此，使用传统计算模式解决优化问题是一个巨大的挑战。

自从20世纪80年代模拟退火算法（详见第9章）发明以来，组合优化问题有了一个很好的应对方法，在许多领域得到了广泛的应用。

可以证明，模拟退火算法按照概率可以收敛得到全局最优解。

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