【Оценка задания】50 баллов
【Описание задания】Метод имитации разветвления (SB) позволяет машине Ижинга (Ising machine) реализовать масштабируемую параллельную работу в симуляции гамильтоновой динамики. Несмотря на то, что SB значительно ускоряет поиск, он требует больше ресурсов по сравнению с традиционным методом имитации отжига из-за использования непрерывных переменных для определения положения осциллятора для получения дискретного состояния спинов. Уменьшение вычислительной сложности достигается путем дискретизации алгоритма SB.
【Требования к заданию】С помощью вычислительной мощности INT8 (или даже более низкой разрядности) на GPU реализовать квантовый вдохновленный алгоритм с низкой разрядностью, который может адаптироваться к различным распределениям данных. Можно использовать алгоритмы квантизации из статьи или разработать новые алгоритмы квантизации для решения различных задач комбинаторной оптимизации, сохраняя точность решения при минимальном ущербе для скорости.
【Исходные данные】Zhang T, Han J. Квантизация имитации разветвления для модели Ижинга. 23-я ежегодная конференция IEEE по нанотехнологии (NANO). IEEE, 2023: 715-720.
https://www.ece.ualberta.ca/~jhan8/publications/NANO_2023_quanti_SB.pdf
【Критерии приемки】1. Максимальное количество бит для квантизации не должно превышать 8 бит;
2. Если используется INT8 вычислительная мощность, TTT должна быть эквивалентна FP16; если используется более низкая разрядность, то ущерб точности не должен превышать 1%;
3. Подача подробного технического отчета: включая детальное описание исходного кода, структуру воспроизводимого кода и анализ результатов;
4. Ответы на вопросы должны соответствовать требованиям, код должен иметь соответствующие комментарии и соответствовать стандартам чистого кода;
5. Конечный проект кода должен быть одобрен и включен в репозиторий mindquantum.【Технические требования к заданию】Требуется использование версии MindSpore Quantum 0.10 (master)
【Адрес для отправки PR】 https://gitee.com/mindspore/mindquantum/tree/master/mindquantum/algorithm
【Наставник и электронная почта】Профессор Цзэн: zengqingguo1@huawei.com