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Perspective: Probabilistic computing with p-bits
arXiv - CS - Emerging Technologies Pub Date : 2021-08-22 , DOI: arxiv-2108.09836 Jan Kaiser, Supriyo Datta
arXiv - CS - Emerging Technologies Pub Date : 2021-08-22 , DOI: arxiv-2108.09836 Jan Kaiser, Supriyo Datta
Digital computers store information in the form of $bits$ that can take on
one of two values $0$ and $1$, while quantum computers are based on $qubits$
that are described by a complex wavefunction whose squared magnitude gives the
probability of measuring either a $0$ or a $1$. Here we make the case for a
probabilistic computer based on \textit{p-bits} which take on values $0$ and
$1$ with controlled probabilities and can be implemented with specialized
compact energy-efficient hardware. We propose a generic architecture for such
\textit{p-computers} and show that they can significantly accelerate randomized
algorithms used in a wide variety of applications including but not limited to
Bayesian networks, optimization, Ising models and quantum Monte Carlo.
中文翻译:
透视:使用 p 位进行概率计算
数字计算机以 $bits$ 的形式存储信息,可以采用 $0$ 和 $1$ 两个值之一,而量子计算机基于 $qubits$,由复杂波函数描述,其平方幅度给出了测量任一值的概率0 美元或 1 美元。在这里,我们为基于 \textit{p-bits} 的概率计算机提供了案例,它以受控概率取值 $0$ 和 $1$,并且可以使用专门的紧凑型节能硬件来实现。我们为此类 \textit{p-computers} 提出了一种通用架构,并表明它们可以显着加速用于各种应用的随机算法,包括但不限于贝叶斯网络、优化、Ising 模型和量子蒙特卡罗。
更新日期:2021-08-24
中文翻译:
透视:使用 p 位进行概率计算
数字计算机以 $bits$ 的形式存储信息,可以采用 $0$ 和 $1$ 两个值之一,而量子计算机基于 $qubits$,由复杂波函数描述,其平方幅度给出了测量任一值的概率0 美元或 1 美元。在这里,我们为基于 \textit{p-bits} 的概率计算机提供了案例,它以受控概率取值 $0$ 和 $1$,并且可以使用专门的紧凑型节能硬件来实现。我们为此类 \textit{p-computers} 提出了一种通用架构,并表明它们可以显着加速用于各种应用的随机算法,包括但不限于贝叶斯网络、优化、Ising 模型和量子蒙特卡罗。