ゴードンムーアの法則は、半導体回路のトランジスタ数を2年ごとに2倍にすることを含み、過去50年間、マイクロエレクトロニクスの設計と製造における主要なルールでした。 コンピューティングシステムのパフォーマンスの制御不能な増加は、人類に一定の利点をもたらしましたが、今日、専門家はこの法律の継続の条件を認識していません。
将来、コンピューターで生活の質を大幅に向上させたい場合、IT業界は、量子コンピューターなどの根本的に新しいデバイスの開発を含む、多くの対策を講じる必要があります。 「量子アニーリング」と呼ばれる方法に基づいたこのようなシステムは、組み合わせ最適化の問題を解決するために特別に開発されました。
今日の量子コンピューターは一般にこの問題を解決できますが、隣接する要素の接続に関連する機能には制限があります。 したがって、コンピューティング機器のメーカーは、実世界の既存の要素で構成される多数の組み合わせを迅速かつ効率的に処理できる新しいコンピューターアーキテクチャを作成する必要があります。
新しいプロセッサアーキテクチャ
トロント大学と富士通は、膨大な数の組み合わせを分析することにより、実用的な問題に対する最善の解決策を見つけるための新しいコンピューターアーキテクチャを共同で開発しました。 このアーキテクチャはCMOSテクノロジーを使用し、その範囲を拡大しています。
新しい開発には、2つの特徴的な機能があります。
1.まず第一に、これは「非フォンノイマン」アーキテクチャであるため、データの移動量を最小限に抑えます。 ほとんどすべての現代のコンピューターは「フォンノイマン処理」を使用しています。 これは、プログラムデータがメモリに保存され、それらの操作が順次実行されることを意味します。 近年、コンピューターのパフォーマンスが大幅に向上し、メモリからの命令の読み取り速度が遅いことがボトルネックになっています。 その結果、「非フォンノイマン」データ処理に切り替える可能性はますます魅力的に見えます。 同様のアーキテクチャは、ニューロコンピューター（神経回路の種類によって作成）、量子力学の素粒子の動作原理を使用する量子コンピューター、およびDNAコンピューターで使用されます。
非フォンノイマン演算を使用してデータの移動を最小化する技術
「非フォンノイマン」データ処理（プログラム実行）を使用し、変数最適化（ビット）を更新することにより、問題を解決するコストが削減されます。 この場合、データは最初にメモリからロードされ、必要に応じて最適化が実行され、その後、最終結果が発行されます。 なぜなら 動作中、データはメモリに読み書きされないため、時間とエネルギーのコストが削減されます。 さらに、基本スキーム間でのデータの移動を最小限に抑えることにより、それらの最小ボリュームを上位レベルに移動する必要があります。
2. 2番目の特徴は、「基本的な最適化スキームでの高速技術」の使用です。 このスキームでは、確率理論を使用して最適な状態を検索します。 オブジェクトの最適な状態を決定する確率は、いくつかのオプションの各操作の値の並列計算によって増加します。 検索が途中で停止した場合、このメソッドは、次の状態の例外の確率を高めるために、一定の値を総エネルギー消費に周期的に追加します。 このアプローチにより、最適なソリューションを迅速に取得できます。
基本的な最適化スキームのための加速技術
富士通の専門家は、新しいアーキテクチャをテストし、1024ビットを処理できるFPGAなどのプログラマブルロジック集積回路（つまり、構成をお客様が直接構成できる回路）に基づいて、基本的な最適化スキームを作成しました。 新しいシステムは、標準アーキテクチャ（x86）のプロセッサで実行されている同様のシステムよりも約1万倍高速です。
並行して最適化を実行するいくつかの基本的なスキームを使用することにより、現在の量子コンピューターと比較して、より広範な問題を解決できます。 解決される問題の規模とその処理速度も増加しています。 これにより、たとえば、物理的に分散した数千のデータベースを最適化できます。 富士通は、新しいアーキテクチャの改善に引き続き取り組み、2018年までに10万ビットから100万ビットにスケーリングする実験システムの作成を計画しています。