近日，上海理工大學(xué)鄭其斌副教授聯(lián)合華東師范大學(xué)鄒海源研究員在《自然》（Nature）旗下期刊《通信物理》（Communications Physics）上發(fā)表了題為“基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列的多體計(jì)算”（“Many-body computing on Field Programmable Gate Arrays”）的研究成果。利用現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列（Field-Programmable Gate Array，簡(jiǎn)稱(chēng)FPGA）技術(shù)，構(gòu)建了面向多體系統(tǒng)的專(zhuān)用硬件加速架構(gòu)，顯著提升了計(jì)算效率，為復(fù)雜物理系統(tǒng)的高效模擬開(kāi)辟了新路徑。該論文的第一作者為華東師范大學(xué)的呂松泰博士生和上海理工大學(xué)的梁洋碩士生，通訊作者為鄭其斌副教授和鄒海源研究員。

多體系統(tǒng)數(shù)值模擬的核心挑戰(zhàn)源于其希爾伯特空間維度隨粒子數(shù)增加呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)擴(kuò)張。然而，傳統(tǒng)基于CPU/GPU的數(shù)值計(jì)算方法面臨三重局限：首先，計(jì)算復(fù)雜度隨系統(tǒng)規(guī)模急劇攀升導(dǎo)致運(yùn)算效率顯著下降；其次，存儲(chǔ)需求呈超線性增長(zhǎng)，嚴(yán)重制約可計(jì)算規(guī)模；再者，能耗效率比隨維度增加快速惡化。這些固有缺陷使傳統(tǒng)計(jì)算方法在求解大規(guī)模多體系統(tǒng)時(shí)遭遇維數(shù)災(zāi)難。為此，該研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性提出基于硬件加速的多體計(jì)算架構(gòu)，通過(guò)優(yōu)化并行計(jì)算和充分挖掘現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列的可編程特性，在多體系統(tǒng)數(shù)值模擬中實(shí)現(xiàn)了計(jì)算效率的顯著提升，為解決高自由度量子多體問(wèn)題提供了新范式。

該研究選取蒙特卡洛算法和無(wú)限時(shí)間演化塊消減算法作為典型算例，分別構(gòu)建了針對(duì)二維XY模型和一維海森堡自旋鏈的現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列硬件加速架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列硬件優(yōu)化后，蒙特卡洛算法的計(jì)算性能較傳統(tǒng)CPU實(shí)現(xiàn)提升了10倍以上；同時(shí)，無(wú)限時(shí)間演化塊消減算法算法在現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列平臺(tái)上的運(yùn)算速率較CPU實(shí)現(xiàn)也有顯著提升，展現(xiàn)出優(yōu)異的加速效果。

該研究探索了多體計(jì)算的硬件加速新方法，開(kāi)創(chuàng)了高性能計(jì)算的新范式。這一突破性進(jìn)展為復(fù)雜量子多體系統(tǒng)的數(shù)值模擬提供了新的高效解決方案，對(duì)推動(dòng)統(tǒng)計(jì)物理與凝聚態(tài)物理的理論研究具有重要科學(xué)意義。該研究應(yīng)用前景廣闊：在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域，該研究可以加速模擬蛋白質(zhì)折疊過(guò)程，幫助研發(fā)阿爾茨海默癥等疾病的靶向藥物；在量子材料研究方面，該研究可以應(yīng)用于新型超導(dǎo)材料的模擬計(jì)算，更精準(zhǔn)設(shè)計(jì)新型量子材料；在醫(yī)學(xué)人工智能方面，該研究可提升大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，有望促進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療與生物信息學(xué)的發(fā)展。

反應(yīng)原理圖

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42005-025-02050-z

https://doi.org/10.1038/s42005-025-02050-z

供稿：健康學(xué)院