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数据库金贤敏团队 Light | 量子增强的可重构存内随机计算
Banner本文由论文作者团队撰稿
导读
随着人工智能与大数据时代的到来，传统计算机因“存储-计算分离”的架构瓶颈，难以高效处理海量并行任务。存内计算作为一种新兴架构，将计算过程直接在存储单元中完成，有望突破这一限制。近日，上海交通大学金贤敏团队利用室温量子存储，首次实现了量子增强的存内随机计算系统，通过光子随机生成与累积完成加法和乘法运算，兼具高效性与安全性，为未来量子计算架构开辟了新路径。
相关研究成果以 “Quantum-enhanced Reconfigurable In-memory Stochastic Computing” 为题发表于Light: Science & Applications。杨宏哲和窦建鹏为共同第一作者，金贤敏教授担任通讯作者。
在人工智能与大数据时代，算力需求爆发式增长，传统计算机的“内存墙”问题日益凸显——处理器与内存的物理分离导致数据搬运成为性能与能效的主要瓶颈。为突破这一限制，存内计算应运而生，它将计算功能直接嵌入存储单元，大幅减少数据移动，是实现高效并行计算的重要路径。现有的存内计算方案主要基于经典物理原理，依赖于材料电阻、透射率等宏观特性的确定性变化。与此同时，量子技术为我们提供了新的可能。量子存储不仅能产生、存储和操控量子态，其内禀的量子随机性和量子关联特性更是天然契合随机计算的需求。传统随机计算需要耗费大量资源生成随机数，而量子系统本身就能产生真正的随机性。
一、逻辑运算与物理操作的对应
本研究突破性地实现了基于室温量子存储的存内随机计算系统。研究团队创新性地将计算任务映射到量子存储的物理操作中，通过控制光脉冲（包括写入脉冲和读取脉冲）的序列和能量，将待计算的数值编码到光子的产生概率上，如图1a所示的完整计算流程：从任务输入、脉冲配置到光子探测、结果解码，形成一个完整的量子计算闭环。该系统巧妙地利用关联光子作为核心计算资源。加法运算通过直接累积不同时间模式斯托克斯光子的计数来实现，其中斯托克斯光子源于写光的自发拉曼散射，而且伴随原子自旋波的产生。乘法运算则通过测量相互关联的斯托克斯光子和反斯托克斯光子的符合计数来完成，其中反斯托克斯光子由读光读取原子自旋波产生。其物理机制如图1b-d所示，展示了从写入、存储到读出的全过程及乘法操作的实现原理。
图1：基于量子存储的量子存内处理器工作原理。a计算流程示意图，展示从任务输入到结果输出的完整过程。b光子与原子激发的时间序列。c量子存储器内部的物理操作（泵浦-写入-读取）。d基于关联光子对的乘法运算示意图。该系统将任务编码为光子产生概率，并通过累积计数解码结果
二、量子关联加速存内计算
值得关注的是，该系统在极低效率条件下仍展现出显著的量子增强特性。尽管量子存储的读取效率仅为0.3%，但基于量子关联的光子对符合概率显著高于随机符合概率，实现了约3倍的加速因子，如图2a所示。这种非经典关联使得在相同脉冲能量下，计算速度获得实质性提升，突破了传统随机计算依赖提高脉冲能量来提升速度的局限。
图2：量子存内计算系统的核心特性。a非经典关联显著提升计算速度，加速因子达3倍。b获得目标斯托克斯光子数所需尝试次数的概率分布。不同颜色的峰值对应写入脉冲的不同能量，绿色和蓝色峰值分别对应脉冲能量最大和最小的写入脉冲。计算结果的概率分布重叠形成天然安全屏障，确保远程计算安全。c多脉冲编码支持可重构并行计算，实现复杂运算；计算任务可通过写入脉冲的时序进行编码，例如求和运算可编码为两个或多个写入脉冲激发斯托克斯光子的总生成概率
三、安全远程计算
在安全性方面，该系统提供了独特的安全计算机制。由于计算结果需要通过累积大量随机生成的光子事件来获得，当累积光子数较少时，不同计算结果对应的概率分布存在显著重叠，如图2b所示。这种特性确保任何窃听者仅通过截获少量数据都无法获取有意义的计算信息，为实现安全的远程量子计算提供了新路径。
四、可重构与并行处理
此外，该系统展现出良好的可重构性与并行处理能力。通过灵活配置写入脉冲和读取脉冲的序列，如图1d和图2c所示，系统能够将多个计算任务映射到并行的时间模式上，同时处理包括加法、标量乘法和向量乘法在内的多种运算。这种基于时间复用的并行架构为处理大规模计算任务提供了有效的硬件基础，展示了量子存储在未来量子计算系统中的巨大潜力。
五、总结与展望
本研究首次将室温量子存储应用于存内随机计算，展示了量子系统在存储与计算融合方面的独特优势。本研究特别表明，即便是不完美的量子存储，也能在特定计算任务中发挥重要作用。未来，结合集成光子技术与空间复用技术，该室温系统有望进一步实现芯片化、可扩展的量子计算单元，应用于安全计算、人工智能、实时信号处理等领域。
论文信息
Yang, HZ., Dou, JP., Lu, F. et al. Quantum-enhanced reconfigurable in-memory stochastic computing. Light Sci Appl 15, 178 (2026).
https://doi.org/10.1038/s41377-025-02181-6
编辑：赵阳
审核：孙婷婷
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