100万個のpビットを持つプログラム可能な確率的コンピュータ

コンピュータ科学 > 分散、並列、クラスターコンピューティング arXiv:2606.25313 (cs) [2026年6月24日提出] タイトル: 1,000,000個のpビットを持つプログラム可能な確率的コンピュータ 著者: Navid Anjum Aadit, Xiuqi Zhang, Shuvro Chowdhury, Kevin Callahan-Coray, Kyle Lee, Saleh Bunaiyan, Sanjay Seshan, Clayton Thomas, Jason Twigg, Andrew Seawright, Forrest Brewer, Tathagata Srimani, Kerem Y. Camsari Navid Anjum Aadit他12名の著者による、1,000,000個のpビットを持つプログラム可能な確率的コンピュータと題された論文のPDFを表示 PDF HTML (実験的) 要旨: pビットから構築された確率的コンピュータは、Isingモデルのサンプリングおよび最適化のためのハードウェアアクセラレータとして提案されてきたが、既存のシステムは単一チップに限定され、その容量とメモリ帯域幅によって制約を受けていた。本研究では、FPGAをネットワーク接続し、単一のデバイスが保持できるよりもはるかに大規模なIsingマシンを構築することでこの制限を打破し、100万個のpビットを持つプログラム可能な確率的コンピュータを実現した。このマシンは、すべての結合重みをローカルなオンチップメモリに保持しながら、毎秒1兆回以上のフリップでギブスサンプリングを実行する。実行中、デバイスは1ビットの境界状態のみを交換する。このアーキテクチャは、あらゆる分散型サンプラーにとって根源的な問いを提起する。それは、分割されたマシンが非分割のマシンとして振る舞うために、境界情報をどれくらいの頻度でリフレッシュする必要があるかという問題である。三次元エドワーズ・アンダーソンスピングラスを用いて、その答えは、境界交換周波数とローカルpビット更新周波数の単一のタイミング比率、イータ = f_comm/f_p-bit によって決定されることを示す。トポロジーに依存する閾値を超えると、分散マシンはモノリシックなGPUリファレンスと一致する。それ以下では、残留エネルギーは依然としてべき乗則で減衰するが、指数が減少し、並列処理は定量化可能なスループットと精度のトレードオフとなる。理論的なクラスター平均場モデルは同じ挙動を再現し、このトレードオフが分割された確率的ダイナミクスの普遍的な特性であることを示している。これらの結果は、スピングラス、Max-Cut、ブール充足可能性を横断して実証された、プログラム可能な100万pビットプラットフォームと、単一チップの限界を超えて確率的コンピュータをスケーリングするための定量的な設計ルールを提供する。 主題: 分散、並列、クラスターコンピューティング (cs.DC); ハードウェアアーキテクチャ (cs.AR) 引用元: arXiv:2606.25313 [cs.DC] (またはこのバージョンについては arXiv:2606.25313v1 [cs.DC]) https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.25313 詳細については、DataCiteを介したarXiv発行DOI (登録申請中) に注目してください 提出履歴 差出人: Kerem Çamsarı [メールを表示] [v1] 2026年6月24日(水) 02:26:33 UTC (24,044 KB) 全文リンク: 論文にアクセス: Navid Anjum Aadit他12名の著者による、1,000,000個のpビットを持つプログラム可能な確率的コンピュータと題された論文のPDFを表示 PDF HTML (実験的) TeXソース ライセンスを表示 現在の閲覧コンテキスト: cs.DC < 前へ | 次へ > 新規 | 最近 | 2026-06 閲覧方法の変更: cs cs.AR 参照文献と引用文献 NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar BibTeX引用のエクスポート 読み込み中... BibTeX形式の引用 × 読み込み中... 提供データ: ブックマーク 書誌ツール 書誌および引用ツール 書誌エクスプローラー 書誌エクスプローラーの切り替え (エクスプローラーとは？) 関連論文 関連論文の切り替え (関連論文とは？) Litmaps Litmapsの切り替え (Litmapsとは？) scite.ai sciteスマート引用の切り替え (スマート引用とは？) コード、データ、メディア この記事に関連するコード、データ、メディア alphaXiv alphaXivの切り替え (alphaXivとは？) コードへのリンク CatalyzeX論文用コードファインダーの切り替え (CatalyzeXとは？) DagsHub DagsHubの切り替え (DagsHubとは？) GotitPub Gotit.pubの切り替え (GotitPubとは？) Huggingface Hugging Faceの切り替え (Huggingfaceとは？) ScienceCast ScienceCastの切り替え (ScienceCastとは？) デモ デモ Replicate Replicateの切り替え (Replicateとは？) Spaces Hugging Face Spacesの切り替え (Spacesとは？) Spaces TXYZ.AIの切り替え (TXYZ.AIとは？) 関連論文 推薦システムと検索ツール インフルエンスフラワーへのリンク インフルエンスフラワー (インフルエンスフラワーとは？) CORE推薦システム切り替え CORE推薦システム (COREとは？) 著者 開催場所 機関 トピック arXivLabsについて arXivLabs: コミュニティコラボレーターとの実験プロジェクト arXivLabsは、コラボレーターがarXivウェブサイト上で直接新しいarXiv機能を開発し共有できるようにするフレームワークです。arXivLabsと協力する個人および組織は、オープンネス、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータプライバシーという当社の価値観を受け入れています。arXivはこれらの価値観を重視しており、それに従うパートナーとのみ協力しています。arXivコミュニティに価値を加えるプロジェクトのアイデアがありますか？arXivLabsについて詳しく学びましょう。 この論文の著者のうち、誰が推薦者ですか？ | MathJaxを無効にする (MathJaxとは？)