2025年3月25日，上海理工大学郑其斌副教授联合华东师范大学邹海源研究员在 Nature 旗下 TOP 期刊《Communications Physics》发表了题为“Many-body computing on Field Programmable Gate Arrays”的重要研究成果。利用现场可编程逻辑门阵列（Field-Programmable Gate Array，简称FPGA）技术，构建了面向多体系统的专用硬件加速架构，显著提升了计算效率，为复杂物理系统的高效模拟开辟了新路径。该论文的第一作者为华东师范大学的吕松泰博士生和上海理工大学的梁洋硕士生，通讯作者为上海理工大学的郑其斌副教授和华东师范大学的邹海源研究员。
多体系统数值模拟的核心挑战源于其希尔伯特空间维度随粒子数增加呈现指数级扩张。然而，传统基于CPU/GPU的数值计算方法面临三重局限：首先，计算复杂度随系统规模急剧攀升导致运算效率显著下降；其次，存储需求呈超线性增长，严重制约可计算规模；再者，能耗效率比随维度增加快速恶化。这些固有缺陷使传统计算方法在求解大规模多体系统时遭遇维数灾难。为此，该研究团队创新性提出基于硬件加速的多体计算架构，通过优化并行计算和充分挖掘FPGA的可编程特性，在多体系统数值模拟中实现了计算效率的显著提升，为解决高自由度量子多体问题提供了新范式。
该研究选取蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）算法和无限时间演化块消减（infinite Time-Evolving Block Decimation, iTEBD）算法作为典型算例，分别构建了针对二维XY模型和一维海森堡自旋链的FPGA硬件加速架构。实验数据表明，经FPGA硬件优化后，MC算法的计算性能较传统CPU实现提升了10倍以上；同时，iTEBD算法在FPGA平台上的运算速率较CPU实现也有显著提升，展现出优异的加速效果。
该研究探索了多体计算的硬件加速新方法，开创了高性能计算的新范式。这一突破性进展为复杂量子多体系统的数值模拟提供了新的高效解决方案，对推动统计物理与凝聚态物理的理论研究具有重要科学意义。在生物医学工程领域，该方法在蛋白质折叠模拟、生物分子相互作用分析以及大规模神经网络建模等方面同样具有重要应用价值，有望促进精准医疗与生物信息学的发展。
（1）Heisenberg模型的iTEBD计算示意图。（2）方形晶格上XY模型的MC计算示意图。（3）FPGA加速体系结构。（4）实验结果
原文链接：https://www.nature.com/articles/s42005-025-02050-z
https://doi.org/10.1038/s42005-025-02050-z