デジタルアニーラご紹介
Fujitsu Quantum-Inspired Computing

Digital Annealer【技術編】

富士通株式会社
関連技術を含め特許化済

1© 2022 Fujitsu Limited

富士通の量子インスパイアード技術: デジタルアニーラ
デジタルアニーラは、量子現象に着想を得たコンピューティング技術で、現在の汎用コンピュータでは解くことが難しい組合せ最適化問題を高速に求解します

By courtesy of RIKEN

1990
2© 2022 Fujitsu Limited

量子／量子Inspiredコンピュータの分類
動作原理の違いにより、イジングマシン方式とゲート方式に分類◼ デジタルアニーラは、イジングマシン方式により組合せ最適化問題を求解。極低温や高真空は不要。

富士通

イジングマシン方式

量子ゲート方式

組合せ最適化問題に特化

従来のコンピュータのような汎用処理が可能

論理ゲート

レーザー
ネットワーク

量子アニーリング

CMOS回路

光パラメト
リック発振

超伝導回路

日立

NTT

東芝

NEC

ダイヤ
モンド

D-WaveSystems

富士通

3超伝導回路
GoogleIBMSiIntel

イオントラップ
IonQ

Honeywell© 2022 Fujitsu Limitedイジングモデルによる組合せ最適化問題の求解◼ イジングモデルのスピン状態をバイナリー変数に変換した系のエネルギーを最小化する状態𝑋(基底状態)を探索
Original

𝐸 𝑋 = − ෍ 𝑊𝑖𝑗 𝑥𝑖 𝑥𝑗 − ෍ 𝑏𝑖 𝑥𝑖𝑖,𝑗Ising model𝑖State 𝑋= (𝑥1 , 𝑥2 , …, 𝑥𝑖 , …, 𝑥𝑁 )State variable of bit 𝑖 𝑥𝑖 ∈ {0,1}◼ 組合せ最適化問題をイジングモデルで扱うための3要素
for
0optimization✓ ビット数✓ ビット間の結合度010✓ ビット間の結合強度階調
40111© 2022 Fujitsu Limitedアニーリング方式とは⚫ 金属加工の焼きなまし(アニーリング)現象を借用したアルゴリズム
焼きなまし(アニーリング)現象

アニーリング方式

金属を高温にしてから、ゆっくり冷やしていくと構造が安定(＝エネルギーが低い)する現象
金属の状態= 不安定

高温

原子が不安定＝エネルギーが高い全体を大きく揺らして徐々に揺れを小さくしていくことで、短時間で納まる形を見つける。

= 安定

低温

原子が安定＝エネルギーが低い

最適解の探索において、はじめは最適解から遠い解も含めて探索するが、徐々に最適解に近い解を導いていく。

総当たり方式
順番につめてダメなら後戻り全組み合わせを確認する
5© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラの特長
量子現象に着想を得たコンピューティング技術で、現在の汎用コンピュータでは解くことが難しい組合せ最適化問題を高速に求解します◼ 特長

1. 大規模10万ビット問題に対応（研究レベルでは100万ビット実現）

2. 高速化
制約条件を活用する探索技術をアニーリングコア*1に組込み多くの複雑な実問題求解を高速化

3. 高い利便性
・コスト項と制約項の分離入力により探索途中で制約係数を自動調整可能
・線形不等式制約項をQUBO*2化せず直接入力可能*1:アニーリング方式に基づきビット反転処理を繰り返し行う探索エンジン*2:QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization：二次制約なしバイナリー最適化)6© 2022 Fujitsu Limited

第四世代高速化の仕組み＊Digital Annealing Unit

<アニーリングコアの基本原理>
試行1
ビット1
反転

試行2
ビット２
反転

試行N
・・・

ビットN
反転

第三世代
⚫ 制約活用サーチ(ソフトウェア)が制約条件を考慮しながら問題を分割してDAUを起動

制約活用サーチ
分割問題

アニーリングコア (DAU*)・・・⚫ 8,192ビット以下の中規模問題は専用チップにより高速求解

遷移確率
計算

遷移確率
計算

遷移確率
計算

第四世代

確率的探索を並列試行で高速に実行

問題を分割することなく並列ビット処理を実行⚫ 反転ビット選択時に制約条件を活用し、1,2way-1hot時にはそれぞれ2,4ビットを同時反転
7

N=8,192

1ビット反転アニーリングコア (GPU)⚫ アニーリングコアが大規模化
1ビット反転部分更新解・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
N=100,000
・・・

制約条件活用1ビット反転

2ビット反転4ビット反転© 2022 Fujitsu Limited

デジタルアニーラシステム（第四世代）
第三世代の利便性はそのままに、大規模アニーリングコアが最適解を高速に求解⚫大規模問題の高速化

大規模アニーリングコア搭載(マルチGPU実装)により第三世代比で最大10倍の高速化

問題
入力

QUBO/BQP*3 API

探索制御⚫高い利便性・第三世代の利便性を継承

自動温度調整新たに1hot制約*1のバイナリー二次形式制約項化を不要とするAPIを追加し、入力データを削減、入力時の煩雑さを解消

適切なアニーリング温度
有望な探索開始点
適切な制約重み付QUBO

・Azure BLOB Storage*2の利用により大規模問題の受け渡しをサポート
問題データサイズ増加：第三世代 2GB → 第四世代 20GB
*1:スケジューリング問題などの実問題で頻出する制約条件のひとつ*2:お客様で別途契約が必要*3:BQP (Binary Quadratic Programing：バイナリ―二次計画問題）

8

探索開始点
生成

制約項係数自動調整

解候補

大規模アニーリングコア（マルチGPU実装）

解出力利便性：デジタルアニーラのAPI
制約項係数自動調整

不等式制約対応

1hot制約対応

複雑な制約条件を分離入力し、チューニングを簡略化

コスト項とは別に不等式制約を与えることで、不等式を表す補助ビットを削減

実用問題で頻出の1hot制約に対応
典型的な制約条件を高速に処理

コスト項

制約項

コスト項

1way-1hot制約

補助ビットによる表現

2

2

𝐸 = ෍ 𝑜𝑖𝑗 𝑥𝑖 𝑥𝑗 + 𝛼 ෍ 𝑝𝑖𝑗 𝑥𝑖 𝑥𝑗𝑖≤𝑗𝑖≤𝑗𝑖≤𝑗

𝑘𝑖𝑗

不等式制約

制約項分離

𝐴 ෍ 𝑥𝑖 − 1

𝐸 = ෍ 𝑞𝑖𝑗 𝑥𝑖 𝑥𝑗 + ෍ 𝐿𝑘 ෍ 𝑑𝑘𝑗 𝑥𝑗 − 𝑦𝑘

෍ 𝑑𝑘𝑗 𝑥𝑗 ≤ 𝑦𝑘

2way-1hot制約
2𝐴 ෍ ෍ 𝑥𝑖𝑗 − 1𝑖𝑗2+ 𝐵 ෍ ෍ 𝑥𝑖𝑗 − 1𝑗𝑖𝑗

デジタルアニーラ

デジタルアニーラ

係数𝒂を自動調整
チューニング作業を軽減

補助ビット𝒚𝒏 が不要に複数の不等式制約に対応
9

対象のグループ内から”１”となるビットを１つだけ選択する

第四世代はバイナリー二次形式制約項不要(第三世代と同様1hotグループの指定は必要)© 2022 Fujitsu Limited補足（クラウドサービスライアップ、ロードマップ）

10© 2022 Fujitsu Limited

クラウドサービス ラインアップ◼ お客様の問題規模に応じて選択頂けるラインアップ
サービス名

Developer‐4

Professional-4

Standard-3

Academic-3

利用システム第三世代、第四世代の両方を利用可能

第四世代

第三世代

第三世代

推奨ユース
ケース

検証実験／
PoC・PoV

10万ビットまでの大規模問題

8,192ビットまでの中規模問題

8,192ビットまでの中規模問題

商用利用不可可可不可（大学研究用）

課金形態

従量制／月額固定

従量制／月額固定

従量制／月額固定

月額固定※お客様には、最初に第四世代と第三世代の両方を使用できる Developer-4 をご契約頂き、第四世代と第三世代のどちらを使用すべきか判断頂きます。
商用利用する際には、第四世代のProfessional-4、または第三世代のStandard-3のどちらかを選択して頂きます。
11© 2022 Fujitsu Limited

技術ロードマップ※ロードマップの内容は予告なしに変更する場合があります。

県域配送

適用分野

全国配送
中分子医薬

金融ポートフォリオ

要員計画

第四世代
第三世代
第二世代

第一世代

・専用ハードウェア実装
・規模 8,192ビット・ハイブリッド求解アーキ
・大規模対応(10万ビット)・利便性向上次世代・大規模アニーリングコア搭載(マルチGPU実装)
・第三世代比で最大10倍の高速化(コスト項、制約項分離対応)

・規模 1,024ビット～2018年

2020年
12

2022年

2023年以降© 2022 Fujitsu Limited

Thank you

デジタルアニーラ公開サイト
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