2026年6月25日——东芝公司发布了其量子启发式优化求解器的最新版本SQBM+ 2.2版。自即日起面向全球合作伙伴提供，2.2版将可解决的优化问题规模提升至多达10亿个变量，使其跻身当前最大、最强大的求解器行列。这一扩展为金融、药物发现和物流等不同领域的大规模优化挑战中的现实决策提供了先进支持。其解决方案精度的提升，以及通过灵活GPU资源分配实现的运行效率改善，进一步强化了SQBM+的整体能力。

SQBM+是一种基于模拟分岔机器（Simulated Bifurcation Machine）的量子启发式优化解决方案，该机器构建于东芝专有的模拟分岔算法之上。在经典计算机上运行时，SQBM+能够快速为复杂的大规模问题找到高质量的近似解。

通过处理多达10亿个变量的问题，SQBM+ 2.2版能够更贴近现实应用中的优化问题规模，从而扩展了高速组合优化的实际用途。潜在应用包括金融市场的大规模投资组合优化、实时全国物流优化，以及药物研发中的复杂设计挑战，例如mRNA疫苗设计。

SQBM+ 2.2版还引入了灵活的GPU资源分配功能，这是应客户需求而开发的一项功能。它通过支持多个小规模请求并行运行来提高计算效率，同时允许在需要时将GPU资源集中用于大规模请求。

为了提升求解精度，SQBM+ 2.2版集成了SchemaSBM算法，该算法能够识别候选解中的模式，并缩小搜索空间。

SQBM+ 2.2版以软件模块形式通过Amazon Machine Images向合作伙伴提供，同时也提供适用于本地环境的GPU软件。

东芝已将SQBM+应用于金融、药物发现、物流、能源管理和材料开发等多个领域。迄今探索的应用包括金融市场交易验证、新股票指数开发、计算药物发现以及工厂仓库物流优化。东芝将继续拓展应用范围，以帮助应对日益复杂的现实挑战。

SQBM+ 2.2版的主要特性

1. 容量扩展至10亿变量优化
   SQBM+ 2.2版将可解决的二次无约束二元优化问题规模提升至多达10亿个变量，从而能够处理涉及海量可能组合的更大规模问题。
2. 灵活GPU分配实现更高效运行
   SQBM+ 2.2版可根据多个前端请求自动在后端分配GPU资源，支持同时执行并实现高效的GPU利用率。用户还可以指定分配给每个请求的GPU数量，这使得资源能够按需分布于多个小规模问题，或集中于一个大规模问题。
3. 通过SchemaSBM算法增强求解质量
   SchemaSBM算法能够识别候选解中的模式并缩小搜索空间，帮助SQBM+更高效地找到更高精度的解。