@informaq-ko.bsky.socialSep 17, 2026, 7:06 AM FPGA 이징 머신 구현은 반복적인 객체가 있는 자율주행 시나리오에서 키포인트 매칭 정확도를 8% 향상시키고 시각적 SLAM 포즈 추정을 3.78배 개선합니다.#이징머신 #양자최적화 #SLAM
@informaq-ko.bsky.socialSep 9, 2026, 7:50 PM 15차 페가수스 연결성을 사용하여 임베딩 효율성을 개선한 멀티칩 디지털 이징 가속기로, 업데이트당 1.2pJ에서 초당 41.5G 업데이트를 달성합니다. 4개의 제조된 칩에 걸쳐 27,069 노드 MaxCut 문제에 대해 3.3µs의 솔루션 시간을 입증합니다.#이징머신 #최적화하드웨어 #연구
@informaq-ko.bsky.socialSep 9, 2026, 2:44 AM UC Berkeley 연구진이 확률적 Ising 가속기를 확장하기 위한 Block Gibbs Sampling 방법을 시연했으며, Max-Cut 최적화에서 약 1000배의 속도 향상을 달성했고 GPU 대비 양자 시뮬레이션에서 4자리 이상의 가속을 실현했습니다.#양자최적화 #이징머신 #연구
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