冯诺依曼体系结构的计算机

1、冯诺依曼体系结构的计算机，包括目前所有主流电脑，执行的算法来解决问题。冯诺依曼体系结构的计算机的性能主要是通过半导体缩放改进一。然而，性能的提高将减速时半导体缩放结束二，和新的计算范式的出现。新的计算范式有两个特点：空间代表性问题和计算机硬件，类似的问题。要解决的问题空间表示如通过神经网络和伊辛模型。神经网络是大脑，可以实现机器学习和识别的模拟三，四，五，六。类似于神经网络的硬件实现已提出主要通过硅集成电路中的神经元数量，实现可扩展性七，八，九，十。Ising模型是一个磁性是由Wilhelm Lenz 1920发明的统计力学模型十一。Ising模型的基态的搜索，这意味着自旋配置，最大限度地减少

2、Ising模型的能量函数的确定，是一种组合优化问题，基本上相当于图论中的加权最大割问题十二。最大割问题是一个原型的非确定性多项式时间的努力（NP）问题十三如是，Ising模型的基态搜索十四。找到NP难问题的全局最优解通常需要指数时间。近似算法，可以找到相对较好的局部最优解，是用来解决实际问题的时间。硬件实现类似于Ising模型已经被提出，并可以实现近似解十五，十六，十七，十八，十九。我们需要摆脱在学习和优化的局部最优解。模拟退火算法是一种优化算法的启发，退火在冶金过程中，得到了广泛的应用，概率接受状态转变成更糟糕的解决方案根据合格率二十。录取率是由预定的温度和当前的状态和糟糕的状态之间的能量差

3、确定。退火也用于神经网络称为玻尔兹曼机二十一。概率的行为是由一个伪随机数发生器产生的随机数实现的比较二十二，二十三。这意味着，产生随机数的算法的一部分，它必须准确地执行。然而，电脑设备会表现出不确定的行为由于半导体缩放。成本，在资金和硬件资源，将需要增加在不久的将来行为，保证准确。算法允许不确定性的存在提出了改善未来半导体节能工艺二十四。在这里，我们表明，利用不确定性优化设备解决随机性的来源。更具体地说，我们研究了Ising模型基态搜索一个实验用的不确定性，是作为一个单一的硅集成电路来实现存储单元阵列。我们发现，硬件的不确定行为变得可用作为算法的一部分。量子算法是著名的提供更高效的解决方案为特

4、定计算任务比任何相应的经典算法。在这里，我们表明，一个单一的qudit足以实现基于量子算法的一个预言，它可以比任何经典算法更快的解决黑箱问题。2d在一个确定的置换功能d元素，决定是否一个给定的排列是偶数还是奇数，需要至少两元素的功能评价。我们证明了一个单一的qudit量子电路能够确定的函数只有一个评价置换的奇偶校验。我们的算法提供了量子计算没有纠缠例因为它用一个qudit纯态。我们还提出了量子算法与四极核磁共振使用单个四能级量子系统，即一个实验的实现，一个ququart。说明Deutsch算法不仅是第一量子算法也是一个最简单的一。虽然算法在其原来的形式是概率，它一直没有提高其确定性二，三。De

5、utsch算法涉及的两量子比特和区分常数函数，将输入的值（0或1）到一个单一的输出值，从平衡功能，输出值是不同的。我们介绍一个简单的算法，只使用一个单一的维确定平价选择2d之子排列序列集d目标在Deutsch算法的情况下，我们得到一个加速相对于相应的经典算法。对于特定的计算任务的考虑，相对加速从三能级量子系统的案例，即一个粒子。是什么让量子算法，有趣的是，他们可以解决一些问题，比传统方法更快。德国创造了“量子力的量子计算机的计算能力同时执行两。多么简单的一个量子电路？或者，可以比任何经典算法更快的解决问题的最小量子处理器是什么？一个密切相关的问题是量子计算的动力来源。叠加、纠缠和不被称为量子计

6、算中发挥重要的作用，但在量子算法的动力来源是不完全清楚四。最近，it has been argued that is a critical资源情境量子的量子speedup of a容错量子计算模型五。我们提出一个例子，一个小但语境系统可比传统方法快解决问题。一个粒子是最小的系统中，量子力学的情境性可以观察到，在这个意义上，一个特定的结果测量不能揭示一些潜在的隐变量存在一定的价值六，七。无论是对并行算法的起源可以解释的语境是一个开放的问题。我们提出了一种基于Oracle建立在一个非常简单的想法量子算法，解决了一个黑盒子的问题没有任何关联的量子和经典性只使用一个单一的维。黑盒图d可能的输入d可能的

7、输出经过置换。2d可能的置换功能d的对象是分为两组根据是否安奇或偶元排列involves the number of交易所运营。the is to the宇称确定计算任务（oddness or of a given元排列evenness）循环。在两个经典算法的查询to the黑盒。我们的节目，可以解决问题的量子算法与茶单查询。尽管the algorithm is not that the solves问题至关重要，the algorithm is that makes of EN的兴趣使用单一qudit that，which means曼弗雷迪或法拉利吗不纠缠其他任何相关的角色扮演。我们目前的

8、实验示范moreover，安of this algorithm using在室温磁四极核共振（NMR）的设置。是第一个人工智能（AI）系统，可以学习各种任务从零开始只给相同，最小启动信息。“你有一个系统，可以学习一些游戏的事实，没有游戏的任何调整，是令人印象非常深刻，”弥敦说只，机器在哈里森堡杰姆斯麦迪逊大学学习科学家，弗吉尼亚。DeepMind公司，这是总部设在伦敦，说大脑灵感的系统还可以提供洞察人类的智慧。“神经科学家正在研究情报和决策，这是那些想法很干净的测试床，说：”Demis Hassabis，创始人DeepMind。他和他的同事们描述了游戏的算法在本周公布的文件。游戏的人工智能研究

9、人员什么果蝇是生物学一个精简系统，测试理论，说李察萨顿，计算机科学家研究钢筋在埃德蒙顿艾伯塔大学学习，加拿大。“理解大脑是一个非常困难的问题，但会让你把它分成几部分，你可以学习，”他说。但到目前为止，大多数人打电脑如IBM的深蓝色，击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫在1997，和最近推出的算法，玩德克萨斯扑克基本上是完美的（）- Excel只在一个游戏。DeepMind的多样性来自于加入两种机器学习的一个成就，Sutton称“大买卖”。第一，被称为深度学习、用脑启发的结构，模拟神经元层之间的连接加强经验的基础上。深度学习系统可以从非结构化数据的大量复杂的信息（谷歌，山景，加利福尼亚，使用这种算法的

10、自动分类的照片，旨在利用他们的机器翻译。二是强化学习，决策系统受神经递质多巴胺奖赏系统在动物脑。只使用屏幕上的像素和比赛成绩作为输入，该算法learnedby试错行为如向左走，去在任何给定的时间带来最大回报的权利或火。花了几个小时的每一场比赛后，也就掌握了一系列的街机经典，包括carracing，拳击和太空侵略者。谷歌等公司已在改善AI直接的商业利益，萨顿说。应用包括：如何最好的在线广告或如何安排在新闻聚合器的故事，他说。只，同时，认为技术可以enablerobots通过与环境相互作用的解决问题。但一个主要驱动力是科学本身，因为建筑智能系统说哈萨比斯就已经，手段更加了解情报。很多人在计算神经科

11、学。只，谁创造了他自己版本的DeepMind的算法，解释，而AI是无关紧要的神经元之间的神经在解剖连接的水平，它可以在计算原则的高水平带来的洞察力。在爱沙尼亚的塔尔图大学的计算机科学家Ilya kuzovkin，谁是一个团队，自2013以来，被逆向工程DeepMind的代码的一部分说：“我们在训练中使用一个系统的把戏不是生物现实。但比较可能会导致新的见解大脑。”一个特定的刺激可能来自DeepMind团队的选择发布的代码和它的研究，kuzovkin说，因为他的实验室和其他人现在可以建立在顶部的结果。“这也表明行业资助的研究是正确的：他们分享学术界，”他补充道。DeepMind是谷歌收购的2014

12、个报道4亿（6亿1700万美元），并已被偷猎导致计算机科学家和神经科学家从学术界，从80增长到140，目前研究人员。下一步又可能受到神经科学。一个项目可以建立一个内存的算法，使系统转移到新的任务的学习。与人类不同的是，当电流系统大师的一个游戏，它是在迎接下一个最好的。另一个挑战是模仿断裂问题分解成更小的任务大脑的方式。目前，DeepMind的体系努力行动与遥远的后果这一局限，链发展高效节能并行信息处理系统超越了冯诺依曼的建筑是现代信息技术的一个长期目标。目前广泛使用的冯诺依曼计算机的架构将内存和计算单位，导致能耗数据移动时，计算机的工作。为了满足对数据驱动的应用程序，如大数据和物联网的高效信息

13、处理的需要，节能处理架构超越冯诺依曼关键是信息社会。在这里，我们展示了电阻开关非冯诺依曼体系结构（RS）设备命名为“imemcomp”，那里的记忆和逻辑与单型设备的统一。利用非易失性和交叉RS阵列结构的并行，我们有“与并行学习定义的逻辑功能进行大规模的信息处理任务的计算能力imemcomp”。这种架构消除了冯诺依曼电脑的能耗数据移动。现代硅技术相比，基于“imemcomp”可以通过76.8%和60.3%的功耗提高速度加法器电路，在电路面积700倍的攻击减少。说明几十年来，现代计算机已经每天都在处理大量信息的人类社会中发挥中心作用。在每一个单一的操作我们的计算机执行的是著名的冯诺依曼计算机体系结

14、构一。在这种体系结构中，计算和存储单元是分开连接通过总线，通过它的指令代码和计算数据连续传输处理器和存储器之间。然而，每焦耳的能量用于之间移动数据的存储器和处理器消耗有限的预算，留下更少的能量可以在我们的计算机实际计算。这种频繁的能源饥渴的运动从而被视为“冯诺依曼瓶颈”二。今天，节能信息系统的需要是一样大，覆盖各个领域从事物的大数据处理和互联网的可穿戴式医疗设备。因此，支持多样化的社会应用基本是从当前计算机体系结构底部的一个根本性的变化三。替代方法，如逻辑记忆四，五，六冯诺依曼可能会减轻瓶颈由于逻辑和存储器单元的主机托管，但在整个系统中的这两部分之间的固有边界仍然限制节能潜力七。旨在打破瓶颈设

15、备和建筑水平，我们开发出一个非冯诺依曼的建筑命名为“imemcomp”基于电阻开关（RS）设备。作为一个非冯诺依曼体系结构，“imemcomp”利用为并行计算设备级和电路级的性能和可重构逻辑学习结构模仿通过实践学习知识和接受新思想的人脑工作的方式。实验证明的非易失性逻辑和记忆功能，在动力性能优越、速度和面积已经证明了高密度、大规模并行的可行性，超低功耗的信息处理系统的存储器和逻辑类型由单一设备的统一。这节课我们从本研究得知，是一个应该探索建筑创新新器件的使用性能和充分利用我们的信息社会的需求不断增加，新兴技术的计算潜力。方法设备制造和包装铂/重油加工xTiTiN电阻开关器件在不高的热预算过程。

16、首先，采用电子束蒸发法在硅衬底上制备了一个8英寸20 nm钛粘附层和50 nm的Pt电极。然后，4-nm HFOx沉积反应溅射在氩气和氧气的环境。之后，薄的Ti覆盖2纳米层溅射。在50 nm的锡顶电极沉积在高真空磁控溅射和图案的248nm光刻、干法刻蚀进行形成方形设备。最后，等离子体增强化学气相沉积（PECVD）后金属电介质的罪恶/ SiO二和Al金属被用来完成设备制造。制作的器件封装采用双列直插引脚封装（DIP）技术。电气测量该装置的电气测量中使用的安捷伦B1500A半导体参数分析仪一起进行级联探针台。在设备的测量，顶部电极锡采用电压源和底电极接地。苍井空逻辑运算的测量是在封装测试芯片采用安

17、捷伦93000 SOC系列平台上进行。在测试过程中，脉冲的计算是适用于顶电极（点线）和普通底电极（字线）与负载电阻串联接地。接，例如，它无法掌握迷宫游戏等女士吃豆人。本研究提出了一种新的规范的广泛的网络排名算法（nwrank），具有等级的节点和链接的网络同步。该算法结合了超诱导的主题选择的相互强化的特征（点击）和体重正常化特征的PageRank。相对权重分配基于邻居的程度，而不是每一个环节都假定在PageRank分配相同重量的中介性环节。数值实验结果表明，nwrank性能始终优于命中，PageRank，特征向量中心，从网络的连通性和网络流量的角度近似边介数，也就是用昂贵的比较支持N基于网络的效

18、率去除1基准标准。此外，它可以避免一些问题，如紧密的团体中存在的效果，点击。nwrank提供节点和链接的网络排名的一种新的廉价的方法，具有实际应用价值，特别是对资源配置升级的分层分布式网络，以及支持网络的设计决策，在节点和链路的重要性取决于当地和全球的整体平衡。说明排名内各个元素的网络，包括节点和链接，允许的资源排序元素的重要亚群的鉴定，如发现在互联网上搜索主题相关的最权威的网页，在社交网络中发现最有影响力的人，最常被引用的科学论文中的引文网络评估或鉴定最脆弱的部件在基础设施（如交通网、电网和供水系统）。网络组件的临界定量有助于决策者告知他们的管理策略。例如，基础设施的设计者可以设定强制性安全

19、指标或可靠性水平的组件（例如，公路和桥梁）在运输网络中，尽管资源通常是有限的。因此，计算有效的措施，能够识别或筛选出网络节点的重要性和链接是必需的，作为标准的计算方法过于苛刻。排名网络节点或链接地址的问题”可以在一个网络中的重要节点或链路被有意义地确定输入数据和计算资源，同时保持低？“要回答这个问题，一些封闭形式的排名已经提出的措施来捕获网络的具体特点，主要基于其拓扑结构。例如，一个简单的节点重要性的措施在网络节点的度ki，表示连接到它的链接数。传统上，邻接矩阵A是用来描述节点和链接的网络连接模式。邻接矩阵也被用作输入先进的特征值和特征向量的分析，并在实践中不断得到应用。光谱网络组件的排名是基

20、本排序方法复杂的扩展，如节点中心度ki。一个网络组件的光谱排序最成功的发展了PageRank算法，形成谷歌网页排名的基础，在网站的超链接的节点和它们之间的连接。PageRank认为基于随机游走模型的链接权重归一化和上网的原则。另一个流行的排序算法的归纳主题选择文本（HITS）算法由Kleinberg。HITS算法定义了两类节点在网络中，枢纽和当局，并计算在一个相辅相成的方式，他们的排名得分。然而，PageRank和HITS是有限的网络节点和他们的排名不考虑链接的重要性。在文献中存在的链接的排名非常少的高效算法。网页网络、引文网络排名的研究主要集中在节点的排名，因为在这样的网络链接的排名是不实际

21、的利益。这是某些类型的网络形成了鲜明的对比，如交通网络，其节点链接至少同样重要，以及供应链网络的链接，找到一个产品或服务的最终客户的重要运动。然而，相对有限的研究已经完成，到目前为止，探讨网络链接的排名。中介中心的边缘已被用来作为在网络流量通道链路的关键作用的近似指标。其他一些研究排名基于算法的前提是网络中最重要的环节是通过在系统级性能指标变化最大的一个结果的一个去除网络的链接，如效率，减少连接丢失，或增加旅行时间。这个N在电力系统中1个标准是实践这种方法的例子。然而，这些基于链接的措施通常依赖于网络性能的计算（例如，连接可靠性和网络流量）的链接去除后，既费时又取决于绩效指标的选择。例如，为全

22、美国的运输网络，有成千上万个节点。因此，传统的处理策略（例如，基于N1标准）的实际应用中是太费时。因此，新的计算有效的工具，特别是基于网络的频谱分析的节点链接的排名是必要的。这种链路感知排序策略必须即使对于大的系统仍然可行，在今天的基础设施工程是一个持续的挑战，本文提出新的排名指数，通过建立在网络的有前途的光谱特性。首先，本研究制定的排名指数排名（称为广wrank）可以排列节点和的网络链接的同时。在这个wrank形式主义，归一化的wrank算法（nwrank）是本文提出的。这nwrank指标结合起来，相互强化和体重正常化为一个统一的框架思路。然后，该wrank和nwrank方法应用于一系列广泛

23、的综合网络模型和PageRank，相比命中，特征向量中心，和边介数的算法，以及基准N1标准的基于网络的效率指标，它被广泛应用于网络科学与工程领域研究各种网络的性能。结果不同的网络应用评价wrank算法，特别是在nwrank算法，它们一起使用的PageRank，HITS，特征向量中心，和边介数到几个不同的理想化的网络研究。为了进一步评价nwrank算法，上述算法也比较传统N-1去除策略。不同的指标可以用来量化在去除策略取决于网络类型的网络性能。例如，旅行时间可用于运输网络和成本可用于供应链网络。设想，nwrank是一个通用的排序算法，可用于节点或通用的网络链接的排名。因此，一个一般的度量（即网络

24、效率E十八如公式10所示）是用来评估和比较，这里，那里N网络中的节点数，和dij最短距离对网络中的节点之间的。网络效率E已被用来描述各种网络的性能，以及一般的复杂网络的性能。因此，网络的效率是一种流行的度量来描述网络中的科学和工程应用的网络性能。现实世界的复杂网络通常是由于整合几个理想但拓扑不同的网络具有不同的尺寸和配置。例如，美国的交通网络由国家交通网络。美国的运输网络是由城市的交通网络，等等。该规则也适用于其他网络，如互联网、社交网络、通讯网络、供水供电系统。因此，对砌块的结构（即典型的小型网络一些同质化特征）发现在大型网络信息。yazdani等人。分典型的小型多样的网络的一个子集，主要分

25、为两大类，捕捉不同的网络配置：（1）层次网络模型，在网络组织（或操作）在一个分层的方式与一些节点易于辨认的主人或上游节点而其他大多数节点流量分配连接下游节点；和（2）分布式网络模型，在网络有一个相对统一的拓扑结构，只有少数枢纽或单一故障点的存在。本研究利用这些小但拓扑不同的集成的网络，以及其他一些理想的拓扑结构（例如，网格，和无标度网络），测试性能的wrank和nwrank算法。关于链接的排名，nwrank是获得相同的排序结果与唯一的算法N-1对于大多数的网络分层处理策略（即T8、C13、和ht15），在那里有利于保持nwrank B8边缘集群的差异（2边缘4和810）让大多数的网络集成在离开

26、连接节点的一些费用排名链接（取决于边缘1在这种情况下，这是受到N1、中介策略）。此外，除了ht15，wrank和nwrank提供相同的链接排序结果的差异源于nwrank权衡机制来处理局部和全局的连接角度，在拓扑结构方面，主导当地的全球流动。同时，该nwrank算法获得相同的链接排序结果与C13和ht15边介数的算法。在四个网络中，可以看出，nwrank算法将与wrank算法或边缘中间算法由于结合了两者的特点，同时揭示了预期的边缘排名每次（即有利于集群内的完整性在整个网络的连通性，网络的弱连接的亚群叶存在）。这是链接1、8、15和节点重要性抓获，1 C13，或链接1和2和2节点和3 ht15。为

27、节点和链接的排名nwrank算法的优越性进一步证实在其他复杂的网络，如分布式网络，它往往没有明显的有声望的节点。ud16是一个很好的例子，说明了潜在问题的那已经wrank和HITS算法。很容易识别，在ud16网络存在三个社区。为ud16链接排名，排名前11的wrank算法产生的链接都属于同一个社区，而11大环节的nwrank算法产生分配所有三个社区之间的联系，尤其是连接社区，反映近似网络流的重要性。相同的节点的排名是真实的。的wrank和HITS算法导致非常类似的排名，排名最高的节点属于同一个社区。然而，nwrank（PageRank）发现排名节点从所有的三个社区。这个问题在打启发算法节点的排

28、名，包括那已经wrank方法，最初称为紧密的社区（TKC）的影响下，。一个紧密团结的社区是一个小而高度互连的节点集和TKC现象发生时，这样的社区评分高，链接分析算法。这影响了相互强化的方法来识别有意义的部门的能力。nwrank不容易TKC的效果，并能找到有意义的机关相互强化的方法（wrank和HITS算法）没有这样做。通过不同的算法产生的排名之间的差异反映了各排序算法的不同特点。点击wrank算法最重要的特点是节点或节点和链路的相互强化，而PageRank的显著特征是链接的权重的归一化。边介数约认为网络流量排名中的作用。然而，这nwrank算法结合了两者相互强化攻击和正常的体重从PageRan

29、k的特点。此外，nwrank近似地考虑网络流量的节点和链路的同时进行排名，这在一定的网络基础设施系统是可取的，在进行商品链接。这种联系为中心的信息没有被传统上以其他排序的方法。此外，nwrank可以获得类似的排名结果相对昂贵N1去除为主的策略，这是作为一个基准的排名比较，这里。然而，nwrank比传统处理策略更有效，产生令人满意的结果，强调整体平衡局部和全局的角度。nwrank往往青睐网络完整性在实际意义上（有利于网络的很大一部分是连接即使一小部分是断开的，这与工程的设计原则；同意而其他排名倾向于元素，保持整个网络连接不承认次优状态）。例如，链接的排名显示nwrank SF20 DT10和偏袒

30、的边缘，保持网络的完整性中所占的比例很大，而其他的排名，包括N1基于效率支持连接到终端节点。相似但更微妙的动态测量的grid25和ug16链接排名。nwrank喜欢大的分区，在大型网络中，这是可取的因为nwrank考虑网络的连通性和网络流量的节点和链接的排名。突出nwrank计算效率，一个比较大的1486个节点和2321个环节的南卡罗来纳州的交通网络是选定的测试nwrank计算要求。它需要1551秒来计算，如果一个普通的排序结果N1去除策略，而只需要9.1秒，如果使用的是nwrank算法。对于非常大的网络，如美国的整个运输网络和互联网传统的处理策略（如，N- 1标准）可能成为实际应用太耗时间。除了计算效率的绝对时间来看，该算法N1的排名主要取决于最短路径寻优算法，为每个元素删除一次的计算效率，使得整体的最坏情况下的时间复杂度成正比O（N四）。相反，nwrank的主要操作为阵列矩阵乘法N要求O（N二点四）来O（N三）时间（取决于实现），和中间的评价尺度O（N三）为一个整