Lang Zeng, Associate Professor, Beihang University

Weiying Zheng, Professor

Time Division Multiplexing Ising Computer Using Single Tunable True Random Number Generator Based on Spin Torque Nano-Oscillator

9:00-10:00 December 18(Monday) , N202

基于伊辛模型的概率计算是高效解决NP-hard问题的重要计算范式。概率计算中，概率比特的硬件实现是关键核心。目前的概率比特硬件实现还存在着难以集成、易受噪声影响、功耗高、可拓展性差等问题。为了解决上述问题，基于在自旋纳米振荡器领域的深厚研究基础，首先提出了一种基于自旋纳米振荡器的真随机数发生器，采用热噪声对振荡频率的扰动作为熵源，实现了高速、低功耗、概率可调的随机数输出。之后，将随机数发生器作为概率比特，并提出了一种新颖的递推耦合规则，成功完成了逻辑门计算。最后，采用了时分复用的思想，使用单个自旋纳米振荡器概率比特完成了质因数分解的计算，准确率高达87%。同时，时分复用伊辛计算机不光可以用自旋纳米振荡器来实现，它本身是一种通用的手段，可以应用于所有的概率比特器件。使用基于自旋轨道矩的自旋概率比特器件，实验上首次成功的演示了时分复用伊辛计算机，展示了逻辑门和质因数分解的计算，解决了伊辛计算机需要概率比特阵列的难题。

报告人简介：曾琅，北京航空航天大学集成电路科学与工程学院设计与工具系系主任，专注于半导体器件和自旋电子器件的TCAD工具开发，共发表论文80余篇，近五年第一/通讯作者发表SCI期刊论文和EI国际会议论文共计24篇，包含半导体器件旗舰会议IEDM 2篇，半导体器件领域旗舰期刊IEEE Transactions on Electron Devices 5篇，应用物理领域旗舰期刊Applied Physical Letters 3篇，TCAD仿真领域旗舰会议SISPAD 1篇，电路与系统领域旗舰期刊3篇，Google Scholar总引用1500余次，申请国家专利十余项，主持国家自然科学基金青年、面上和装发预研基金，参与北京市科技计划项目、军委科技委在内的纵向科研项目和华为旗舰项目等横向项目，2019年当选IEEE Senior Member，多次担任nanoarch、NEDC、EDTM等国际会议组委会成员和Session Chair。