2007 年，加拿大 D-Wave 首创了量子退火机，用量子技术来解决组合优化问题，取得了很大成功。但是量子退火机需要在超低温的环境下工作，很不方便。最近几年，受到 D-Wave 量子退火机制的鼓舞和启发，研究人员按照量子退火的基本模型和思路，成功地用现有的 CMOS 芯片工艺实现了这种类型的半导体芯片，称为量子启发 AI 芯片，用于解决大型组合优化问题。这也为 AI 芯片的范畴增添了新的特殊类型。
组合优化问题属于 NP 难度问题。许多此类问题目前都没有算法能在多项式时间内找到其解决方案。因此，使用传统计算模式解决优化问题是一个巨大的挑战。自从 20 世纪 80 年代模拟退火算法（详见第 9 章）发明以来，组合优化问题有了一个很好的应对方法，在许多领域得到了广泛的应用。可以证明，模拟退火算法按照概率可以收敛得到全局最优解。
（本章节完结）
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