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量子计算机的新对手:随机磁电路,因数分解更厉害

发表时间:2019-10-23 08:38:52  浏览次数:1346  
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小闸来自奥菲寺

Qbitai

大数的因式分解是现代非对称加密的数学基础之一。无论谁能在短时间内用算法解决这个问题,都会严重威胁到现有的加密系统。

这也是科学家如此重视量子计算机的原因。量子计算中shor算法可以快速分解大量数据。

今天,来自日本东北大学和美国普渡大学的科学家们,受神经网络原理的启发,发明了一种新的硬件,它也可以实现因子分解。此外,这种硬件的制造过程和使用方法比量子计算机简单。现在只需要8位就可以对945进行因式分解。

这是一个包含纳米磁体的集成电路。全名是:随机行为纳米磁性隧道结(mtj)。目前,相关论文已在《自然》杂志上发表。

它和量子计算机有什么不同?

下图显示了普通计算机、量子计算机和随机磁路之间的区别:

意味着普通计算机只能处于0或1两种状态之一。0和1之间的区别在于电荷在网格上携带。d代表量子计算机,它可以同时处于0和1两种状态的叠加,就像薛定谔的猫一样。只要它不打开盒子,它就可以同时处于“死亡和生命”两种状态。

而随机磁路中每个比特也具有0或1的状态,这取决于磁体中电子的总自旋是向下还是向上。随机磁势在0和1状态之间随机波动,并且在每个状态下都有一定的概率,如图中箭头大小所示。

随机磁路的原理与现有磁阻随机存储器的原理相似,但它的能垒较低。对于随机磁路中的比特,因为0和1之间的能量差非常小,所以随机弛豫力导致纳米磁体在两种状态之间随机波动。研究者称之为随机位,简称p位。

不同的P位通过磁场相互作用,调整纳米磁体的直径和厚度可以改变退磁时间。为了在磁体之间形成随机神经网络模块,研究人员将随机mtj和nmos晶体管连接起来,获得一个三端P位。

优势

在本文提到的因式分解算法中,只需要n个p比特来编码2n ^ 2的整数,这比目前的量子计算机方案要少。

除了在存储和算法上的优势外,随机磁路比量子计算机有两个优势。

首先,纳米磁体芯片可以使用现有的磁阻随机存取存储器(mram)工艺制造,而量子计算机需要非常复杂的制造工艺。

其次,纳米磁性芯片可以在室温下工作,而量子计算机需要制冷来保持绝对温度低于1k。因为要保持低温,量子计算机需要消耗大量的能量,而计算机本身的每瓦特功率需要大约1千瓦的冷却功率,这将增加开发和操作的难度。

应用前景

用于质量因子分解的纳米磁性芯片方法仍处于初级阶段,需要许多发展来将其转化为实际的计算引擎。挑战包括将数千个磁性位相互连接,并将磁性位与集成电路中的普通晶体管相结合。

与量子计算相比,这些要求可以更快更容易地实现。未来,许多机构的资金可能会从量子计算转向纳米磁性芯片。

随机磁路可以通过对mram技术的微小修改来实现。研究人员认为,这项技术还可以在未来的优化、采样和机器学习领域得到应用。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41586-019-1557-9

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