文章核心观点 - 公司提出并实现了一种创新的硬件加速技术，该技术能将量子张量网络算法转化为可在现场可编程门阵列上运行的并行计算电路，从而在经典硬件上实现高效的量子自旋模型模拟 [1] - 该技术通过算法-硬件协同设计，将复杂的张量网络计算任务转化为高效的FPGA逻辑运算，实现了相比CPU 1.7倍的性能提升和超过2倍的能效提升 [5][11] - 这项成就为量子物理研究、量子算法验证和未来量子设备的数字孪生模拟提供了一条全新的工程化路径，并展示了FPGA在量子模拟中的潜力 [1][11] 技术背景与挑战 - 在量子多体系统研究中，张量网络算法是一种高效的数值工具，通过将高维量子态分解为多个低维张量的网络结构，在一定程度上克服了指数级状态空间膨胀的问题 [2] - 典型的张量网络模型包括矩阵乘积态、投影纠缠对态和多尺度纠缠重整化等，这些算法在凝聚态物理、量子相变和量子自旋模型模拟等方面具有基础性作用 [2] - 当需要提高系统表征精度并引入更高的纠缠自由度时，张量的维度和连接性会急剧增长，导致计算复杂度从多项式水平迅速跨越到指数水平 [3] - 以二维自旋系统为例，当纠缠秩从8扩展到32时，每次迭代的浮点运算量增加近一百倍，存储带宽和内存访问延迟成为瓶颈，这种指数爆炸特性使得即使高端CPU和GPU平台也难以在合理时间内完成模拟任务 [3] 技术方案与设计 - 公司尝试突破传统处理器架构的限制，在硬件层面探索算法重构和逻辑映射的可行路径 [4] - 现场可编程门阵列凭借其可重构性、并行性和低延迟特性，为张量网络计算提供了新的可能性 [4] - 通过在逻辑层面将核心计算模块直接映射为硬件电路，可以大幅减少内存访问消耗和控制开销，实现深度流水线化的高密度并行计算 [4] - 技术的核心在于算法-硬件协同设计，从软件逻辑层面剖析张量网络算法，将其分解为可直接硬件化的计算单元，并以FPGA为载体构建高密度并行可扩展架构 [5] - 公司对量子自旋模型的张量网络结构进行了系统分析，典型系统如海森堡自旋链和二维伊辛模型，其哈密顿量可分解为局域相互作用项，并通过张量网络编码为若干局域张量 [6] - FPGA架构允许在硬件层面直接定义这些计算逻辑，消除了冗余的调度环节，使数据能够在片上高速缓存中以流水线方式连续流动 [6] 技术实现细节 - 在实现中，公司构建了一个分层张量收缩流水线，该流水线包含三个主要层级：输入与调度层、核心计算层、输出与归约层 [7][8] - 输入与调度层负责将高维张量分解为若干可管理的块结构，并进行数据流调度和依赖分析 [7] - 核心计算层由多个MAC阵列组成，支持任意维度的张量收缩操作，每个计算单元采用定制化逻辑，实现浮点加法和乘法在流水线级别的并行 [8] - 输出与归约层执行张量结果的合并、归一化和中间状态缓存，为后续迭代提供输入 [8] - 在硬件逻辑设计中，通过Verilog和高级综合工具相结合的方法，自动生成张量运算电路，并针对不同的张量连接图采用多分区策略 [9] - 通过静态调度和数据复用机制，计算单元在片上形成高密度并行阵列，在有限的逻辑资源下实现最大的计算吞吐率 [10] 技术成果与未来规划 - 该技术以FPGA为核心硬件平台，提出并实现了一种用于加速量子张量网络计算的并行化硬件架构 [11] - 通过算法结构重构、逻辑电路映射、流水线设计和混合精度优化，公司成功将复杂的张量网络计算任务转化为高效的FPGA逻辑运算，实现了相比CPU 1.7倍的性能提升和超过2倍的能效提升 [11] - 未来，公司将沿着从算法到电路的设计理念继续推进，推动更多量子计算核心模块的硬件实现，包括量子变分算法、量子线性系统求解器以及量子机器学习模型的FPGA化，以构建完整的量子算法加速生态系统 [12] - 公司相信，通过在此方向上的持续研究，FPGA将成为量子计算与经典计算之间的重要桥梁，为量子技术的产业化发展提供坚实的技术支持 [12] 公司背景与战略 - 公司致力于全息技术的研发与应用，其全息技术服务包括基于全息技术的全息激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计、技术全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计以及全息车辆智能视觉技术，为提供全息高级驾驶辅助系统的客户提供服务 [13] - 公司向全球客户提供全息技术服务，同时也提供全息数字孪生技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [13] - 公司专注于量子计算和量子全息等发展领域，拥有超过30亿元人民币的现金储备，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能AR等前沿技术领域的衍生品和技术开发 [13] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [13]