Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3-Regular 3-XORSAT Planted Solutions Benchmark of Classical and Quantum Heuristic Optimizers

論文の概要: 3-Regular 3-XORSAT Planted Solutions Benchmark of Classical and Quantum Heuristic Optimizers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08464v2
Date: Mon, 21 Feb 2022 15:24:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-08 02:08:36.016685
Title: 3-Regular 3-XORSAT Planted Solutions Benchmark of Classical and Quantum Heuristic Optimizers
Title（参考訳）: 古典および量子ヒューリスティック最適化器の3次元正則3-xorat植込み解ベンチマーク
Authors: Matthew Kowalsky, Tameem Albash, Itay Hen, Daniel A. Lidar
Abstract要約: 特定のコンピューティング集約的な課題に対処するための選択肢として、専用ハードウェアが登場した。これらのプラットフォームには、デジタル論理の高効率ハードウェア実装から、新しいアルゴリズムを実装するアナログハードウェアの提案まで、多くの異なる特徴がある。本研究では、解を効率的に見つけることができる線形方程式の特定のクラスの写像を用いて、これらの異なるアプローチのいくつかをベンチマークする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With current semiconductor technology reaching its physical limits, special-purpose hardware has emerged as an option to tackle specific computing-intensive challenges. Optimization in the form of solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems, or equivalently Ising spin glasses, has been the focus of several new dedicated hardware platforms. These platforms come in many different flavors, from highly-efficient hardware implementations on digital-logic of established algorithms to proposals of analog hardware implementing new algorithms. In this work, we use a mapping of a specific class of linear equations whose solutions can be found efficiently, to a hard constraint satisfaction problem (3-regular 3-XORSAT, or an Ising spin glass) with a 'golf-course' shaped energy landscape, to benchmark several of these different approaches. We perform a scaling and prefactor analysis of the performance of Fujitsu's Digital Annealer Unit (DAU), the D-Wave Advantage quantum annealer, a Virtual MemComputing Machine, Toshiba's Simulated Bifurcation Machine (SBM), the SATonGPU algorithm from Bernaschi et al., and our implementation of parallel tempering. We identify the SATonGPU and DAU as currently having the smallest scaling exponent for this benchmark, with SATonGPU having a small scaling advantage and in addition having by far the smallest prefactor thanks to its use of massive parallelism. Our work provides an objective assessment and a snapshot of the promise and limitations of dedicated optimization hardware relative to a particular class of optimization problems.
Abstract（参考訳）: 現在の半導体技術が物理的な限界に達するにつれ、特定の計算集約的な課題に対処するための特別な目的のハードウェアが登場した。 quabo(quadratic unconstrained binary optimization)問題の解法、あるいはスピングラスのイジングという形での最適化は、いくつかの新しい専用ハードウェアプラットフォームの焦点となっている。これらのプラットフォームには、確立されたアルゴリズムのデジタル論理に関する高効率なハードウェア実装から、新しいアルゴリズムを実装するアナログハードウェアの提案まで、多くの異なる特徴がある。本研究では、「ゴルフコース」形状のエネルギーランドスケープを持つハード制約満足度問題(3-regular 3-XORSAT, or a Ising spin glass)に解を効率よく発見できる線形方程式の特定のクラスをマッピングし、これらの異なるアプローチのいくつかをベンチマークする。我々は,富士通のDigital Annealer Unit(DAU),D-Wave Advantage quantum annealer,Virtual MemComputing Machine,東芝のSimulated Bifurcation Machine(SBM),BernaschiらによるSATonGPUアルゴリズム,並列テンパリングの実装について,スケーリングと事前ファクタ解析を行った。 SATonGPUとDAUは現在、このベンチマークで最小のスケーリング指数を持ち、SATonGPUは小規模のスケーリングアドバンテージを持ち、また、大規模な並列処理によってはるかに最小のプレファクタを持つ。我々の研究は、特定の最適化問題に対する専用最適化ハードウェアの約束と限界の客観的評価とスナップショットを提供する。

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