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量子计算
量子计算
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。
  • 量子计算“热”下的“冷”思考|张林峰
    那些在“不懂”的前提下就热捧量子计算的人,或许会因为预期过高而在五六年后迎来第一次“大规模失望”。《量子计算公开课:从德谟克利特、计算复杂性到自由意志》译后感 这篇译后感可能来的比较晚。事实上,本书主干部分的翻译完成于6年前。那时候,我和另一位译者李雨晗还在北京大学元培学院读本科。撰写这篇译后感的日子恰好是我与雨晗的结婚两周年纪念日。时光飞逝,当初翻译本书纯粹是出于对量子领域的兴趣、好奇心与热情。等到本书的中文版终于面世之时,我们二人都已长大,投入各自的新事业中。 我在翻译斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)的这本书时还在读本科。当时,我发现找不到获取量子计算相关知识的好途径。在2013年冬天的北大,量子场论、弦论是物理系“大神”们的必修课,但量子计算还没有形成成熟的课程体系。于是,我在网上随手搜索关键词“量子计算公开课”,试图寻找高质量的视频课。结果,视频课没找到,却找到了这本书的翻译招募信息。于是,翻译这本书的过程变成了我的学习过程。 紧接着,威斯康辛大学的罗伯特·乔因特(Robert Joynt)教授恰好来北大访问,并开了一门质量极佳的量子计算课;在那个学期,计算机系的刘田老师开设了一门名为“理论计算机科学基础”的课。我抱着要翻译好这本书的目的,选了这几门课。 后来在2014年的夏天,我访问了麻省理工学院机械系的田天老师组。恰好,斯科特和量子计算领域另一位“重磅人物”彼得·肖尔(Peter Shor)等人当时都在麻省理工学院。因此,我得以有机会和他们讨论、学习书中的相关内容。 有趣的是,这本书还涉及不少哲学的讨论,于是,修读政治经济哲学方向的雨晗也积极参与了翻译。我们的翻译在一些地方或许有不够专业的地方,还希望读者包涵指正。 这些年,我并没有把量子计算作为自己的研究领域,但“量子计算”一词变得越来越“火”:我在最近一年读到的一些有趣的相关读物竟然来自BCG这家咨询公司;与我交流相关概念和进展的朋友竟然更多来自投资界和制药界。从这个意义上来看,这本书的中文版或许来的正是时候。 然而,我想提醒读者的是,如果这波热潮推动的是知识的传播和技术的飞跃,那么它是值得的;如果它助长的是资本的泡沫和资源的浪费,那我们就该保持警惕。 本书作者阿伦森·斯科特本人在2015年当了一回“D-Wave首席怀疑官”(Chief D-Wave Skeptic这个词最初也是我翻译的),澄清了当时D-Wave公司利用媒体炒作的某些概念。在这里,我也贸然当一回“量子计算怀疑官”,陈述自己一些不成熟的想法,特别是我觉得需要特别警惕的事情。 量子计算绝对是天才们施展才华的领域,它给我们提供了极佳的问题设定。 这些设定既与现实息息相关,又大多尚未成为现实,因此,它需要伟大的洞见和难以预测的灵光一闪。但是,我在2016年考虑自己的博士研究方向时,却很难将它作为我深入研究的方向——我选择了一条“曲线”道路,一边干点别的事情,一边等着别人把量子硬件搞定。不得不承认,在翻译斯科特的书之后,我对量子复杂度失去了兴趣。当时的我认为,人们对量子复杂度的研究已经到了一定阶段,如果没有真正的量子硬件,相关研究再往后就会像弦论一样,得靠“脑洞”了。而我不觉得我在这方面的“脑洞”足够有趣(当然,这不代表我否定斯科特,甚至爱德华·威滕的品味)。我也没有选择做量子硬件的道路,因为我对此了解得太少。我觉得,不妨基于已有的基础发展解决现实问题的算法。 于是我来到普林斯顿,从师分属应用数学与分子模拟领域的两位“集大成者”鄂维南与罗伯托·卡尔(Roberto Car)。跟随两位导师,我渐渐收敛到机器学习辅助分子模拟的各项课题中来。有趣的是,2020年,我与合作者们在当时最大的超级计算机Summit上第一次实现了第一性原理精度上亿原子的分子动力学模拟,得到了高性能计算领域最高奖“Gordon Bell奖”——我算是站在了用经典计算求解量子世界的一个小小的高峰上。进一步,随着对高性能计算的逐渐深入,我对经典硬件有了越来越多的理解,并愈发庆幸自己当初没有选择量子计算。 在我看来,这几年补补经典世界的课、在经典世界搞点突破,这一策略至少是“不亏”的。再过几年,等到量子世界大门真正打开的时候,这些经验将是有用的。 最近,我看到不少鼓吹用量子计算做药物、材料设计的文章,仿佛这已经是一个触手可及的未来。我对此深表顾虑。 首先,在这个问题上,量子计算尚未显现相比于经典计算的优势。 有一种说法是,药物、材料的微观基础都是电子问题,它们天然是量子的,所以量子计算一定更适合解这类问题。我一直对此深表困惑。量子比特和电子虽然都是量子的,但电子是连续空间的费米子,电子问题并不能直接映射到我们现在设想的量子电路上。 经典算法的困难在于满足交换反对称性质的函数的表示和逼近,现有的量子方案不像能从本质上更好地解决这个问题;更不必说,这里面的可扩展性和多尺度问题是更麻烦的问题。我想不出,也没看到任何量子方案能带来本质的“加速”——要知道,药物、材料相关的实际问题体系往往动辄数万、数十万原子。这里还涉及动力学和采样的问题,量子计算该如何加速原子体系的牛顿动力学和电子体系的量子动力学?即便量子算法在一些问题上有算法上的优势,它想成为商业上有竞争力的解决方案,还有很长的路要走。 试想,在经典计算机诞生后,机器学习、人工智能这些概念“火”了不只一次。但直到经典算力和算法井喷式发展的今天,机器学习才真正迎来了极广泛的用武之地。我们尚未看到量子计算在一个具有实际意义的问题上显示优越性。甚至,谷歌声称的“量子霸权”可能也还差那么点儿意思。我非常建议有兴趣的读者可以关注一下中科院理论物理所张潘老师组的工作(https://arxiv.org/abs/2103.03074)及后续进展,我在此就不做过多讨论了。 我从来没有否认相关突破的可能性,也没有否定相关研究的意思——我的不少好朋友都是相关工作的主力。我想提醒读者的是时间尺度和预期的问题。那些在“不懂”的前提下就热捧量子计算的人,或许会因为预期过高而在五六年后迎来第一次“大规模失望”。而量子计算在商业上迈出的“一小步”,或许恰恰要等上5到10年。这一小步或许是一些NISQ算法(例如见https://arxiv.org/abs/1801.00862)以云服务的形式解决问题。但这里,我不确定这些问题需要带来多大收益,才值得投入相应的成本;或许早期愿意为之付费的都是一些以科研为目的的机器使用者。而那真正的“一大步”,现在还不太有眉目。等到真有眉目的时候,也得再等数年或数十年去解决实际问题。因此,我很担心在这个过程中,有些人会给彼此的预期疯狂地加杠杆。 2020年4月,当我看到《现代物理评论》(Review of Modern Physics)发表了一篇名为“量子计算化学”(Quantum Computational Chemistry)的文章时,我略感失望。我本以为《现代物理评论》是最严肃的物理期刊,上面都是功成名就的人展望某个领域的发展。而“量子计算化学”这个领域看起来甚至还没好好地开始,相关内容就匆匆被发表。并且,那篇文章没有解决我所理解的“计算化学”中的任何难点问题。我还看到不少学界和业界的研究机构,以及一些初创公司,把量子计算、量子通信、量子化学和量子退火等概念混淆了,这样做是无益于该领域发展的。 这里有一个问题,我说了不少自己“跑路”的原因,但是,谁该“留下”来造那些量子硬件呢?我想,必须是那些想象力无比丰富,同时又务实到极致的“疯子”。 或许,世界上已经有这样一群人或者几群人了。声称要做这件事的人是不是拥有相应的气质,还是很容易看出来的。我想加入的是另一类“疯子”的阵营:他们想尽办法用经典硬件——甚至软硬件协同设计的方式——去解决量子问题,以及材料和药物设计中的所有算法问题。我甚至与小伙伴们创立了一家名为“深势科技”的公司来推动这些事情的发展。我们得先为经典硬件说话,把基于经典硬件的物理模型、科学计算和机器学习都做到极致。等这一天真的到来时,或许量子硬件差不多就被造出来了,我们就能更进一步。如果到时候量子硬件还没被造出来,我估计我自己就会跑去造了。或许,这就是我为自己设想的通往量子计算的道路。 最近,因为这本书中文版的出版,我重新联系了斯科特,并告诉他我最近的进展。 我问:“你觉得,何时是我重返量子计算的最佳时机?我确实看见,这方面有了突飞猛进的发展,包括谷歌的‘量子霸权’和关于量子计算化学的若干提议。但我依旧觉得现在不是最佳时机,因为一台真正的、有相当能力解决实际问题的量子计算机还没有出现。但它什么时候才会来呢?”他答道:“……我只想继续保持观望态度——无论那些企业在自家的营销材料中怎么说(哈哈),量子计算显然还没有准备好应用于材料和药物设计。如果有人成功地构建了容错量子比特,那显然是开始关注的大好时机。一个更难的问题是,人们能否在‘没有’完全容错的情况下,找到一种有实际用途的量子模拟应用方向?我不知道,但人们肯定会在接下来的十年里不断尝试。”这个答案或许已经足够中肯了。 以上就是我在近期的一些思考。读者在阅读这本书时,或许感受到更多的是一些有趣的、跳跃性的思考。我只有一个建议:不用抱有太多“实用”的目的。 在翻译这本书的过程中,我和雨晗得到了大量的帮助。时隔多年,我们很难跟所有帮助过我的人一一表达谢意。我们的翻译还有很多不成熟之处,我们会再去勘误,并收集更多的意见。在这一过程中,我们也会联系那些帮助过我们的人,并希望以后有机会专门感谢他们。 张林峰,写于2021年6月26日 量子计算机有多神?它能解决哪些历史无解的难题?| 袁岚峰 量子计算机不是计算机?键盘侠们会对美国这样说吗?| 袁岚峰 “救命药贵到买不起”的难题,未来能靠量子计算机解决?| 科技袁人 科学家评论各国量子计算实力,你猜最大的喜剧和悲剧是谁?| 科技袁人 中国量子计算机“九章”刷屏,袁岚峰为你解读原理 背景简介:本文作者张林峰,2016年本科毕业于北京大学元培学院,2020年博士毕业于普林斯顿大学应用数学系。通过有效结合机器学习和多尺度建模方法,有效解决了计算化学、分子模拟、增强采样等方向中的一些关键问题,对物理、化学、材料、生物等领域的第一性原理建模和模拟产生较大影响。与合作者发展了DeePMD-kit等开源分子模拟软件和DeepModeling社区。林峰作为核心开发者的工作获得2020年度高性能计算领域最高奖ACM戈登贝尔奖。李雨晗,2017年本科毕业于北京大学元培学院;罗德学者,2021年硕士毕业于牛津大学地理与环境系。雨晗致力于野生动物保护工作,从雪豹到美洲豹,从亚洲、南美洲到非洲,从旷野到城市。雨晗现就职于山水自然保护中心。文章2021年7月7日发表于微信公众号 图灵教育(太多人关注,太少人理解,这就是“量子计算”),风云之声获授权转载。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-22
    最后回复 陀喻 2021-7-22 10:42
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  • JACS | 量子化学计算揭示巴西烷型倍半萜生物合成新机制
    原创 叨叨一下 唯信计算 5天前 收录于话题 #量子化学 13个 先睹为快 作者 日本千叶大学药学系Hajime Sato教授 日本东京大学药学系Masanobu Uchiyama教授 研究对象 巴西烷型天然产物trichobrasilenol的生物合成途径 计算方法 密度泛函理论(DFT) 计算软件 GRRM11, Gaussian 16 计算细节 所有计算均采用基于Gaussian 16程序的GRRM11。结构优化在气相下M06-2X/6-31+G(d,p)水平上进行;并在同一水平上计算振动频率,以检查每个优化结构是能量最小点(无虚频率)还是过渡态(单一虚频率);通过内禀反应坐标(IRC)追踪过渡结构到相应的局部极小值的最小能量路径(MEP);在M06-2X优化结构的基础上,计算mPW1PW91 /6-31+G(d,p)水平下的单点能量;本文讨论的吉布斯自由能是通过加入气相吉布斯自由能修正来计算的;最终的羟基化反应,采用自洽反应场(SC RF)方法,采用极化连续介质模型(PCM)对溶剂化进行了评价。 巴西烷型倍(Brasilane-type)半萜类化合物的研究由来已久,但其生物合成途径和机制尚不清楚。最近,有课题组鉴定了一种木霉萜环化酶,该酶能催化产生巴西烷型倍半萜- trichobrasilenol,并利用同位素标记法研究该天然产物形成的机理,然而,在所提出的机理中,高度协同的骨架重排的可行性备受争议。本文作者结合AFIR方法与DFT计算探究了trichobrasilenol(具有巴西烷型倍半萜的骨架)生物合成途径中所有可能反应机制,提出了一种新的非常规骨架重排机制,涉及一个多步碳阳离子级联,其中cyclopropylcarbinyl阳离子与homoallyl阳离子平衡起关键作用。这一途径和机理与以往有关巴西烷类化合物及相关萜类化合物的生物合成研究(包括同位素标记实验和副产物分析)是一致的。 研究内容 巴西烷型结构具有双环[4.3.0]壬烷骨架,常出现在倍半萜类化合物中,但其生物合成途径和机制目前还不清楚。近期,有两个课题组分别鉴定了一种萜烯环化酶,该酶催化法尼基焦磷酸(FPP)形成巴西烷型骨架产物trichobrasilenol。Kuzuyama等人并利用同位素标记法研究该天然产物形成的机理(图1)。在所提出的机理中,以5/7/3三环中间体为原料,通过复杂的协同反应,包括CC σ键的置换和重排、环收缩、π键形成和区域选择性羟基化等六个化学事件,最后合成巴西烷5/6双环骨架;然而在所提出的机理中,高度协同的骨架重排的可行性备受争议,并且无法解释水分子只在C8位发生反应。因此,作者期望通过计算的手段来解析trichobrasilenol的生物合成机制。 图1. Trichobrasilenol生物合成的前期研究内容 图片来源于:JACS 尽管量子化学计算在方法上取得了进展,但对于复杂化学反应的理论研究依旧存在挑战,主要是因为这些反应涉及广泛的键重排,存在许多可能的相关路径,以往对这种复杂反应的理论研究大多只考察根据直觉和经验选择的少数几种途径。作者认为提出一个合理的生物合成途径,有必要考虑可能的相关途径,包括各种碳阳离子的作用以及键和骨架的重排。2013年Keiji Morokuma教授与Keiji Morokuma教授共同开发了一种AFIR (Artificial Force Induced Reaction,虚构力诱导反应)方法,此方法可以理解为人为地在反应势能面上增加一个偏势以寻找潜在的反应路径。DFT计算与AFIR方法的结合可作为评估可能反应机制可行性的有力工具。本文研究中,作者便采用这种组合的方法详细研究了trichobrasilenol的生物合成过程。 图2展示了FPP转化为中间体IM8的最有利途径以及与IM1有关的相对能量。反应开始于FPP焦磷酸盐的解离,产生一个烯丙基阳离子中间体IM1,通过阳离子-π与远端C10C11双键作用稳定。事实上,C11(+0.37 au)的自然居群分析(NPA)正电荷相比烯丙基阳离子(C1C2C3)更高。因此,阳离子介导的环化过程可以顺利进行,形成所谓的humulyl阳离子中间体IM2,经过1,2-H迁徙,得到第一个较稳定的homoallyl阳离子(IM3)。从IM3中NPA电荷分布可以看出,homoallyl阳离子与相应的cyclopropylcarbinyl阳离子处于平衡状态,其中高度扭曲的环丙烷CC键有效地稳定了相邻的碳正离子,因此,尽管IM3是二级C+离子,但它出人意料地稳定。接着经过一个cyclopropylcarbinyl阳离子过渡态(TS_3-4)形成5/7/3三环中间体IM4。随后,连续两次的1,2-H迁徙,历经一个IM5中间,形成最稳定的三级碳阳离子IM6。中间IM6b包含一个高度扭曲的环丙环,其中拉长的C7C9 σ轨道的参与有助于相邻C6碳正离子的稳定。接着,经历一个非常规骨架重排和环收缩过渡态TS b7a,能垒为16.6 kcal/ mol,得到5/6双环中间体(IM7a)。IM7a具有双环[4.3.0]壬烷骨架,IM7a经历很小的活化势垒形成另一个环构象的IM7d,接着发生了1,2-H迁徙,得到了能量上更稳定的烯丙基碳阳离子IM8。最后,在C8位发生SN2′型水合反应,生成最终产物trichobrasilenol。但目前还不清楚最后的水合步骤是在酶的内部还是外部进行的。 作者对中间体IM7a做了进一步的IRC(内禀性反应坐标)计算(图3)。结果表明这一步包括三个化学过程:(i)从5/7/3到5/6/4三环系统的骨架重排,形成环丁基叔碳阳离子(shoulder_b7a),(ii)C8C9 σ键断裂和C7C9 π键的形成产生homoallyl阳离子(TS_6b7a),以及(iii)异丙烯基(shoulder2_6b7a)通过1,2-迁徙得到另一个homoallyl阳离子(IM7a)。通过追踪C6C7C8C9上的键长和NPA电荷变化,结果与碳正离子重排过程一致。 图2. Trichobrasilenol生物合成全过程的DFT计算结果 图片来源于:JACS 图3. IM6b向IM7a转化过程中键长和NPA电荷变化及IRC结果 图片来源于:JACS 结果与讨论 综上所述,作者通过分子、原子和电子尺度上的计算研究揭示了trichobrasilenol生物合成的反应途径和机理(图4)。从全局自由能曲线来看,整个反应在动力学(能垒没有超过20kcal/mol)及热力学上都是有利的(放出热量约30kcal/mol),其中限速步鄹(能垒:16.6 kcal/mol)发生在(IM6b → TS_6b7a)的非常规骨架重排(图3),包括了三个过程:(i) 从5/7/3到5/6/4三环的骨架重排,(ii)σ键断裂,(iii)异丙烯基的1,2-迁徙。新提出的催化机制成功地解释其他萜烯和萜类化合物的形成。特别是,这项工作强调了cyclopropylcarbinyl阳离子和homoallyl阳离子的平衡关系在催化过程的重要性,可以作为萜烯生物合成的中间产物。 图4. 基于计算提出的Trichobrasileno及相关副产物AF生物合成途径 图片来源于:JACS 参考文献 Hajime Sato, et al. DFT Study of a Missing Piece in Brasilane-Type Structure Biosynthesis: An Unusual Skeletal Rearrangement. J. Am. Chem. Soc. 2020, 142, 47, 19830–19834, DOI: 10.1021/jacs.0c09616

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    发表于2021-7-22
    最后回复 应云亭 2021-7-22 09:06
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  • 用量子重新定义ai,千亿量子计算赛道先锋玻色量子完成新一轮融资
    国内量子计算方向的初创公司——“玻色量子”继完成天使轮后,连续完成天使Plus轮融资,由元和资本领投,多家机构跟投。本轮融资后,玻色量子将在相干量子计算设备硬件技术研发、样机制造、以及市场应用布局等方面继续投入。 玻色量子是国内少数几个量子计算方向的海归创业企业之一,2020年11月成立,创始团队来自斯坦福、清华、中科院等知名学府,此前曾获得点亮伯恩数千万元的天使轮投资。玻色量子聚焦于相干量子计算技术路线,致力于量子计算的软硬件全平台研发,实现“用量子重新定义AI”,成果具备较快商业化可行性,针对人工智能计算进行指数级加速,进而应用和服务于各个行业,解决未来人工智能+大数据+物联网时代的算力需求。 随着今天的基于半导体的集成电路技术逐渐接近摩尔定律极限,人们把量子计算视作未来进一步提升计算能力的希望所在。从理论上说,相比起今天我们所使用的经典电子计算机,量子计算可以提供指数级的算力提升。因此量子计算成为目前前沿科技的热点之一,根据赛迪发布的《2021量子计算技术创新与趋势展望》,预计量子计算市场规模2035年会达到489.7亿美元,其重大等战略价值也使得各国政府都高度重视量子计算。 据了解,国际上实现量子计算的物理方案有超导、离子阱、光量子、冷原子等不同路线,目前尚未完全实现技术路线收敛。但由于光量子的巨大优势,在近年里已经成为量子计算领域的大热门学派,获得了资本界的高度关注和青睐。迄今为止,国际上量子计算领域的最大笔投资都是投向了采用光量子路线的企业。例如:美国光量子计算公司PsiQuantum在短短5年内获得了超过5亿美元的投资,单笔最大投资额就达到了2.15亿美元。无独有偶,加拿大的光量子科技公司Xanadu在今年的5月底也宣布获得了1亿美元B轮融资。 玻色量子公司也采用了光量子技术路线,其技术方案“相干量子计算方案”是第二代光量子计算技术,是现有超导,离子阱和光量子三大主流可扩展的量子计算技术路线中,已实现的比特数规模最大的技术方案,也是主流方案中有望最快实现百万量子比特规模的方案之一。通过对激光的精准控制,不需要超低温超导环境,在室温下即可运行,具有稳定的状态,稳定的操控,和稳定的结果“三稳”特点。正因为光量子路线的优越性和优秀的团队组成,玻色量子连续完成了两轮融资,也表明市场对光量子技术路线及对玻色量子商业化前景的高度认可与信任。 在商业化应用场景上,玻色量子也有着相对不同的见解。玻色量子认为“经典计算机+量子AI”这一混合计算架构将是近10年内量子计算行业的应用发展方向:在这样的架构中,经典计算机负责传统的通用计算部分,而量子计算部分仅作为协处理器,单纯负责对需要极大算力或是经典计算机难以求解的问题进行加速,如AI里面的深度学习、组合优化等。玻色量子相信这一混合架构将更符合商业的逻辑:它能在成本,功耗可控的条件下,即刻解决当下许多需要使用超大算力加速的问题,让产业界短期内即获得量子优势,而不用等到多年以后。 在连续完成天使轮和天使Plus轮融资的同时,玻色量子已在加速研发量子AI的产业解决方案,未来将应用于AI训练、金融量化交易、物流路径优化、通信网络优化,药物晶形预测等场景,帮助各行各业获得量子优势。在2021年6月,玻色量子已经与光大科技、北京量子信息科学研究院正式签署三方战略合作协议,未来将在金融科技应用、人才培养、共建实验室等方面展开全面深入合作。据悉,玻色量子还将在不久的将来,开放硬件平台,与更多合作伙伴一起建立起量子计算应用的产业生态,共同探索当下量子计算对各行各业的价值优势。 玻色量子创始人&CEO文凯本硕就读于清华大学,获斯坦福大学博士学位,长期专注于量子科技领域的研究,发表过多篇顶级论文和专利。曾任职于Google从事AI算法工作,并联合创办过人工智能、智能硬件公司。创始人&COO马寅毕业于中国科学院计算机专业,曾负责我国多个载人航天器型号的精密仪器与计算机系统设计工作,联合创办过人工智能硬件公司并多次成功实现科技成果商业化。 作为多家知名创投身后的母基金,元和资本这次选择了直接投资玻色量子。元和资本创始合伙人张正喜表示:元和资本一直专注于以科技创新为驱动的新经济领域,尤其是对量子计算这样的硬科技领域,更是保持了长期高度关注。虽然元和资本主要以母基金业务为主,但是对于玻色量子这样的优质早期、具备高长大性的项目将直接参与股权投资,并看好其长期价值。 来源:玻色量子 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-22
    最后回复 采驯 2021-7-22 07:52
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  • 中美日三国逐鹿量子计算,谁领风骚?
    科技日报记者 刘霞 量子计算机将在新药研发和密码破解等各方面超越传统计算机,对产业界和国家安全战略产生巨大影响,引发各国政府高度关注,美国、中国和日本等国都开始发力。 三国逐鹿量子计算机研制领域,谁领风骚? 市场潜力足 战略意义大 量子计算机在执行某些大规模计算时,速度比最好的传统计算机快得多,能在密码破译、大数据优化、天气预报、药物分析等领域“大显身手”。 《日本经济新闻》7月6日报道,如果借助量子计算机开发出划时代的电池和药物,将让全人类受益。发展到更高水平,量子计算机有望破解网络密码,从而影响安全,而掌握量子技术的国家将在高科技领域掌握主导权。 图源:视觉中国 美国波士顿咨询公司的数据显示,到2050年,量子计算机有望创造8500亿美元的利润。日本《设计新闻》网站也在7月6日的报道中指出,未来30年,量子计算机市场预计价值1万亿美元。 美国:2029年研制出商用量子计算机 正是量子计算机的潜能和“财”能,使政府、企业和科学家“竞折腰”。 谷歌公司今年5月公布了正在推进的量子计算机开发计划,目标是2029年研制出首台商用量子计算机。 其实早在2019年,谷歌就利用其53个量子比特的量子计算机“悬铃木”,在200秒内解决了最尖端超级计算机“顶点”(Summit)需要花1万年才能解决的问题,成功实现了“量子霸权”的突破性进展——“量子霸权”用来表示“在存储和通信带宽呈指数级增加后,量子计算机拥有传统超级计算机所不具有的能力”。 而令谷歌公司心心念念的是“作为通用产品的量子计算机”,他们希望借其解决现有计算机束手无策的各种难题,如帮助开发应对气候变化的新材料、抑制全球大流行病的药物等。 要解决设想中的难题,现在的量子比特数远远不够,谷歌计划将量子比特的数量增至100万个,还将解决计算时出错这一最大的难题。但增加量子比特意味着计算机的布线和控制更困难,因此需要大规模技术创新,为此谷歌已在美国加州设立了新的研发基地。 另据《科学》杂志报道,去年9月美国IBM公司称,将在2023年前建造一台包含1000个量子比特的量子计算机,同时提高容错率。 从国家层面来看,2018年,美国在以量子计算机为核心的量子信息科学领域敲定了国家战略,实施了在5年里最多投入13亿美元的美国《国家量子倡议法案》。 中国:弯道超车实现“量子霸权” 《设计新闻》网站的报道指出,制造量子比特有几种不同方法:超导、光子、离子阱和半导体(硅)中的电子自旋。 目前,谷歌和IBM一直致力于利用零电阻超导电路开发量子计算机,其核心研究目标是增加可操纵的量子比特数量,并提升操纵的精度,最终应用于实际问题。 在这方面,中国已经后来居上。据《科学》杂志报道,今年5月,潘建伟院士团队宣布成功构建了目前超导量子比特数目最多、包含62个比特的可编程超导量子计算原型机“祖冲之号”,并实现了可编程的二维量子行走,在量子搜索算法、通用量子计算等领域具有潜在应用。今年6月,研究团队再接再厉,成功将“祖冲之号”从62超导量子比特提升到66超导量子比特,从而最短能在1.2小时内完成世界最强超级计算机8年才能完成的任务。 二维超导量子比特芯片示意图,每个橘色十字代表一个量子比特。图源:中国科学技术大学 除超导方式外,中国科技大学早在2020年就采用光子的方式继谷歌之后实现了“量子霸权”:成功构建了76个量子比特(光子)的量子计算原型机“九章”。据悉,当求解5000万个样本的高斯波色取样时,目前世界最快超级计算机预计耗时6亿年,而“九章”仅需200秒。 研究团队表示:“希望能够通过15年到20年的努力,研制出通用量子计算机,以解决一些广泛应用的问题,如密码分析、气象预报、药物设计等,同时进一步探索物理、化学、生物学领域的一些复杂问题。” 此外,阿里巴巴集团也将开发量子计算机。2015年该公司与中国科学院成立了量子计算实验室,2018年推出了能通过云平台使用的服务。 日本:另辟蹊径加快步伐 日本也不甘示弱,加快了量子计算机研制的步伐。今年4月,日本富士通公司宣布将与理化学研究院(RIKEN)合作,在后者现有的高级超导量子计算技术研究基础上,在未来几年内打造出拥有1000量子比特的量子计算机。 另据《日本经济新闻》5月报道,以丰田、东芝和日本电气公司为代表的50家企业计划成立量子技术研究协议会,以推进量子技术的发展。 但日本量子计算机的研制路线与中美并不完全相同。谷歌等企业采用名为“量子门”的方式来开发量子计算机,这种量子计算机被称为“通用型”,因为它可以处理任何计算任务,但缺点是量子比特很难保持稳定,而且难度随量子比特数目的增加而增加。 而在日本备受期待的是被称为“量子退火”的方式。这种量子计算机的特点是能快速从庞大的选项中找出最佳答案,且比量子门方式更稳定。但应用量子退火算法的量子计算机,不再是通用型量子计算机,而是解决组合优化问题的专用机器,也被称为特化型量子计算机,包括日本电器公司在内的日本多家公司目前都在探索这一方式。 据日媒2019年7月报道,日本国立情报学研究所开发的量子退火机,拥有超过现有量子计算机的性能。NEC在2018年12月宣布了一项量子退火机研发计划,最终目标是打造出能够支撑10万个量子比特的量子退火机。 尽管研发工作开展得如火如荼,但量子计算机距离严格意义的大规模商用还有待时日。科学进步从来都是漫长的苦旅,要研制出易创建、易管理和扩展的商用量子计算机,还需各国加大投入,研究人员上下求索。 编辑:刘义阳 审核:朱丽 原文章作者:科技日报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-22
    最后回复 兑笞 2021-7-22 07:14
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  • 三国逐鹿量子计算
    二维超导量子比特芯片示意图,每个橘色十字代表一个量子比特。 图片来源:中国科学技术大学 今年6月,中国科技大学潘建伟团队构建出“祖冲之号”超导量子计算原型机;美国谷歌公司希望2029年研制出首台商用量子计算机;日本政府计划与约50家日本企业合作成立量子研究团体,以推动量子技术的发展。 量子计算机将在新药研发和密码破解等各方面超越传统计算机,对产业界和国家安全战略产生巨大影响,引发各国政府高度关注,美国、中国和日本等国都开始发力。 三国逐鹿量子计算机研制领域,谁领风骚? 市场潜力足 战略意义大 量子计算机在执行某些大规模计算时,速度比最好的传统计算机快得多,能在密码破译、大数据优化、天气预报、药物分析等领域“大显身手”。 《日本经济新闻》7月6日报道,如果借助量子计算机开发出划时代的电池和药物,将让全人类受益。发展到更高水平,量子计算机有望破解网络密码,从而影响安全,而掌握量子技术的国家将在高科技领域掌握主导权。 美国波士顿咨询公司的数据显示,到2050年,量子计算机有望创造8500亿美元的利润。日本《设计新闻》网站也在7月6日的报道中指出,未来30年,量子计算机市场预计价值1万亿美元。 美国:2029年研制出商用量子计算机 正是量子计算机的潜能和“财”能,使政府、企业和科学家“竞折腰”。 谷歌公司今年5月公布了正在推进的量子计算机开发计划,目标是2029年研制出首台商用量子计算机。 其实早在2019年,谷歌就利用其53个量子比特的量子计算机“悬铃木”,在200秒内解决了最尖端超级计算机“顶点”(Summit)需要花1万年才能解决的问题,成功实现了“量子霸权”的突破性进展——“量子霸权”用来表示“在存储和通信带宽呈指数级增加后,量子计算机拥有传统超级计算机所不具有的能力”。 而令谷歌公司心心念念的是“作为通用产品的量子计算机”,他们希望借其解决现有计算机束手无策的各种难题,如帮助开发应对气候变化的新材料、抑制全球大流行病的药物等。 要解决设想中的难题,现在的量子比特数远远不够,谷歌计划将量子比特的数量增至100万个,还将解决计算时出错这一最大的难题。但增加量子比特意味着计算机的布线和控制更困难,因此需要大规模技术创新,为此谷歌已在美国加州设立了新的研发基地。 另据《科学》杂志报道,去年9月美国IBM公司称,将在2023年前建造一台包含1000个量子比特的量子计算机,同时提高容错率。 从国家层面来看,2018年,美国在以量子计算机为核心的量子信息科学领域敲定了国家战略,实施了在5年里最多投入13亿美元的美国《国家量子倡议法案》。 中国:弯道超车实现“量子霸权” 《设计新闻》网站的报道指出,制造量子比特有几种不同方法:超导、光子、离子阱和半导体(硅)中的电子自旋。 目前,谷歌和IBM一直致力于利用零电阻超导电路开发量子计算机,其核心研究目标是增加可操纵的量子比特数量,并提升操纵的精度,最终应用于实际问题。 在这方面,中国已经后来居上。据《科学》杂志报道,今年5月,潘建伟院士团队宣布成功构建了目前超导量子比特数目最多、包含62个比特的可编程超导量子计算原型机“祖冲之号”,并实现了可编程的二维量子行走,在量子搜索算法、通用量子计算等领域具有潜在应用。今年6月,研究团队再接再厉,成功将“祖冲之号”从62超导量子比特提升到66超导量子比特,从而最短能在1.2小时内完成世界最强超级计算机8年才能完成的任务。 除超导方式外,中国科技大学早在2020年就采用光子的方式继谷歌之后实现了“量子霸权”:成功构建了76个量子比特(光子)的量子计算原型机“九章”。据悉,当求解5000万个样本的高斯波色取样时,目前世界最快超级计算机预计耗时6亿年,而“九章”仅需200秒。 研究团队表示:“希望能够通过15年到20年的努力,研制出通用量子计算机,以解决一些广泛应用的问题,如密码分析、气象预报、药物设计等,同时进一步探索物理、化学、生物学领域的一些复杂问题。” 此外,阿里巴巴集团也将开发量子计算机。2015年该公司与中国科学院成立了量子计算实验室,2018年推出了能通过云平台使用的服务。 日本:另辟蹊径加快步伐 日本也不甘示弱,加快了量子计算机研制的步伐。今年4月,日本富士通公司宣布将与理化学研究院(RIKEN)合作,在后者现有的高级超导量子计算技术研究基础上,在未来几年内打造出拥有1000量子比特的量子计算机。 另据《日本经济新闻》5月报道,以丰田、东芝和日本电气公司为代表的50家企业计划成立量子技术研究协议会,以推进量子技术的发展。 但日本量子计算机的研制路线与中美并不完全相同。谷歌等企业采用名为“量子门”的方式来开发量子计算机,这种量子计算机被称为“通用型”,因为它可以处理任何计算任务,但缺点是量子比特很难保持稳定,而且难度随量子比特数目的增加而增加。 而在日本备受期待的是被称为“量子退火”的方式。这种量子计算机的特点是能快速从庞大的选项中找出最佳答案,且比量子门方式更稳定。但应用量子退火算法的量子计算机,不再是通用型量子计算机,而是解决组合优化问题的专用机器,也被称为特化型量子计算机,包括日本电器公司在内的日本多家公司目前都在探索这一方式。 据日媒2019年7月报道,日本国立情报学研究所开发的量子退火机,拥有超过现有量子计算机的性能。NEC在2018年12月宣布了一项量子退火机研发计划,最终目标是打造出能够支撑10万个量子比特的量子退火机。 尽管研发工作开展得如火如荼,但量子计算机距离严格意义的大规模商用还有待时日。科学进步从来都是漫长的苦旅,要研制出易创建、易管理和扩展的商用量子计算机,还需各国加大投入,研究人员上下求索。 来源: 科技日报 原文章作者:光明网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-22
    最后回复 徇氛唤 2021-7-22 04:52
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  • 量子计算虽好,成熟商用仍需10年?
    图源:东方IC 30秒快读 1、量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。 2、量子计算机计算时需要处于低温环境,豪K级。而1K温度相当于零下272摄氏度。 3、目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题。 5G时代,万物互联,数据爆发式增长。图灵量子创始人金贤敏表示,未来数据爆炸,每年新增数据的量将是过往数据的总和。 在华为量子计算软件与算法首席科学家翁文康看来,当晶体管元件大小在原子大小10倍时,电子将变得不稳定,无法形成宏观物理世界的0与1的信号。但也正是量子隧穿效应的产生,让粒子呈现量子叠加态,使量子计算成为可能。 翁文康 图源:网络 金贤敏告诉《IT时报》记者,当摩尔定律终结,传统算力的提升无法再靠芯片尺寸支撑时,量子计算、光子计算会成为后摩尔时代突破算力的重要手段。 01 距离成熟至少10年 由于量子具有叠加态,能同时以0和1的状态进行运算,因此N个量子的算力是传统计算机2的N次方倍。 翁文康在世界人工智能大会量子计算及光子芯片论坛演讲中指出,量子计算将带来指数级增长的计算空间,1块指甲大小的超导处理器,可以带有50+量子比特 (100纳米),超越所有经典计算机的记忆体容量。 不过,不同于传统计算机输出的是一个精确结果,量子计算机输出的是概率。而人工智能也通过数据归类后产出的概率结果。因此,国防科技大学研究院吴俊杰认为,量子计算更适合人工智能的应用。 图源:东方IC 今年6月底,中科大潘建伟团队发表论文称,56个量子比特的超导量子计算原型机“祖冲之号”能将超级计算机需8年完成的任务样本压缩至最短1.2个小时,而在去年年底,潘建伟团队宣告成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”,在全球范围首次实现光量子计算的“量子优越性”。但目前量子计算仍处于实验室研发状态,只能完成特定的任务。 图源:东方IC 那么,我们距离量子计算商用化还需等待多久?金贤敏认为,实现通用量子计算机有三个前提——百万量子比特的操纵能力、极低温环境、高集成度。 翁文康判断,在量子系统仿真、量子化学、组合优化、机器学习等领域的“专用”量子计算机预计成熟期为3~5年,而在大数分解、数据库搜索、量子动力学、量子人工智能等领域“通用”量子计算机预计成熟期可能需要10年甚至更久。 02 量子计算机无法民用 “量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。”中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员尤立星直言,量子计算主要会运用于国家、政府层面。 这背后是高昂的成本。 《IT时报》记者注意到,加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。 图源:网络 尤立星表示,由于量子叠加态很脆弱,温度一高容易产生“量子噪声”,会影响计算准确度,因此无论是光子、超导、离子形式的量子计算机,计算时都需要处于低温环境,“在豪K级”。而1K温度相当于零下272摄氏度。 为了满足豪K环境,量子计算机需要配置“冰箱”,即稀释制冷机。尤立星透漏,一台“冰箱”的价格至少两三百万,而九章量子计算原型机便配备了7台。 与此同时,要将计算结果传输到室温环境还需要配备特殊的数据线,一根单价在1万元左右,而一台计算机配备100跟数据线意味着100万元的支出。 更大的成本在于能耗。尤立星表示,在室温下计算能耗放在豪K环境下则要大幅翻100万倍至1亿倍间,高达10兆瓦。要知道一般发电站的发电功率也仅在百兆瓦级别。 图源:东方IC 另一方面,从极低温环境到室温,数据线会产生“漏热”,因此在尤立星看来,线路漏热能耗甚至高于计算能耗。 中国信通院研究报告指出,业界认为在相当长时间里,通过云平台开展量子计算服务,共享稀缺资源,探索适用于量子计算行业应用,是较为切实可行的实现方式。这或许解释了为什么谷歌、华为云等公司开始布局量子云计算。而在7月7日,国内公有云第一股优刻得与图灵量子签署战略合作协议。 03 光子芯片能弯道超车吗? 每三个半月,算力需要翻一番。这是大数据时代对于算力的需求,远超摩尔定律的供给。金贤敏告诉记者,随着物理极限的到来,非冯诺依曼架构将会成为算力的下一个突破口,“人类进入架构为王的时代”。 中国科学院上海光学精密机械研究所副所长张龙认为,光子有超高信息容量、超低传输功耗和延时、超低信道干扰的特性,并天然具有并行能力,在相同功耗下,光器件比电器件快数百倍,“光子芯片将是未来科技发展的基础性核心技术,是突破摩尔定律最有前景的技术之一”。 图源:东方IC 张龙表示,目前世界各国均未在光子芯片领域形成绝对优势,“中国需要在尚未完全成熟的光子芯片领域占据先机”。目前光子芯片行业仍有加工流片平台少、检测设备仍依靠进口、高端光子器件仍匮乏、缺乏重大落地场景等四个痛点。 张龙认为,目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题,而如今中国芯片的优势在于IC设计,这是在人工智能应用场景落地下加速发展的结果。 作者/IT时报记者 孙鹏飞 编辑/王昕、挨踢妹 排版/季嘉颖 图片/东方IC、网络 来源/《IT时报》公众号vittimes 原文章作者:IT时报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-22
    最后回复 掏柿孜 2021-7-22 03:22
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  • 【产业互联网周报】三家量子计算初创企业宣布融资,华为公开量子...
    谷歌超导量子计算机 【产业互联网周报是由钛媒体TMTpost发布的特色产品,将整合本周最重要的企业级服务、云计算、大数据领域的前沿趋势、重磅政策及行研报告。】 本周(1月11日-1月17日),本周有三家量子计算赛道初企宣布融资,分别为量旋科技完成两千万A+轮融资、本源量子完成数亿元A轮融资、国仪量子完成数亿元B轮融资。除此以外,华为也正在向量子科技进军,华为技术有限公司被授权公开“一种量子密钥分发系统、方法及设备”相关专利,该专利系一种量子密钥分发系统、方法及设备,有助于降低量子密钥分发的复杂性和降低成本。 1月14日消息,钉钉正式发布6.0版本,应用开发成为新的战略方向。阿里云智能总裁张建锋表示,基于云钉一体的“低代码开发”,将成为新一代的软件开发方式。官方数据显示,目前钉钉用户数已超4亿,包括企业、学校在内的各类组织数超过1700万。次日,腾讯云宣布云开发低码LowCode平台正式开启公测。 此外,在1月12日,北京监管局发布多份公告,其中公布“AI四小龙”之一的旷视科技启动A股上市辅导,拟以公开发行中国存托凭证(CDR)的方式开启科创板上市之路;与此同时,星际荣耀于近日启动A股上市辅导,有望成为科创板中的“民营火箭第一股”。 本周有三家量子计算领域初创企业宣布融资,华为则公开“量子密钥”相关专利 1月16日消息,本周有三家量子计算赛道初企宣布融资,分别为量旋科技、本源量子、国仪量子。 1月12日,深圳量旋科技宣布完成两千万A+轮股权投资,由个人发起,新的资金将主要用于实用型超导芯片量子计算机的研发。这是量旋科技在最近半年内完成的第三笔融资;1月14日,本源量子宣布完成数亿元A轮融资,并计划在三年内到科创板上市。本轮由中网投领投,国新基金,中金祺智、建银国际、成都产投等跟投;1月15日,量子精密测量仪器公司国仪量子完成数亿元B轮融资,由高瓴创投领投,同创伟业、基石资本、招商证券跟投,截至目前,该公司估值已接近30亿元人民币。 除此以外,华为也正在伸进量子科技领域。天眼查显示,华为技术有限公司被授权公开“一种量子密钥分发系统、方法及设备”相关专利,公开号为CN108737083B,法律状态为授权。专利摘要显示,该专利系一种量子密钥分发系统、方法及设备,有助于降低量子密钥分发的复杂性和降低成本。 钉钉宣布用户破4亿,进化为企业协同办公和应用开发平台 1月14日消息,钉钉对外宣布用户数突破4亿,包括企业、学校在内的各类组织数超过1700万。阿里云智能总裁张建锋表示,钉钉的目标是成为中国最好的企业协同办公和应用开发平台,让所有业务环节的微小创新变得更容易,让进步发生。 在当日举行的钉钉6.0版本云发布会上,阿里云智能总裁张建锋表示,基于云钉一体的“低代码开发”,将成为新一代的软件开发方式,希望未来3年钉钉能长出1000万个钉应用。发布会上,钉钉宣布全面开放底层能力和1300个API接口。 腾讯云云开发低码平台开启公测,开发者可拖拽式开发应用 1月15日消息,今日,腾讯云云开发低码LowCode平台正式开启公测。该平台将繁琐的底层架构和基础设施抽象化为图形界面,让开发者通过行业化模板、拖放式组件和可视化配置,就能快速构建出小程序、H5、Web等多端应用。 基于低码平台,即便是编码水平较低的用户,也可以快速打造一个小程序/H5/网页。 英特尔正式任命VMware CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)接任公司CEO一职 1月13日,英特尔公司宣布,公司董事会已任命拥有40年资历的科技行业领袖人物帕特·基辛格(Pat Gelsinger)为新一任首席执行官,该任命自2021年2月15日起生效。基辛格履新后也将加入英特尔公司董事会。而他所接替的现任首席执行官司睿博(Bob Swan)将履职到2月15日。 据悉,基辛格自2012年起担任VMware(威睿)公司首席执行官,他带领公司转型为云基础设施、企业移动和网络安全领域公认的全球领导者,使公司的年营收几乎翻了三倍。在加入VMware威睿之前,基辛格担任EMC易安信总裁兼信息基础架构产品首席运营官,负责管理信息存储、数据计算、备份和恢复、RSA安全和企业解决方案的工程设计和运营。在加入EMC易安信之前,他在英特尔工作了30年,成为公司首任CTO,并推动了USB和Wi-Fi等关键行业技术的开发。他是80486处理器原型的架构师,领导了14种不同微处理器的开发项目,并在酷睿和至强产品系列的成功中扮演了关键角色。 值得一提的是,基辛格在14日的内部员工会议上表示,英特尔在芯片方面必须提供比苹果公司做的更好,并把苹果公司称为一家生活方式公司。“我们必须向PC生态系统提供比库比蒂诺(苹果)一家生活方式公司提供的任何产品更好的产品。未来我们必须变得如此出色。” 旷视科技筹备科创板上市,今年或迎来AI企业IPO大年 1月14日消息,证监会北京监管局公告显示,旷视科技已于2020年9月与中信证券签署科创板上市辅导协议,旷视科技拟以公开发行中国存托凭证(CDR)的方式在科创板上市。2021年或将迎来AI企业上市潮。记者了解到,目前云从科技、依图科技、云天励飞、云知声等AI企业也在冲刺科创板。国海证券也表示,政策支持行业快速发展,预计2021年将是人工智能企业IPO大年。 中国通讯云服务商容联易通考虑进行IPO,规模可能最高达5亿美元 1月13日消息,中国通讯云服务商容联易通考虑进行IPO,规模可能最高达5亿美元,计划最快于今年上半年上市。 台积电今年资本支出大增45%,最高达280亿美元 1月14日消息,在台积电法说会上,该公司公布2021年资本支出,将达到惊人的250亿至280亿美元,高于原本外界传闻的220亿美元,年增45%以上。在此之前,台积电发布2020年第四季度财报,显示本季营收为126.8亿美元,较2019年同期增加了22.0%,环比增加4.4%。台积电预计第一季度销售额127亿美元至130亿美元。 三星计划在2021年向半导体领域投资300亿美元 1月11日消息,据日经新闻报道,三星电子今年有望首次向其半导体业务投资超过300亿美元,以稳定其内存芯片的产能并扩大其代工业务。 腾讯启动碳中和规划,以前沿科技应对地球挑战 钛媒体1月12日消息,腾讯董事会主席兼CEO马化腾近日表示,腾讯将积极响应中国碳中和目标,并已着手推进碳中和规划。腾讯进一步透露将推进碳核查,并结合国际经验与中国实际状况,制定碳中和的策略与路线图。腾讯也成为了首批启动碳中和规划的互联网企业之一。 同期,腾讯首席探索官网大为撰写的新书《重构地球:AI For FEW》面世,进一步揭开了腾讯布局AI+环保的新布局。该书提出了人工智能在升级全球基础设施方面的最新探索,以及水能互联、飞行汽车、能源互联网、数字水等全新理念,为解决食物 F(food)、能源 E(energy)、水 W(water)等地球级挑战,提供了新的可持续发展方案。 字节跳动开始内测云游戏平台 1月13日消息,坚果手机产品经理朱海舟近日通过微博宣布,所有报名参加嗷哩游戏App的用户,已经全部开放内测权限,可参加相关云游戏的体验。嗷哩游戏即是字节跳动的云游戏业务,在2020年年初就已经立项,于今年年初上线开测。 京东宣布将云与AI业务同京东数科整合 1月11日,京东正式官宣成立京东科技子集团(简称:京东科技),将云与AI业务与京东数科整合在一起。同时,原京东数科CEO李娅云将出任京东科技子集团CEO。 京东集团表示,京东科技定位于专注产业的数字合作伙伴。新成立的京东科技集团,融合了京东云与AI业务和京东数科的技术服务能力,在统一的云底座上,为企业、金融机构、政府等客户产品技术解决方案,例如面向数字城市的市域治理现代化平台、面向金融机构的资管科技和保险科技、面向企业客户的数字营销和智能客服解决方案等,且这些解决方案已经在业界得到广泛应用。 此前不久,京东数科刚刚对CEO等重要职位进行了调整。其中,原京东数字科技CEO陈生强被任命为京东数字科技副董事长及京东集团幕僚长,京东集团首席合规官李娅云被任命为新的京东数字科技CEO。 小米等九家中国企业被列入美国投资黑名单,中国外交部、商务部对此回应 1月15日消息,美国政府日前将9家中国企业列入所谓“与中国军方相关”的黑名单中,其中包括手机制造商小米及飞机制造商中国商飞。根据相关投资禁令,美国投资者需在今年11月11日前出售所持“黑名单”公司的股份。 同一天,美国商务部以涉嫌危害“国家安全”为由,将中海油列入实体清单,将北京天骄(Skyrizon)列入“军事最终用户”清单。截至目前,包括中芯国际、中海油在内35家中企均在这一实体名单中。 针对一系列事件,中国外交部发言人赵立坚15日表示,特朗普政府泛化国家安全概念,滥用国家力量一再无端打压中国企业,中方对此坚决反对。中国商务部发言人15日发表谈话说,众所周知,小米、商飞等中国知名企业,从事家用电子和电器、民用飞机相关业务。美方指称上述企业支持中国军队现代化建设,对其实施限制措施,没有任何规则基础,没有任何程序公正,违背市场经济基本规则,扰乱国际金融市场秩序。中方将坚定维护中国企业的合法权益。 小米集团在15日向港交所发布公告称,本公司确认其并非中国军方拥有、控制或关联方,亦非美国NDAA法律下定义的中国军方公司。本公司将会采取合适的措施保护公司和股东的利益。 与小米一同被列入“涉军企业”清单的中微公司15日也做出回应称,“相关事项对公司生产经营没有实质影响,公司目前进出口业务情况一切正常。”中微公告指出,该公司未接受过任何军方投资,和中国军方毫无关系,也没有为任何军用终端用户提供产品。 IDC:2024年中国物联网市场支出将达约3000亿美元 1月12日消息,IDC近日发布信息,从技术、行业、应用场景等维度对2020年下半年全球物联网市场进行全面梳理,并对未来5年的市场进行了预测。IDC预计,到2024年中国物联网市场支出将达到约3000亿美元,未来5年的复合增长率将达到13.0%。2024年,中国占全球物联网支出的26.7%,超越美国成为全球第一大物联网市场。 IC Insights:2020年的半导体行业并购交易总额达1180亿美元 1月13日消息,据第三方分析机构IC Insights发布报告称,在五项的重大收购和十多笔小交易的推动下,2020年的半导体的并购总金额达到1180亿美元,创历史新高,超过了2015年达到的创纪录的1077亿美元。分析进一步指出,2020年最大的五笔并购协议(分别在7月,9月和10月宣布)的总价值为940亿美元,约占全年总额的80%。 (本文首发钛媒体App,钛媒体编辑林志佳综合) 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App 原文章作者:钛媒体APP,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 龙情韵 2021-7-21 20:29
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  • 量子计算,从德谟克利特说起|墨子沙龙
    《澳大利亚女演员剽窃我的量子力学课程来推销打印机》本文节选自《量子计算公开课:从德谟克利特、计算复杂性到自由意志》一书,感谢“图灵|人民邮电出版社”授权。 量子计算理论先锋 2020年ACM计算奖得主 斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)的经典之作相信我,这个故事值得一听。2006 年秋季学期,我在加拿大滑铁卢大学开设了一门课程,名为“量子计算,从德谟克利特说起”(Quantum Computing since Democritus)。在接下来的一年时间里,我把课程笔记陆续放在了我的博客上——这些笔记最终结集成了本书。博客读者的热情回应让我很受鼓舞。事实上, 这些回应也是一开始我被说服出版本书的理由。但有一条留言,我和其他所有人怎么都没料想到。2007 年 10 月 1 日,我收到一封电子邮件,来自一位名叫沃伦·史密斯的澳大利亚人。他说,自己在电视上看到一则理光打印机的广告,其中两位时装模特在化妆间中进行了如下一番对话。模特 1:但是,如果量子力学不是通常意义上的物理学(如果它不是关于物质、能量、波或粒子的),那它到底是关于什么的呢?模特 2:好吧,在我看来,它是关于信息、概率、可观测量,以及它们之间的关系的。模特 1:这真有趣!然后广告打出了标题:“一个更智能的型号”【译注:在英语中,“模特”和“型号”都是 model】,紧接着是一幅理光打印机的图片。史密斯很好奇这段非同寻常的话出自哪里,所以在网上搜索了一下。他找到了我的“量子计算,从德谟克利特说起”笔记的第 9 章,并发现了下面这段话:但是,如果量子力学不是通常意义上的物理学(如果它不是关于物质、能量、波或粒子的), 那它到底是关于什么的呢?在我看来,它是关于信息、概率、可观测量,以及它们之间的关系的。因此,看上去这则广告的对话中只有一句——“这真有趣!”不是我写的。史密斯还找到了一个视频链接发给我。我看了一下,果真如他所言。我更多是觉得有趣,而不是恼怒,于是我在博客上发表了一篇文章,题为《澳大利亚女演员剽窃我的量子力学课程来推销打印机》。在描述过整件事情并附上视频链接后,文章这样结尾:我这辈子几乎是头一回感到哑口无言。我不知道该怎样回应。我不知道该怎样从 500 000 个可能的玩笑中选出一个。读者们,帮帮我。我应该感到荣幸吗?还是我应该给律师打电话?这将成为我写过的最“臭名昭著”的一篇博文。到了第二天早晨,我的故事登上了《悉尼先驱晨报》,文章标题为《一位教授声称:广告公司剽窃了我的课程笔记》;Slashdot 网站也发表了文章《斯科特·阿伦森,打印机的托儿》,其他多个新闻网站也有类似报道。当时,我恰巧在拉脱维亚拜访我的同事安德里斯·安贝尼斯,但记者想方设法找到了我在该国首都里加入住的酒店的房间,在早上五点打电话,想对我进行采访。与此同时,在我的博客及其他在线论坛上出现的声音两极分化。有些读者说, 如果我不起诉广告公司,那我真是个傻子。想想看,要是他们未经许可播放了滚石乐队一首歌的几个小节,结果会怎样?他们告诉我,这类案件有时会被判赔付几百万美元。另有些读者则说,甚至“问出这个问题”就让我成了人们刻板印象中那种爱起诉的美国人,以为全世界都亏欠自己。他们说,广告公司的文案人员觉得,这样免费给我的量子力学见解做宣传没有问题,对此我应该感到荣幸。有数十个留言反复说着同一个乏味的笑话,我应该要求以与广告里的模特约会作为补偿。(我回复说,要真到了这个地步,我宁愿要一台免费的打印机。)还有一个留言只是简单地说了一句:“这简直是有史以来最搞笑的事情!”爱意传播公司承认,广告确实使用了我的课程内容,但同时表示,他们之前咨询过律师,认为这完全没有超出合理使用的范畴。与此同时,我也确实联系了一位澳大利亚知识产权律师。他告诉我,官司有可能赢,但会花费很多时间和精力。我非常纠结:一方面,剽窃是学术界不能容忍的罪行之一,并且广告公司在被抓现行后如此毫无悔意的回应让我感到愤怒;但另一方面,要是他们提前征求我的许可,我很有可能会很高兴地允许他们使用我的话,我会象征性地收点钱, 甚至分文不要。最后,我们找到了一个皆大欢喜的解决方式。爱意传播公司道歉(却不承认做错事),并给我指定的两家澳大利亚科学推广组织(参见我的博客)捐助 5000美元。作为交换,我不作进一步追究——事实上,我几乎忘了这件事情,然而我的同事仍不时会用澳大利亚的模特打趣我。但这个故事还有最后一个不无讽刺之处,而这正是我要在这里讲述它的原因——好吧,也是因为这是一个与本书相关的好笑的真实故事。如果我必须从整本书中选一段话在电视上播放,我想我也会选文案人员所选的那段话——尽管他们当初应该只是搜寻了一些听上去高深莫测的宏论,并且,我当时也没有把那段话高光标注,因为我还没有意识到它的重要性。认为量子力学是“关于”信息、概率和可观测量的,而不是关于波或粒子的,这毫无疑问并不是我的原创。早在 20 世纪 70 年代,物理学家约翰·阿奇博尔德·惠勒就说过类似的话;现如今,一个关于量子计算和量子信息的研究领域便整个建基于这个观点。事实上,在我的博客上有关澳大利亚模特事件的讨论中, 最常见(以及在我看来,最有趣)的一种观点是,我没有权利抱怨,因为广告所用的那段话没有什么特别之处:这是一个在任何物理学著作中都能找到的显而易见的想法!我多么希望事实如此。但即便在 2013 年,认为量子力学是关于信息和概率的观点依然还是少数派。拿起几乎任意一本物理学著作,不论它是科普读物,还是专业著作,你都将了解到:(1) 现代物理学讲了各式各样看上去像悖论的东西,比如波是粒子,粒子是波;(2) 而在更深层次,没有人真正理解这些东西;(3) 甚至将它们转化成数学就需要多年的深入学习;(4) 但它们正确解释了原子光谱,所以这才是要紧的。对这种“常规观点”的一个很好描述可见于卡尔·萨根的《魔鬼出没的世界》:设想你真的希望理解量子力学是关于什么的。你首先要有一定的数学基础,通过层层推进,逐步掌握一个个数学分支。你必须依次学习算术、欧氏几何、高中代数、微积分、常微分方程和偏微分方程、向量微积分、数理物理学的一些特定方程、矩阵代数,以及群论……因此,试图将量子力学的某些观点介绍给没有经过这些入门训练的公众,这样的科普工作令人望而生畏。事实上,在我看来,一直没有出现成功的量子力学普及工作的部分原因正在于此。除了这些数学复杂性,量子理论的反直觉性也让这雪上加霜。在试图理解它的过程中,常识几乎毫无用处。理查德·费曼曾说过,问为什么它是这样的并没有什么用。没有人知道为什么它是这样的。反正它就是这样的。物理学家这样说是可以理解的:因为物理学是一门实验科学。在物理学中,你可以这样说:“这些是相关的物理规律,不是因为它们讲得通,而是因为我们通过实验得到了如此这般的一个结果。”你甚至可以自豪地、满怀喜悦地说:尽管让质疑者用自己的先入之见挑战大自然的裁决好了。就个人而言,当实验主义者说世界其实是以完全不同于我之前认知的方式运行时,我会倾向于相信他们。这不牵涉需不需要说服我的问题,我也不会妄加推测实验主义者接下来会发现什么。我只会想知道:我的直觉错在哪儿了?我该如何修正,才能使它更符合实验的发现?我本该如何想,才能使得世界的实际行为不会如此出乎我的意料?对于先前的多次科学革命(牛顿物理学、达尔文进化论、狭义相对论),我自觉多少知道点儿上述问题的答案。如果我的直觉还无法与这些理论完全一致,那么至少我知道它需要如何修正。比如,要是我在创造一个新的宇宙,我可能会, 也可能不会将它造成洛伦兹不变的,但我显然会考虑这个选项,并且我会理解为什么洛伦兹不变性是其他一些我可能想要的性质的必然结果。但量子力学是另一回事。在这里,物理学家告诉我们,没有人知道我们该如何调整自己的直觉,才能使亚原子粒子的行为不再看上去那么疯狂。确实,有可能根本不存在这样的方法;有可能亚原子粒子的行为任意、粗暴始终是一个事实, 除了“如此这般的公式可以给出正确答案”之外,我们别无可说。对此,我的回应是激进的:如果真是如此,那么我也就不怎么关心亚原子粒子会如何表现了。毫无疑问,有些人需要知道亚原子粒子的行为,比如设计激光器、晶体管的人, 所以让他们去研究好了。至于我,我会去研究其他在我看来更说得通的学科,比如理论计算机科学。一方面告诉我,我的物理直觉是错误的,另一方面却不提供任何可以修正我的直觉的途径,这就好比,让我考试不及格却不告诉我怎样才能做得更好。这时,只要在我的自由选择范围之内,我自然会转向其他我可以得到 “优等”的课程、其他我的直觉确实有效的课程。幸运的是,我认为,得益于人们数十年来在量子计算和量子力学基础方面所做的工作,我们现在可以做得更多,而不只是简单地称量子力学是神秘未知且粗暴的事实。剧透一下,下面便是本书所采取的视角:量子力学是对概率法则的精彩推广:基于2-范数而不是1-范数,基于复数而不是非负实数。它可以完全独立于物理学应用而被研究(并且事实上,这样做会为之后学习物理学应用提供一个很好的起点)。这种推广的概率理论自然地指向了一个新的计算模型——量子计算模型。它挑战了人们一直以来关于计算的先验性的想法,哪怕和物理学没有联系,它也足以使理论计算机科学家们为各自的目标埋头苦干。总之,一个世纪前,人们为了解决物理的技术性问题而发明了量子力学,但是今天的量子力学可以从一个完全不同的角度卓有成效地被解释:作为思想史的一部分,在数学、逻辑、计算和哲学中探求可知的极限。在本书中,我将努力实践上述观点,并选择一段不慌不忙、弯弯绕绕的路径做到这一点。在第 1 章,我尽可能地以我所能靠近的“开端”——古希腊哲学家德谟克利特——开始。德谟克利特幸存下来的一些理论片段——其中包括,推测所有的自然现象都源于几种微小“原子”之间的复杂相互作用,它们在几乎空着的空间中尽情呼啸——比其他任何古代思想都更接近现代科学的世界观(当然比柏拉图或亚里士多德的任何思想都更接近)。然而,还没等到德谟克利特确切地阐述原子论的假设,他就不安地发现,这个假设想要将他可能原本想首先解释的感官经验“整个吞下”。那些东西怎么可能被简化成原子的运动呢?德谟克利特将这个困境以理性和感觉之间的对话的形式表现了出来。理性:“感觉上存在的是浓郁的芬芳、深深的痛苦、缤纷的色彩,但实际上存在的是原子和虚空。”感觉:“愚蠢的理性,你是想要推翻我吗?不要忘了,你只有从我这里才能得到确证!”这两行对话将成为整本书的某种试金石。我的一个主题将是,在理性与感觉2300 年之久的辩论中,量子力学看上去如何给了它们双方意想不到的新武器,同时(我认为)依旧没有产生明显的胜者。在第 2 章和第 3 章中,我继续讨论了我们所拥有的不明显依赖于物理世界“残酷事实”的最深层次的知识——数学。即使在那两章中,我内心里(并且我怀疑,还有许多其他计算机科学家内心里)还是对那些明显有物理学印记的数学持 有怀疑,比如偏微分方程、微分几何、李群,或其他任何“太连续”的东西。因此,我转而开始用一些到目前为止发现的最为“免物理”的数学:集合论、逻辑 和可计算性。我讨论了康托尔、弗雷格、哥德尔、图灵、邱奇和科恩的伟大发现, 这有助于了解数学推理本身的轮廓。并且,在说明为什么所有的数学都不能被约 化为一个固定的“机械过程”的课程里,这还展示了它们中有多少可能被约化, 并从根本上阐明了我们说“机械过程”的意思。在第 4 章中,既然无法抗拒,我也就开始涉足人脑是否也被“固定的机械过程”所掌控这一古老的辩论。我尽量 公正地给出了不同的立场(但无疑也暴露了我自己的偏见)。第 5 章介绍了可计算性理论现代版的“表亲”——计算复杂性理论,它在这本书的剩余部分中起着核心的作用。尤其是我试图说明,计算复杂性如何可以让我们系统地考虑关于知识范围的“深刻的哲学之谜”,并将其转换为“仅仅是”极度困难的、尚未解决的数学问题,而且抓住大部分我们想知道的东西!关于这种转换,没有比 P 与 NP 问题更好的例子了,于是,我在第 6 章讨论了它们。然后, 作为量子计算的热身,第 7 章探讨了“经典”随机性在计算复杂性和生活其他部分中的多种用途。然后,第 8 章介绍了从 20 世纪 70 年代起,计算复杂性的想法如何被应用于对密码学理论和实践的革命。 斯科特·阿伦森荣获2021年ACM计算奖 这一切只是为了给本书最“臭名昭著”的部分——第 9 章——搭建舞台。它介绍了我对于量子力学是“推广了的概率论”的观点。然后,第 10 章介绍了我自己领域的基础知识——量子计算理论,它可以被简单地定义为量子力学与计算复杂性理论的合并。作为坚持读完这么多技术材料的“回报”,在第 11 章里,我仔细检查了罗杰·彭罗斯爵士著名的想法,即大脑不仅是量子计算机,还是量子引力计算机,能够解决图灵不可计算问题。而这,或类似的东西,可以利用哥德尔不完备性定理来证明。指出这些想法的问题是小菜一碟,并且我也这样做了,但我发现更有趣的是去问,彭罗斯的猜测中是否可能有真理的金子?第 12 章面对的是我所认为的量子力学的核心概念问题:不是说未来是不确定的(谁在乎呢?),而是说,过去也是不确定的!我考察了两种对于这个问题截然不同的反应:第一种是在物理学家中受欢迎的,即诉诸“退相干”,以及由热力学第二定律提供的 “有效时间箭头”;第二种是“隐变量理论”,如玻姆机制。虽然隐变量理论被拒绝了,但我发现它们会指向一些非常有趣的数学问题。该书的剩余部分是对早期的观点的应用,针对的是数学、计算机科学、哲学和物理学中各种大的、令人振奋或有争议的问题。后面的各章与前面的相比,更多地讨论了更新的研究——主要在量子信息和计算复杂性方面,但也有一点儿量子引力和宇宙学——这都是令我震惊的研究,且在我看来为那些“大问题”的解决提供了一点儿希望。因此,我希望后面各章的内容能比前面各章先过时!虽然有一点儿轻微的相关性,但后面各章基本可以按照任何顺序去读。第 13 章讨论了数学证明的新概念(包括概率证明和零知识证明),然后利用这些概念来理解隐变量理论的计算复杂性。第 14 章讨论的是量子态“大小”的问题——它们能否编码指数多的经典信息?然后,我把这个问题一方面与关于量子力学诠释的辩论联系了起来,另一方面与最近对于量子证明和建议的复杂性理论研究联系了起来。第 15 章探讨了量子计算“怀疑论者”的论点:他们不仅认为建造一个实用的量子计算机是困难的(每个人都同意这点),而且认为由于某种根本的原因,这永远都是不可能实现的。第 16 章探讨了休谟的归纳问题,并将其作为起点讨论了计算学习理论,以及最近关于量子态可学习性的工作。第17 章讨论了我们对经典和量子交互证明系统(即 IP = PSPACE 以及QIP = PSPACE 定理)理解的一些突破,但最大的兴趣点在于那些已经导致了非相对化电路下界的突破——因此,这可能会给 P 与 NP 问题带来一些曙光。第 18 章考察了著名的人择原理和“末日论”。讨论以高度的哲学性开始(当然得这样),但最终迂回到对后续选择量子计算以及 PostBQP = PP 定理的讨论。第 19 章由对纽科姆悖论和自由意志的讨论,通向康威– 科亨的“自由意志定理”,以及贝尔不等式在生成“爱因斯坦认证的随机数”时所起的作用。第 20 章讨论了时间旅行:用一种现在已经熟悉的模式,从一个广泛的哲学讨论开始,以一个证明结束,该证明是说,拥有封闭类时曲线的经典或量子计算机产生的正是 PSPACE 的计算能力(它所依托的假设对那些有趣的反对意见是开放的,我会对此详细讨论)。第 21 章讨论了宇宙学、暗能量、贝肯斯坦界以及全息原理。但是,并不奇怪的是,这些讨论都着眼于这一切对于“计算的极限”意味着什么。比如,一个人可以储存或者搜索多少比特,以及一个人可以对这些比特执行多少操作,而无须使用创造一个黑洞那么大的能量?第 22 章是“甜点”:它是基于这门课的最后一节而写的,其中学生可以随便问我任何问题,看我如何挣扎着回应。讨论的主题包括:量子力学垮台的可能性、黑洞与“模糊球”、计算复杂性理论中谕示结果的相关性、NP 完全问题和创造性、“超量子”的关联、随机算法的去随机化、科学、宗教以及理性的本质,以及为什么计算机科学不是物理学系的一个分支。最后说几句。有一件事情,你不会在这本书中找到——对于量子计算“实用性”的广泛讨论:无论是物理实现,还是纠错,或者肖尔算法、格罗弗算法以及其他基本量子算法的细节。造成这一疏忽的原因之一是以下情况附带的:这本书是基于我在滑铁卢大学量子计算研究所的讲座而写的,那些学生已经在其他课上学习了所有关于那些方面的知识。第二个原因是,这些知识在许多其他的书和网上课堂笔记(包括我自己的一些)中都有 ,我认为没有必要推倒重来。但第三个原因是,坦率地说,建立一种新型计算机的技术前景尽管非常令人振奋,但那不是我进入量子计算领域的根本原因。(嘘,请不要把我说的话告诉任何资助机构的董事。)需要明确的是,我认为我在有生之年看到实用量子计算机是完全有可能的(当然,也有可能不会看到)。如果我们确实有了可扩展的、通用的量子计算机, 那么它们几乎肯定会找到真正的用武之地(破译密码甚至都不算):我认为主要是对于像量子模拟这样的专业研究,不过退一步,也包括解决组合优化问题。一方面,如果那真的发生了,那么我希望我会跟世上所有的人一样兴奋——当然,如果我做过的工作可以在新的世界里找到应用的话,我会乐疯了的。另一方面,如果有人明天给我一个实用的量子计算机,那么就我个人而言,我承认我想不出自己会拿它来做什么:我只能想到其他人可以用它来做的事情!部分出于这个原因,如果可扩展的量子计算被证明是不可能的,那么这将让我比听到它被证明为可能时的感觉兴奋一千倍以上。因为这样的失败将意味着我们对量子力学本身理解的错误和不完备:一场物理学革命!不过作为一个先天的悲观主义者,我的猜测是,大自然不会对我们如此好心,可扩展的量子计算终将成为可能。总之,你可以说,比起我们可以对量子计算机做的事情,我待在这个领域更多的原因在于量子计算机出现的可能性为我们对世界的理解已经做的事情。要么, 实用的量子计算机可以被造出来,可知的极限不是我们所认为的那样;要么,它们不能被造出来,量子力学原理本身需要被修订;要么,就是有一个迄今还难以想象的方法来利用现有计算机有效地模拟量子力学。所有这三种可能性听起来都像是狂人猜想,但其中至少有一个是对的!所以不管结果是什么,有哪句话比这句“这真有趣”更贴切(逆向抄袭某电视广告)?扩展阅读: 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 邓祥 2021-7-21 15:50
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  • 三国逐鹿量子计算,谁领风骚?
    今年6月,中国科技大学潘建伟团队构建出“祖冲之号”超导量子计算原型机;美国谷歌公司希望2029年研制出首台商用量子计算机;日本政府计划与约50家日本企业合作成立量子研究团体,以推动量子技术的发展。 量子计算机将在新药研发和密码破解等各方面超越传统计算机,对产业界和国家安全战略产生巨大影响,引发各国政府高度关注,美国、中国和日本等国都开始发力。 三国逐鹿量子计算机研制领域,谁领风骚? 市场潜力足 战略意义大 量子计算机在执行某些大规模计算时,速度比最好的传统计算机快得多,能在密码破译、大数据优化、天气预报、药物分析等领域“大显身手”。 《日本经济新闻》7月6日报道,如果借助量子计算机开发出划时代的电池和药物,将让全人类受益。发展到更高水平,量子计算机有望破解网络密码,从而影响安全,而掌握量子技术的国家将在高科技领域掌握主导权。 美国波士顿咨询公司的数据显示,到2050年,量子计算机有望创造8500亿美元的利润。日本《设计新闻》网站也在7月6日的报道中指出,未来30年,量子计算机市场预计价值1万亿美元。 美国:2029年研制出商用量子计算机 正是量子计算机的潜能和“财”能,使政府、企业和科学家“竞折腰”。 谷歌公司今年5月公布了正在推进的量子计算机开发计划,目标是2029年研制出首台商用量子计算机。 其实早在2019年,谷歌就利用其53个量子比特的量子计算机“悬铃木”,在200秒内解决了最尖端超级计算机“顶点”(Summit)需要花1万年才能解决的问题,成功实现了“量子霸权”的突破性进展——“量子霸权”用来表示“在存储和通信带宽呈指数级增加后,量子计算机拥有传统超级计算机所不具有的能力”。 而令谷歌公司心心念念的是“作为通用产品的量子计算机”,他们希望借其解决现有计算机束手无策的各种难题,如帮助开发应对气候变化的新材料、抑制全球大流行病的药物等。 要解决设想中的难题,现在的量子比特数远远不够,谷歌计划将量子比特的数量增至100万个,还将解决计算时出错这一最大的难题。但增加量子比特意味着计算机的布线和控制更困难,因此需要大规模技术创新,为此谷歌已在美国加州设立了新的研发基地。 另据《科学》杂志报道,去年9月美国IBM公司称,将在2023年前建造一台包含1000个量子比特的量子计算机,同时提高容错率。 从国家层面来看,2018年,美国在以量子计算机为核心的量子信息科学领域敲定了国家战略,实施了在5年里最多投入13亿美元的美国《国家量子倡议法案》。 中国:弯道超车实现“量子霸权” 《设计新闻》网站的报道指出,制造量子比特有几种不同方法:超导、光子、离子阱和半导体(硅)中的电子自旋。 目前,谷歌和IBM一直致力于利用零电阻超导电路开发量子计算机,其核心研究目标是增加可操纵的量子比特数量,并提升操纵的精度,最终应用于实际问题。 在这方面,中国已经后来居上。据《科学》杂志报道,今年5月,潘建伟院士团队宣布成功构建了目前超导量子比特数目最多、包含62个比特的可编程超导量子计算原型机“祖冲之号”,并实现了可编程的二维量子行走,在量子搜索算法、通用量子计算等领域具有潜在应用。今年6月,研究团队再接再厉,成功将“祖冲之号”从62超导量子比特提升到66超导量子比特,从而最短能在1.2小时内完成世界最强超级计算机8年才能完成的任务。 除超导方式外,中国科技大学早在2020年就采用光子的方式继谷歌之后实现了“量子霸权”:成功构建了76个量子比特(光子)的量子计算原型机“九章”。据悉,当求解5000万个样本的高斯波色取样时,目前世界最快超级计算机预计耗时6亿年,而“九章”仅需200秒。 研究团队表示:“希望能够通过15年到20年的努力,研制出通用量子计算机,以解决一些广泛应用的问题,如密码分析、气象预报、药物设计等,同时进一步探索物理、化学、生物学领域的一些复杂问题。” 此外,阿里巴巴集团也将开发量子计算机。2015年该公司与中国科学院成立了量子计算实验室,2018年推出了能通过云平台使用的服务。 日本:另辟蹊径加快步伐 日本也不甘示弱,加快了量子计算机研制的步伐。今年4月,日本富士通公司宣布将与理化学研究院(RIKEN)合作,在后者现有的高级超导量子计算技术研究基础上,在未来几年内打造出拥有1000量子比特的量子计算机。 另据《日本经济新闻》5月报道,以丰田、东芝和日本电气公司为代表的50家企业计划成立量子技术研究协议会,以推进量子技术的发展。 但日本量子计算机的研制路线与中美并不完全相同。谷歌等企业采用名为“量子门”的方式来开发量子计算机,这种量子计算机被称为“通用型”,因为它可以处理任何计算任务,但缺点是量子比特很难保持稳定,而且难度随量子比特数目的增加而增加。 而在日本备受期待的是被称为“量子退火”的方式。这种量子计算机的特点是能快速从庞大的选项中找出最佳答案,且比量子门方式更稳定。但应用量子退火算法的量子计算机,不再是通用型量子计算机,而是解决组合优化问题的专用机器,也被称为特化型量子计算机,包括日本电器公司在内的日本多家公司目前都在探索这一方式。 据日媒2019年7月报道,日本国立情报学研究所开发的量子退火机,拥有超过现有量子计算机的性能。NEC在2018年12月宣布了一项量子退火机研发计划,最终目标是打造出能够支撑10万个量子比特的量子退火机。 尽管研发工作开展得如火如荼,但量子计算机距离严格意义的大规模商用还有待时日。科学进步从来都是漫长的苦旅,要研制出易创建、易管理和扩展的商用量子计算机,还需各国加大投入,研究人员上下求索。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 严蒙雨 2021-7-21 13:53
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  • 量子计算将在2021年迎来创纪录的投资额
    今年上半年风险资本/私募股权基金在量子计算技术方面的投资额为2.58亿美元。以此计算,2021年势必成为该领域投资的丰收年。如果硬件制造商IonQ的拟议反向兼并能顺利开展,2021年将大幅超越之前的融资纪录。仅这笔交易就将筹集6.5亿美元,高于以往任何一年的年度融资总额。 迄今为止,超过70%的融资资金流向了D-Wave、Rigetti和PsiQuantum等量子硬件初创公司。它们与谷歌、IBM和霍尼韦尔等大型企业的量子计算部门展开竞争。 量子计算机可以加速某些类型的计算(通常称为量子加速),从而为诸多领域带来变革。当前技术需要运行数千年的计算将可缩短至几个小时完成。 市场预计具有商业化“加速”功能的量子计算机将在大约五年后上市。宝马、道达尔和巴斯夫等公司正在投资研究项目,以确保自身能够尽快利用量子计算机。 量子技术获得的风险资本/私募股权基金融资 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 狂抗 2021-7-21 10:48
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  • 只谈“量子霸权”不谈量子计算到底能干啥的,都是耍流氓
    “光子芯片不会被卡脖,外国不再有先发优势!”今年夏天,量子计算、量子芯片吸足了人们的眼球。 从六月底的中国量子计算机“祖冲之”打破量子霸权,到七月上旬世界人工智能大会上首次出现量子相关的分论坛,有行业人士在大会期间疾呼:“我们正处在计算能力真正爆发的前夜,通用量子计算机的时代正在到来。” 先不谈量子霸权或量子优越性是什么,首先,量子究竟是什么? 这个问题可以说困扰着一代又一代的物理学家们,爱因斯坦1905年提出光量子假说;玻尔1913年提出他的原子结构论;德布罗意1923年提出相波……但量子理论的先驱们此后都为量子的离奇的特性困扰不已,有关量子的种种问题,即便是今天从事量子前沿领域研究的科学家也无法给出具体答案。 量子论的奠基人之一玻尔(Niels Bohr)曾说:“如果谁不为量子论而感到困惑,那他就是没有理解量子论。” 当然,这些让人头疼的问题就留给科学家继续挠头去,对于我们普通人来说,我们只关心量子计算的时代到底真的像不少从业者说的那样,马上就要到来了么? 令普通人产生疑惑的最主要原因,就是当下讨论“量子霸权”这种高深的经过层层包装的概念太多,而谈论最基础信息从而让大家更了解量子计算机真实“功能”的又太少。 什么是经典计算机、什么是量子计算机、为何量子计算如此重要?只有弄清了这些问题,才知道近年来不管是政府、科研机构、高校,还是各公司、投资机构关注量子计算的原因,以及量子计算机实现和具体应用的难点。 自1946年第一台电脑发明至今,人类社会一直追求着更快、更强的计算机性能用来处理海量数据,但如今经典计算机的摩尔定律迭代已逐渐跟不上人类对算力的追求了。 经典计算机的运行机制大家或许都有耳闻,即为经典的冯·诺依曼架构,传统计算机是通过集成电路中电路的通断来实现0、1之间的区分。传统冯·诺依曼计算机体系结构的存储程序方式造成了系统对存储器的依赖,CPU 访问存储器的速度制约了系统运行的速度,更具体一点,芯片的性能(包括但不仅仅是晶体管数量的多少)决定着计算机的运算速度。 然而,如今芯片先进制程面临着巨大的难题——量子隧穿效应带来的漏电流。该原理已涉及到量子力学相关理论,可以简单理解为当材料逼近1nm的物理极限时,有一定的电子可以跨过势垒,从而漏电。这个问题对于人类来说暂时是无解的,因为物理理论还没有搞清楚这个现象。 如今,一些科研机构和实验室中已实现2nm芯片的技术路线,但继续走下去无疑需要前沿物理理论的再次突破,这不是短时间能攻克的问题,因此,在人类基础理论没有突破性进展的情况下,未来更具想象性的量子计算来了。 无法战胜它便加入它,不少科研人员选择拥抱量子的特性,使用粒子的特殊量子特性来进行计算,一扇新世界的大门也就此展开。如何利用量子的特性来运算呢?为确保准确,这里引用我国量子光学的泰斗级人物郭光灿院士的表述。 “量子比特可以制备在两个逻辑态0和1的相干叠加态,换句话讲,它可以同时存储0和1。考虑一个 N个物理比特的存储器,若它是经典存储器,则它只能存储2^N个可能数据当中的任一个,若它是量子存储器,则它可以同时存储2^N个数,而且随着 N的增加,其存储信息的能力将指数上升,例如,一个250量子比特的存储器(由250个原子构成)可能存储的数达2^250,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。 由于数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行,因此,量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2^N个输入数进行数学运算。其效果相当于经典计算机要重复实施2^N次操作,或者采用2^N个不同处理器实行并行操作。可见,量子计算机可以节省大量的运算资源(如时间、记忆单元等)。” 用更直观的比喻来说就是,如果要走出一个迷宫,传统计算机就像一个永不停歇的小人儿,在岔路做出选择,一条道走到黑,走到头发现错了再回头重走;而超级计算机也是这个小人,只不过移速更快,效率更高,但本质还是一条道走到黑;而量子计算机则完全不同,它的小人是会影分身的小人,每走到一个路口,无需做出选择,可以自动分出一个自我同时走,这样的结果就是效率以指数级提升。 至于为何量子计算机的小人可以同时走不同的路,背后的原理没人知道,但科学家们把一个量子比特既是0又是1的这种现象称之为量子的叠加态,其衍化出来的著名实验有薛定谔的猫以及平行时空/平行宇宙的假设。 量子计算机在特定运算领域领先经典计算机的运算方式用小学数学来讲,就是如果要运算a*b*c*d*e*f,经典计算机需要先算a*b,然后把其结果乘以c,再乘以d……得出结果后继续上述步骤,一步一步慢慢来,而量子计算机则是同时运算a*b、c*d、e*f,因此,量子计算机在特定计算上要比经典计算机快无数倍。 到底有多快呢,潘建伟与朱晓波教授带领的中国科技大学团队,使用66量子位的超导型量子计算机“祖冲之”处理对随机量子电路的输出分布进行采样,用了1.2小时就完成,而当前最强大的经典超级计算机完成运算则需要8年。 超强的计算能力使量子计算机在未来可以为密码分析、气象预报、石油勘探、药物设计等所需的大规模计算的行业服务,并可揭示高温超导、量子霍尔效应等复杂物理机制,为先进材料制造和新能源开发等奠定科学基础。 这是否意味着量子计算机已经全面超越了经典计算机呢?答案是否定的。量子计算机虽然有神奇的量子叠加态可以应用,但受制于现阶段量子计算机的发展水平,其实际能用到的场景却是非常有限的。华为量子计算软件与算法首席科学家翁文康在WAIC上的演讲中表示,在量子系统仿真、量子化学、组合优化、机器学习等领域的“专用”量子计算机预计成熟期为3-5年,而在大数分解、数据库搜索、量子动力学、量子人工智能等领域“通用”量子计算机预计成熟期可能需要10年甚至更久。 可以说现在所有的量子计算机仍只是专用计算机,无法像经典计算机一样解决通用性的问题。如,去年我国轰动一时的量子计算机“九章”,其设计出来就是为了“求解高斯玻色取样”,在此类专项问题求解上非常快,但它在做其他的计算任务或许还没有我们手中的电脑、手机快。 要解决量子计算机的通用性难题并不容易,Intel院士、研究院院长Rich Uhlig曾做过一个估算,“只有在数百个甚至数千个量子位可靠运行的情况下,量子计算机才能比超级计算机更快地解决实际问题。”壁仞科技创始人、董事长、CEO张文认为,量子计算在实用性、成本和软件上依然存在瓶颈,需进一步提升量子比特数和量子纠错能力,量子计算机才有成功商用的可能。 但现在量子芯片还处在数十个量子比特的一段,加上量子比特的操纵还是业界的难题,离商用水平还为时过早,导致大规模的量子算法还没有可以承载运行的平台。 在今年的WAIC上,图灵量子创始人金贤敏教授在接受媒体采访时表示,实现通用量子计算机有三个前提——百万量子比特的操纵能力、低环境要求、高集成度。他认为光量子路径是唯一能够满足这些条件的技术体系,是通向大规模通用量子计算的最可行路径。 量子计算有不同的实现路径,如“祖冲之”是超导量子计算,“九章”是光量子计算,除了超导和光量子计算,离子阱方案、核磁共振方案、金刚石方案、超冷原子方案、拓扑比特方案等等。 金贤敏教授则对光量子计算机的商业落地持乐观态度。他表示两年前大家认为需要10~15年量子霸权才有可能会实现,结果2019年谷歌、2020年中国都纷纷实现了量子霸权,所以现在大家觉得遥远的技术体系突破和产业应用的落地可能会比预想中来得更快。 当然,量子霸权仅代表量子计算机在解决某些特定问题上的能力超越了任何经典计算机,但“量子霸权”其实只是量子计算机发展的一个阶段,此时的量子计算机仍属于专用机范畴,要想量子计算种种“梦幻般”的应用真正落地,恐怕还有不短的路需要走。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 暂箭 2021-7-21 09:16
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  • 启科量子韩琢:现有信息加密算法,将在量子计算来临后崩解
    图源:图虫创意 记者 | 姜菁玲 大数据时代所面临的算力需求正在急剧增加——目前已经达到每三个半月翻一番的程度,远超摩尔定律18个月翻一倍的供给量。也正因为此,越来越多的人正在企图解决算力瓶颈问题。 量子计算是其中一种解决方案。华为量子计算软件与算法首席科学家翁文康曾说,量子计算将带来指数级增长的计算空间,一块指甲大小的超导处理器,可以带有50+量子比特,超越所有经典计算机的记忆体容量。 然而,设想当算力真的达到量子计算的水平,一个新的担心出现了:现有的对信息加密的算法,椭圆算法——一种非对称加密方式,在量子计算机下,破解速度从经典计算机的1万年,可能会过渡到只有“一个响指”的时间。这也就意味着,量子计算机面前,传统的加密方式让信息被偷听窃密的可能性急剧增加。 启科量子公司近日在北京举办的一场发布会中针对这个痛点,推出了一种加密解决方案,包括新一代QKD(量子密钥分发)设备、 QKD专用光芯片以及分布式离子阱量子计算机工程机。 该公司CEO陈柳平告诉界面新闻记者,目前启科量子采用的是量子物理的方式进行物理加密,利用量子具备的不可分割性、不可复制性和不可窃听性三种性质实现。 陈柳平举例,假设当下Alice和Bob两端正在对话,“今天下午五点吃饭”,这句话在量子计算机面前几乎是明文的。而现在,利用该加密算法,量子加密网络所提供的密钥对此进行加密后,中间人就不可能窃取这段文字。 总体来看,这套加密算法所解决的主要痛点在于,用户数据传输过程中的泄密、窃听问题。启科量子公司的设备将提供密钥,用户可以自行对数据进行加密,保护数据传输安全。 “现有的加密的协议在量子计算真正意义到来之前是会崩解的,我们不可能等到那一天到来之后再想解决办法。”韩琢提到,包括支付宝、网上银行、电网间、军队间等等场景都尤其需要量子加密。 目前启科量子通信产品已经布局了政务网、智慧城市、大数据中心、智能汽车、轨道交通等多个领域。具体来说,该公司与宁算科技合作,将量子通信和量子计算应用于智能网联汽车、电力无线网、智慧城市等领域;已经与某纳米药业公司合作,将量子计算应用于新药研发等等,通过量子科技为更多行业赋能。 天眼查信息显示,启科量子公司成立于2016年,在2021年1月获得来自中关村发展前沿基金、中关村金种子基金以及中关村创投的5000万元天使轮投资。陈柳平介绍,公司新一轮的融资正在进行中,不久将会有相关信息发布。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-21
    最后回复 绍崆坑 2021-7-21 04:29
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  • 量子计算开源开发工具包Qiskit发布
    经典计算的优化花费了超过50年的时间,进展到让使用者只要用几行程序代码就能打造一个应用程序或网站的程度;量子计算在接下来两三年也必须经历类似的过程。 传统的计算工作是以0与1进行,量子计算则以量子位来代表1或是0,或是同时可以代表两者。这种重迭能让两个量子位已无法用个别元素来解释的方法执行,这种行为称为纠缠(entanglement,或译为“缠结”)… ... 原文章作者:电子工程专辑.,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-20
    最后回复 怯肝愍 2021-7-20 22:28
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  • 穷人的量子比特:量子计算机太难造了,先试试概率计算机?
    选自IEEE Spectrum 作者:Kerem Camsari、Supriyo Datta 机器之心编译 机器之心编辑部 2019 年,日本东北大学和普渡大学的研究者进行了一个概念证明实验,用「概率比特」代替量子比特解决困扰经典计算机的整数分解问题。相关研究发表在《Nature》杂志上,证明了一种名为「概率计算机」的装置的可行性。作者表示,这种「概率计算机」可以解决一些通常认为需要依靠量子计算机解决的问题,但建造的条件没有那么苛刻(可在室温下运行),因此实现起来可能更加容易,他们还将「概率比特」称为「穷人的量子比特」。最近,该研究的作者又在《IEEE Spectrum》上发表了一篇短文,用通俗的语言介绍了这种计算机的基本原理。 近年来,随着摩尔定律走向消亡,量子计算机被人们寄予厚望。许多评论者指出,如果工程人员能够设计出实用的量子计算机,人类的计算方式将发生结构式转变。 但是,这一断言有个重要的「如果」。 从理论上来说,量子计算机前景广阔,但建造一台实用的量子计算机需要克服巨大的困难。一些怀疑者甚至认为,由于技术难度过大,人们可能无法在可预见的未来建造出一台通用量子计算机。当然,也有人比较乐观,认为只要花 5-10 年就能实现这一愿景,这些人来自谷歌、IBM、英特尔等正在建造量子计算机的科技巨头。 但是,即使整个量子计算产业的发展比支持者预期的要慢很多,有一件事似乎是确定的。量子计算已经激发了人们对概率在计算系统中所扮演角色的深刻理解——正如已故物理学家理查德 · 费曼在上世纪 80 年代将这一想法重新带回人们视野时所期望的那样。 在 2012 年开始着手概率比特(p-bit)的研究时,我们寻求的正是这种理解。「概率比特」是基于量子比特(qubit)起的一个名字。费曼曾将这种这种概率计算机视为他所展望的量子计算机的一种对比。因此,我们问了自己一个问题:怎么才能造一个出来? 有两个磁化方向的磁体可以存储一个比特。早期的计算机使用这种方法造出了磁芯存储器。然而,将磁芯存储器变小是非常困难的,因为它的体积越小,性质就越不稳定。 在 2019 年的一篇《Nature》论文中,我们成功利用了这个看起来像 bug 的特点,使用不稳定的小磁体来实现 p-bit。在日本东北大学研究者的帮助,我们构建了一台有 8 个 p-bit 的概率计算机。 这种新的基于磁体的 p-bit 在建造概率计算机时并不是必需的。其实,早些时候,我们已经构建了一种利用复杂电子电路从确定性比特中产生伪随机序列以实现 p-bit 的概率计算机。富士通等公司也已经开始销售类似的概率计算机。但是,使用不稳定的磁体作为基本构建块,我们就可以用几个晶体管(而不是几千个)来实现一个 p-bit,这使得大型概率计算机的构建成为可能。 在这样一台计算机中,p-bit 组成的系统从初始状态演化到最终状态,并通过许多可能的中间状态之一。计算机走哪条路径完全是一种偶然,每条路径都有一定的概率。把所有可能路径的概率加起来,你就得到了到达一个给定最终状态的总概率。 量子计算机也做类似的事情,但它用的是量子比特,而不是概率比特。这就意味着,这里每条路径都有物理学家所说的概率振幅,它可以是负的。更准确地说,它是一个复数,既有实部也有虚部。 在量子计算机中,要想确定从某个初始状态到最终状态的总体概率,你首先要把所有可能路径的振幅相加,得到最终状态的概率振幅。最终的振幅也是一个复数,然后求其大小的平方得到实际概率,这个数字介于 0 和 1 之间。 简而言之,这就是概率计算机和量子计算机之间的关键区别。前者将所有概率加起来,后者将复数概率振幅加起来。 这种差异其实非常重要。概率是一个小于 1 的正数,所以加上一个额外的路径只会提高最终概率。但概率振幅是复数,这就意味着增加一个额外的路径可能会抵消一个现有的路径。这就好像一条路径有一个负的概率。 量子计算的力量直接来自这种使概率为负的能力。用于整数分解的 Shor 以及用于数据搜索的 Grover 等知名算法都会小心翼翼地编排可用的中间路径,以确保那些导致错误输出的路径被抵消,而那些通往正确答案的路径可以被添加。 但是,这一力量的实现是要付出代价的。携带这些复数振幅的量子比特必须被小小翼翼地保护,以免受环境的影响。这通常需要极低的温度。相比之下,在室温下使用更简单的技术就可以创建概率计算机。但这样的计算缺乏负概率的魔力,因此只对不需要路径抵消的算法有效。 用概率比特模拟量子计算机在理论上是可能的,但这并不是一个实用的策略。尽管如此,与确定性计算机相比,概率计算机还是能在很多重要问题上提供显著加速,这就是为什么我们对建造这种计算机如此感兴趣。 概率计算机如何工作?其实,它的原理和我们日常使用的数字系统非常不同,甚至大多数计算机工程专业的学生都对此知之甚少。因此,我们想以对话的方式聊一聊这个话题。 对话人物的名字取自伽利略的一本书——《两种世界体系的对话》。这是一本写得很机智的书,书中内容以三个人物的对话展开——Simplicio(主张地心说的亚里士多德主义者)、Salviati(主张日心说的哥白尼主义者)和 Sagredo(在这场辩论中持中立态度的博学智者)。在这场对话中,Salviati 系统地驳斥了 Simplicio 的所有观点,并得出了伽利略所主张的关于地球围绕太阳运转的证明。Sagredo 最终总结道,睿智的 Salviati(其实就是伽利略本人在书中的投影)是正确的。亚里士多德错了。然后三人退下,享受餐点和美酒。 本文的对话也在这三人之间展开,只是角色的使命略有变化。Salviati 负责传达作者的知识和观点;Sagredo 可以看成读者(你);Simplicio 只是路人甲。三人在飞机上相遇。 以下是对话部分: 什么是「概率计算机」 Sagredo:我看你在读 IEEE 杂志,你是电气工程师吗? Salviati:是啊,我是研究计算的。 Sagredo:你最近在忙什么有趣的事情吗? Salviati:我和我的同事在研究一种新的计算方法。你知道,我们的所有电子设备,比如手机,都是基于电路的,每个输入都有对应的输出,比如输入 5 和 6,这些设备就可以给出它们相乘的结果 30。但现在,我们构建了一个反向的电路:给一个数字 30,设备可以给出你所有的输入组合,比如 5 和 6、15 和 2、10 和 3 以及 30 和 1。 Sagredo:听起来很有意思。但这是做什么用的? Salviati:它有很多用途,因为现在很多问题反过来都会变得很难,比如乘法计算就比因式分解简单得多。很多小孩都可以迅速算出 711 x 85 等于 65535,但把 65535 分解为 711 x 85 就没那么简单了,进一步得到其他组合(比如 257 x 255)就更难了。 Sagredo:我明白了。但是我听说现在的计算机都能打败围棋大师,那解决这类问题也不难吧? Salviati:的确,现在的数字计算机可以打败围棋大师,但鲜为人知的是,它们要消耗 10 兆瓦的电才能做到这一点,而人类围棋大师只需要消耗 10 到 20 瓦。人们对降低复杂计算的能耗非常感兴趣,我们认为我们正在研究的「反向计算」可以实现这一愿景。 Sagredo:您应该很难向我这种小白解释你们的设计理念吧? Salviati:确实得多花点时间,我需要画几张画。(Salviati 看到旁边的人有张没用过的餐巾纸。)不好意思,可以用一下您的餐巾纸吗? Simplicio:没问题。 Salviati:(Salviati 放下小桌板开始画画。)你看,在数字计算机中,所有的东西都能用比特(0 和 1)来表示,后者又可以用拥有两种状态的物理实体来表示,比如磁铁。 工程师们制造复杂的电路来执行特定的操作。比如,我们可以构造一个电路来做一比特二进制乘法运算:输出的比特是 0 或 1(我们称它为 C),具体结果取决于输入比特 A 和 B 的乘积。 Sagredo:这和你们的反向电路区别在哪儿? Salviati:我们用 p-bit 来构建电路,它既不是 0 也不是 1,而是在二者之间快速波动,一半的时间是 0,一半的时间是 1。 Sagredo:那这有什么用呢?这些比特根本不携带任何信息。 Salviati:没错,但如果我们让它们互相沟通,这些比特就有用了。你看,如果它们彼此之间不互相沟通,它们就会独立地在 0 和 1 之间波动。我们可以画一个像这样的直方图来表示 A、B 和 C 所有组合的概率。八种可能性中的每一种都是等可能的。 Salviati:现在假设 A、B 和 C 可以互相沟通,而且它们喜欢相互倾听和模仿。那么如果 A 变成 1,B 和 C 也会变成 1。如果 A 变成 0,B 和 C 也会相继变成 0。现在再画一个直方图,我们可以看到峰值只剩下两个。 此时,我们的 p-bit 小磁体仍旧保持波动,但它们的波动是一致的。 Sagredo:就好像你有了一个在 0 和 1 之间波动的大磁体,但这个大磁铁看起来也没多大用。 Salviati:确实如此。如果我们有一个非常积极的沟通,就能得到一个大磁体。为了使这一点有用,我们必须巧妙地设计它们之间的通信,以便出现所需的一组峰值。 举个例子,如果我们想实现 1 比特乘法器,我们只需要 8 个峰值中的 4 个出现。对于 ,我们想要看到的是:, , , 。 如果能通过精心设计 p-bit 之间的通信来实现这一点,我们就得到了前面提到的可逆电路。 Sagredo:这是怎么做到的? Salviati:让三个磁体在四种可能之间自由穿梭:, , , 。 但如果我们强制地将 A 和 B 磁体锁定为 0,那么这些磁体就只剩下了一种选择:,也就是说,C 只能为 0。 Sagredo:这就像一个以正向模式运行的乘法器:0 x 0 = 0,对不对? Salviati:是的。如果要以反向模式运行,我们可以将 C 锁定为 0。如此一来,该系统将在以下三个选项之间波动:, , 。这是反向的乘法器。给定输出 0,系统告诉我们有三种可能的输入与之对应,分别是:0 x 0, 0 x 1, 和 1 x 0。 Sagredo:我明白了。但是你如何在你的 p-bit 之间设计这种神奇的通信呢?换句话说,你怎么知道要设计什么样的通信方式? Salviati:有一些成熟的方法可以用来确定创建一组所需的峰值需要何种通信方式。 Sagredo:你这是在闪烁其词。根据你前面的说法,我还以为这是你们自己想出来的,所以才那么兴奋。 Salviati:事实上,这部分是众所周知的,至少对某些应用是这样。一些公司正在使用普通硬件和随机数生成器来构建概率计算机,以模拟我刚才说的概率位翻转。但这样做会浪费很多能量,很快就能把笔记本电脑的电池耗尽。我们的电路只需要三个晶体管和一个特殊的硬件元件就能实现同样的功能,这个硬件元件的内在物理特性产生了随机数。 Sagredo:能否介绍一下这个特殊元件? Salviati:我们使用了一种名为磁穿隧接面(magnetic tunnel junction)的东西来建造一个简洁的装置,该装置可以让 p-bit 沟通起来非常容易。我们设它的输出为 V_out,这个输出是波动的。如果 V_in 为 0,V_out 就会有 50% 的时间为 1,50% 的时间为 0。但如果 V_in 是正的,V_out 就更有可能是 0。如果 V_in 是负的,V_out 就更有可能是 1。如果你让 V_in 一直是正的或负的,你就可以将输出「锁定」为某个状态。 这就是每个 p-bit 通过输入电压 V_in 倾听其他 p-bit 的方式,它通过输出电压 Vout 来「说话」。比如,p-bit A 可以通过将 A 的输出反馈给 B 的输入来与 p-bit B 通信。我们用这个装置构造了可逆电路。到目前为止,我们还没有做什么惊天动地的事情:它们只是一个概念性的证明。但我们已经表明,这样的设备可以用先进的技术构造出来。有朝一日,我们可以利用这样的技术构造出巨大的电路,以解决现实世界的问题。 Sagredo:现实世界的问题是指哪些问题? Salviati:比如优化问题,在这类问题中,你需要找到使某个成本函数最小化的配置。 人们每天都在解决优化问题,比如找到递送一堆包裹的最佳顺序,使得快递员走的距离最短。类似的问题可以映射到我们使用的基本架构上。每个问题都需要特定的连接模式。一旦我们弄清楚这些模式并把它正确地连接起来,p-bit 电路就能以配置峰值的形式给出答案。 Sagredo:Okay,你激发了我对这个系统的兴趣。但我们马上就要着陆了,还有什么渠道能让我了解你们的研究吗? Salviati:我们最近发表了一篇文章,介绍了如何构造一台能够计算亲属之间遗传亲缘程度的 p-bit 计算机,你可以看一下。 文章链接: https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/waiting-for-quantum-computing-try-probabilistic-computing 两年过去,研究者取得了哪些新进展 自 2019 年展示用于概率计算机的硬件以来,普渡大学等机构的研究团队还利用现有的硅技术,通过 Amazon Web Services 公开提供的传统硬件模拟了一台具有数千个 p-bit 的概率计算机(相关链接: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9173656)。 此外,研究者还发表了几篇关于集成单个硬件组件的进展的论文,试图建模更大的系统,并从一开始就确保能源效率(相关链接: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.201906021)。 「关于 p-bit 的最佳实现目前还没有定论。但我们已经展示了哪些是有效的,确定最佳实现是迟早的事。」普渡大学的一位电子与计算机工程教授表示。 普渡大学的概率计算研究隶属于一个名为「Purdue-P」的项目。从名字来看,这些研究者似乎是唯一一批从事概率计算研究的学者,但在世界的其他地方,还有一些团队在用不同的材料和范式研究相似的技术。 普渡大学前博士后研究员 Kerem Camsari 表示,「作为一个领域,我们着眼于自身还不能解决的计算问题。同时我们也在想,现在有数字计算,有量子计算,还有什么?」「其实,从更高的层次来看,有很多东西都可以被称作『概率计算』」。 参考链接: https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/waiting-for-quantum-computing-try-probabilistic-computing https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2021/Q1/creating-a-new-type-of-computing-thats-naturally-probabilistic.html 原文章作者:机器之心Pro,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-20
    最后回复 怯肝愍 2021-7-20 15:24
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  • 【芯观点】耶鲁大学教授详解:量子计算会成为变革IC产业的重要力量...
    耶鲁大学应用物理教授Steven Girvin,图片来源:集微网视频采访截图 集微网报道,研制量子计算机迈出的第一步是在大学黑板上进行的大量深奥的数学运算。据粗略统计,包括美国、英国、中国和德国在内的各国政府合计已投入数十亿美元以推进量子研究。如今这项已经发展几十年的技术终于成为了一个商业命题。 2020年是后“量子霸权”(或称“量子优越性”)元年,世界对量子计算的投入持续上涨,技术和生态蓬勃发展,多个平台异彩缤纷。2020年12月,中国的76个光子的量子计算原型机“九章”的问世,让中国成为全球第二个实现“量子优越性”的国家。 在这一浪潮将在2021年继续推高社会的关注和期待,但接下去量子计算的研究需要证明自身的使用价值。 那么量子计算到底有哪些“非凡”之处?量子计算能不能成为IC产业革命性的重要力量?相关的研究和应用处于怎样的阶段?集微网日前独家连线专访了耶鲁大学应用物理教授Steven Girvin。Steven Girvin研究量子力学多年,2020年开始任美国布鲁克黑文国家实验室C2QA量子优势联合设计中心负责人,布鲁克黑文是今年美国国家科学基金会和能源部拨款资助的五个量子研究院之一。 量子计算VS传统计算 所谓量子计算,简单来说,就是依据量子物理定律来处理信息的新型计算方式。Girvin对集微网指出,量子物理始于一个世纪以前,发展成熟但一直变化不大。直到近几十年来,学界和产业界才逐步意识到量子技术有尚未被发掘的强大力量。 Girvin进一步解释,普通的电脑使用二进制数,0和1是基本算符,每个数字称为一个位元(二进制位,或称比特)。但了解了量子力学和不确定性原理之后,就会发现量子系统的单位能够处在不确定状态中。“而这一发现的真正意义在于,(利用量子力学的特性)可以使电脑它真正的意义是电脑能同时进行多线运算,即能同时考虑到位元是0和位元是1时的两种情况。而当这一能力延申到多个位元上,也就是量子位元,计算机能同时做的事就会呈指数增长,如此就能做到现有的传统电脑不可能完成的某些计算任务。”Girvin指出。 简而言之,利用量子力学的反直觉特性,可以大幅加速某些类型的计算。这让量子计算机在原理上具有超快的并行计算能力,可望通过特定算法在一些具有重大社会和经济价值的问题方面(如机器学习,密码破译、大数据优化、材料设计、药物分析等)相比经典计算机实现指数级别的加速。 “当问题越来越复杂,数据库越来越大,或者变量越来越多时,在传统电脑上执行这种计算的难度系数就会指数增长,难以执行。而这种难度在量子计算机上增长得会慢一些。”Girvin指出量子计算的长远潜能。 以机器学习为例,关于机器学习的一种思考方式是将其视作优化问题,即计算机试图在数百万个变量之间折中取舍,以求出误差尽可能小的解。而量子计算机则有望大大提高计算速度,从而在优化问题中的表现远胜过普通电脑。 “量子计算机还处于普通电脑1940年的阶段” 那么目前学术方面量子计算的研究到哪一步了呢?对此,Girvin的结论是,尽管领域每天都会有很多进展,以求做出更大更有用的量子计算机,但是技术上还没有准备好,“我们仍处于第二次量子革命的初级阶段。” Girvin说,目前人类在量子世界中的研究进展相当于“刚刚做出了真空管,或者刚刚发明算盘、晶体管这样的阶段”。 “这个阶段相当于普通电脑在1940年的时候,非常初级,非常简单,只有少量的量子位元。”Girvin指出,目前的量子计算机虽然已经有一些应用,人们已经能从网上接入量子计算机,在上面简单地编码实验,但总体上仍处于研究阶段,还谈不上有经济价值。 而对于量子计算的能力,全球的研究也尚处于很初级的阶段。Girvin指出,过去二十年来,一个巨大的进步是量子位元保留信息的时间增长了一百万倍。 “二十年前,第一批量子位元面世时,几乎无法储存信息,大概只能记住一纳秒。现在的技术能保留信息一毫秒了。”Girvin称,这是一个了不得的进步,也是做出更复杂电路的前提。 他进一步解释,事实上,量子位元能同时处于0和1的叠加状态这一特性,既是优点也是缺点。缺点是这种叠加状态对外界环境的噪音、摄动和干扰极度敏感,因此需要设计更稳定的量子位元,要能更长时间地保持量子状态才能做出更复杂的电路,才能在运行大型算法时保持量子计算的优势。Girvin介绍,这也是为什么目前在他所在的量子研究院,主要在研究超导量子位元和超导微波电路的重要原因。 Girvin指出,当前研究的最大挑战之一就是量子纠错,或者设计容错率高的电路,这其中的关键是需要大量量子位元,因为尽管每一个位元都是不完美的,但是整个集合能完成近乎完美的运算。“理论上这是可以完成的,但我们仍处在探索的初级阶段,在练习,在实验。” 此外,基于量子计算的算法和全新编程方式的空白,是另一大研究挑战。Girvin说,这就像1940年在初代电脑上用真空管进行编程时,有大量的电线要插到配线架上,有很多部分需要连接起来,其过程繁琐冗杂,当时的程序员都饱受硬件编程之苦。直到数学家约翰·冯·诺伊曼和他的合作者们发明了冯·诺伊曼结构——一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构。Girvin认为,目前在量子计算的研究上,也正在经历着这方面的同比,并进入一个寻求优化方案的时代。 各国的量子角逐赛 尽管关于量子计算的研究尚有诸多挑战,但研制量子计算机已成为世界各个大国角逐的焦点。 为什么量子计算领域的竞争这么重要?对此,Girvin认为,量子技术将给各国经济和国家安全方面带来重要影响力,尽管具体潜力还不清楚,但很有可能是“如同第三次工业革命一般的变化”。 在量子计算未来可能的重要应用中,IC设计领域可望得到受益。Girvin指出,芯片设计上有大量优化步骤,需要在芯片上定位处理器的不同部分,在这其中绕线连接,还有成千上万的约束元件,线路不能太多太长等,这一切都必须依赖计算机来计算。 另外,很重要的一点,量子计算也被众多科学家们视作突破当前已经趋于枯竭的摩尔定律的一项新希望。 由人工智能等一系列前沿应用引发的对计算能力的需求不断激增,这让摩尔定律和冯诺依曼架构的瓶颈日益凸显。在过去50年里,传统数字计算机的性能按照摩尔定律一路提升——集成电路(微芯片)的容量大约每18-24个月翻一番。如今,数字计算机性能的发展速度似乎正在放慢,冯诺依曼计算架构不断抵近极限,即内存的读取速度和芯片的处理速度渐渐难以实现同步。所以寻找新的替代方案变得尤为重要。 Girvin介绍,每个国家关注的量子计算领域也有所不同,不过主要集中在量子信息处理(或者量子计算)、量子沟通以及量子传感三个领域,而三个领域又是紧密相连的。除了已经谈论颇多的量子计算外,量子沟通研究在量子力学范围内最大限度地精确测量微小信号;量子传感可用于探测微小的无线电信号,射电天文学者或工程师用来探测微小磁场,药物研发、基础科学和工程中也有很多应用。 “每个国家都会对这三个领域有所涉猎,只是投资水平不同。近年来中国在量子沟通上下了很多功夫,量子计算也是。”Girvin说。 前不久问世的中国的76个光子的量子计算原型机“九章”,求解数学算法高斯玻色取样只需200秒,而目前世界最快的超级计算机要用6亿年。标志着中国成为全球第二个实现“量子优越性”(国外也称之为“量子霸权”)的国家。 此外,欧洲也在量子沟通上大量投入,包括超导量子位元和冷原子。美国正在开始研究量子沟通,关注的也是超导量子位元和量子沟通。Girvin领导的其中一个美国国家量子研究院,更多地关注短距离沟通,将模组和电脑群连接在一起。 Girvin解释,量子计算有很多平台,包括超导量子位元、光学、原子等等,所有能用于承载量子信息的物理对象都能成为平台。另外也有其他的研究中心专注于量子材料的研究。 何时实现商业化价值? 近期,风险资本开始流入围绕量子计算的公司。投资者开始在这项常处于初期的技术上大胆下注,他们认为,即使目前量子计算机尚规模有限、易出错、不稳定,也可能被证明具备商业用途。 不过,Girvin提醒,现在要说量子计算机能有效解决什么问题还为时过早。他指出,学术领域和在资本领域对此说法略有不同,“资本或许会夸大量子的可能性,而我们并不知道这些承诺是否能兑现。总而言之,大型量子计算机能够解决很多有趣的难题,但并不是所有问题。有些问题还是需要启发性实验设计,寻求可用但或许并不完美的解决方案。”Girvin对量子技术的发展阶段保持怀疑态度,但他表示即便当前量子计算仍处于早期发展阶段,他对此的前景也很乐观。 “从晶体管的发明开始,人类用了50年时间才发展到现在的超级电脑。所以量子计算机的大规模生产使用也可能要50年。”Girvin指出,不过鉴于现在很多人对这个领域的发展倾注精力,他认为十年左右有望看到量子计算的重大突破,甚至看到具有经济价值的量子计算机,而大概五年之后,能做出容纳更多量子位元、储存时间更长的量子计算机来进行更复杂的运算,解决科学上的难题。 但Girvin同时强调,未来往往是不可预测的。一般来说研发新技术新工程时总会高估短期成果,而低估其长期可能带来的颠覆影响,因而Girvin认为,当前我们还不知道量子力学的全部应用,正如发明晶体管的人也不知道它会被用来播放音乐,不知道激光会被用来传输音乐。“这些技术和器件最终真正的使用方式会令其研发者大吃一惊。”量子计算机在未来将带来的惊喜也同样如此。 结语: 尽管那些“跑最后几公里的人”往往备受瞩目——他们把新兴技术拿来,试图创立长久有利可图的业务。但应当记住的是,量子计算走到今天,有赖于成千上万数学家、实验物理学家和工程师的努力。而这种进步和创新也绝非是单一技术的突破,事实上,量子计算的进步倚赖的是激光刀低温学等其他几十个领域的进步。而如若我们想要看到更多这类的成功,就应当记住,大量没那么光鲜的工作必须有人去身先士卒。 (校对/零叁) 原文章作者:爱集微APP,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-20
    最后回复 峰帷 2021-7-20 10:04
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  • 中美日三国逐鹿量子计算,谁领风骚?
    ◎ 科技日报记者 刘霞 量子计算机将在新药研发和密码破解等各方面超越传统计算机,对产业界和国家安全战略产生巨大影响,引发各国政府高度关注,美国、中国和日本等国都开始发力。 三国逐鹿量子计算机研制领域,谁领风骚? 市场潜力足 战略意义大 量子计算机在执行某些大规模计算时,速度比最好的传统计算机快得多,能在密码破译、大数据优化、天气预报、药物分析等领域“大显身手”。 《日本经济新闻》7月6日报道,如果借助量子计算机开发出划时代的电池和药物,将让全人类受益。发展到更高水平,量子计算机有望破解网络密码,从而影响安全,而掌握量子技术的国家将在高科技领域掌握主导权。 图源:视觉中国 美国波士顿咨询公司的数据显示,到2050年,量子计算机有望创造8500亿美元的利润。日本《设计新闻》网站也在7月6日的报道中指出,未来30年,量子计算机市场预计价值1万亿美元。 美国:2029年研制出商用量子计算机 正是量子计算机的潜能和“财”能,使政府、企业和科学家“竞折腰”。 谷歌公司今年5月公布了正在推进的量子计算机开发计划,目标是2029年研制出首台商用量子计算机。 其实早在2019年,谷歌就利用其53个量子比特的量子计算机“悬铃木”,在200秒内解决了最尖端超级计算机“顶点”(Summit)需要花1万年才能解决的问题,成功实现了“量子霸权”的突破性进展——“量子霸权”用来表示“在存储和通信带宽呈指数级增加后,量子计算机拥有传统超级计算机所不具有的能力”。 而令谷歌公司心心念念的是“作为通用产品的量子计算机”,他们希望借其解决现有计算机束手无策的各种难题,如帮助开发应对气候变化的新材料、抑制全球大流行病的药物等。 要解决设想中的难题,现在的量子比特数远远不够,谷歌计划将量子比特的数量增至100万个,还将解决计算时出错这一最大的难题。但增加量子比特意味着计算机的布线和控制更困难,因此需要大规模技术创新,为此谷歌已在美国加州设立了新的研发基地。 另据《科学》杂志报道,去年9月美国IBM公司称,将在2023年前建造一台包含1000个量子比特的量子计算机,同时提高容错率。 从国家层面来看,2018年,美国在以量子计算机为核心的量子信息科学领域敲定了国家战略,实施了在5年里最多投入13亿美元的美国《国家量子倡议法案》。 中国:弯道超车实现“量子霸权” 《设计新闻》网站的报道指出,制造量子比特有几种不同方法:超导、光子、离子阱和半导体(硅)中的电子自旋。 目前,谷歌和IBM一直致力于利用零电阻超导电路开发量子计算机,其核心研究目标是增加可操纵的量子比特数量,并提升操纵的精度,最终应用于实际问题。 在这方面,中国已经后来居上。据《科学》杂志报道,今年5月,潘建伟院士团队宣布成功构建了目前超导量子比特数目最多、包含62个比特的可编程超导量子计算原型机“祖冲之号”,并实现了可编程的二维量子行走,在量子搜索算法、通用量子计算等领域具有潜在应用。今年6月,研究团队再接再厉,成功将“祖冲之号”从62超导量子比特提升到66超导量子比特,从而最短能在1.2小时内完成世界最强超级计算机8年才能完成的任务。 二维超导量子比特芯片示意图,每个橘色十字代表一个量子比特。图源:中国科学技术大学 除超导方式外,中国科技大学早在2020年就采用光子的方式继谷歌之后实现了“量子霸权”:成功构建了76个量子比特(光子)的量子计算原型机“九章”。据悉,当求解5000万个样本的高斯波色取样时,目前世界最快超级计算机预计耗时6亿年,而“九章”仅需200秒。 研究团队表示:“希望能够通过15年到20年的努力,研制出通用量子计算机,以解决一些广泛应用的问题,如密码分析、气象预报、药物设计等,同时进一步探索物理、化学、生物学领域的一些复杂问题。” 此外,阿里巴巴集团也将开发量子计算机。2015年该公司与中国科学院成立了量子计算实验室,2018年推出了能通过云平台使用的服务。 日本:另辟蹊径加快步伐 日本也不甘示弱,加快了量子计算机研制的步伐。今年4月,日本富士通公司宣布将与理化学研究院(RIKEN)合作,在后者现有的高级超导量子计算技术研究基础上,在未来几年内打造出拥有1000量子比特的量子计算机。 另据《日本经济新闻》5月报道,以丰田、东芝和日本电气公司为代表的50家企业计划成立量子技术研究协议会,以推进量子技术的发展。 但日本量子计算机的研制路线与中美并不完全相同。谷歌等企业采用名为“量子门”的方式来开发量子计算机,这种量子计算机被称为“通用型”,因为它可以处理任何计算任务,但缺点是量子比特很难保持稳定,而且难度随量子比特数目的增加而增加。 而在日本备受期待的是被称为“量子退火”的方式。这种量子计算机的特点是能快速从庞大的选项中找出最佳答案,且比量子门方式更稳定。但应用量子退火算法的量子计算机,不再是通用型量子计算机,而是解决组合优化问题的专用机器,也被称为特化型量子计算机,包括日本电器公司在内的日本多家公司目前都在探索这一方式。 据日媒2019年7月报道,日本国立情报学研究所开发的量子退火机,拥有超过现有量子计算机的性能。NEC在2018年12月宣布了一项量子退火机研发计划,最终目标是打造出能够支撑10万个量子比特的量子退火机。 尽管研发工作开展得如火如荼,但量子计算机距离严格意义的大规模商用还有待时日。科学进步从来都是漫长的苦旅,要研制出易创建、易管理和扩展的商用量子计算机,还需各国加大投入,研究人员上下求索。 科技日报 《科技日报》是富有鲜明科技特色的综合性日报,是面向国内外公开发行的中央主流新闻媒体,是党和国家在科技领域的重要舆论前沿,是广大读者依靠科技创造财富、提升文明、刷新生活的服务平台,是中国科技界面向社会、连接世界的明亮窗口。 7049篇原创内容 编辑:刘义阳 审核:朱丽 终审:何屹 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-20
    最后回复 窠驯 2021-7-20 09:42
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  • 量子计算虽好,成熟商用仍需10年?
    图源:东方IC 30秒快读 1、量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。 2、量子计算机计算时需要处于低温环境,豪K级。而1K温度相当于零下272摄氏度。 3、目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题。 5G时代,万物互联,数据爆发式增长。图灵量子创始人金贤敏表示,未来数据爆炸,每年新增数据的量将是过往数据的总和。 在华为量子计算软件与算法首席科学家翁文康看来,当晶体管元件大小在原子大小10倍时,电子将变得不稳定,无法形成宏观物理世界的0与1的信号。但也正是量子隧穿效应的产生,让粒子呈现量子叠加态,使量子计算成为可能。 翁文康 图源:网络 金贤敏告诉《IT时报》记者,当摩尔定律终结,传统算力的提升无法再靠芯片尺寸支撑时,量子计算、光子计算会成为后摩尔时代突破算力的重要手段。 01 距离成熟至少10年 由于量子具有叠加态,能同时以0和1的状态进行运算,因此N个量子的算力是传统计算机2的N次方倍。 翁文康在世界人工智能大会量子计算及光子芯片论坛演讲中指出,量子计算将带来指数级增长的计算空间,1块指甲大小的超导处理器,可以带有50+量子比特 (100纳米),超越所有经典计算机的记忆体容量。 不过,不同于传统计算机输出的是一个精确结果,量子计算机输出的是概率。而人工智能也通过数据归类后产出的概率结果。因此,国防科技大学研究院吴俊杰认为,量子计算更适合人工智能的应用。 图源:东方IC 今年6月底,中科大潘建伟团队发表论文称,56个量子比特的超导量子计算原型机“祖冲之号”能将超级计算机需8年完成的任务样本压缩至最短1.2个小时,而在去年年底,潘建伟团队宣告成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”,在全球范围首次实现光量子计算的“量子优越性”。但目前量子计算仍处于实验室研发状态,只能完成特定的任务。 图源:东方IC 那么,我们距离量子计算商用化还需等待多久?金贤敏认为,实现通用量子计算机有三个前提——百万量子比特的操纵能力、极低温环境、高集成度。 翁文康判断,在量子系统仿真、量子化学、组合优化、机器学习等领域的“专用”量子计算机预计成熟期为3~5年,而在大数分解、数据库搜索、量子动力学、量子人工智能等领域“通用”量子计算机预计成熟期可能需要10年甚至更久。 02 量子计算机无法民用 “量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。”中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员尤立星直言,量子计算主要会运用于国家、政府层面。 这背后是高昂的成本。 《IT时报》记者注意到,加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。 图源:网络 尤立星表示,由于量子叠加态很脆弱,温度一高容易产生“量子噪声”,会影响计算准确度,因此无论是光子、超导、离子形式的量子计算机,计算时都需要处于低温环境,“在豪K级”。而1K温度相当于零下272摄氏度。 为了满足豪K环境,量子计算机需要配置“冰箱”,即稀释制冷机。尤立星透漏,一台“冰箱”的价格至少两三百万,而九章量子计算原型机便配备了7台。 与此同时,要将计算结果传输到室温环境还需要配备特殊的数据线,一根单价在1万元左右,而一台计算机配备100跟数据线意味着100万元的支出。 更大的成本在于能耗。尤立星表示,在室温下计算能耗放在豪K环境下则要大幅翻100万倍至1亿倍间,高达10兆瓦。要知道一般发电站的发电功率也仅在百兆瓦级别。 图源:东方IC 另一方面,从极低温环境到室温,数据线会产生“漏热”,因此在尤立星看来,线路漏热能耗甚至高于计算能耗。 中国信通院研究报告指出,业界认为在相当长时间里,通过云平台开展量子计算服务,共享稀缺资源,探索适用于量子计算行业应用,是较为切实可行的实现方式。这或许解释了为什么谷歌、华为云等公司开始布局量子云计算。而在7月7日,国内公有云第一股优刻得与图灵量子签署战略合作协议。 03 光子芯片能弯道超车吗? 每三个半月,算力需要翻一番。这是大数据时代对于算力的需求,远超摩尔定律的供给。金贤敏告诉记者,随着物理极限的到来,非冯诺依曼架构将会成为算力的下一个突破口,“人类进入架构为王的时代”。 中国科学院上海光学精密机械研究所副所长张龙认为,光子有超高信息容量、超低传输功耗和延时、超低信道干扰的特性,并天然具有并行能力,在相同功耗下,光器件比电器件快数百倍,“光子芯片将是未来科技发展的基础性核心技术,是突破摩尔定律最有前景的技术之一”。 图源:东方IC 张龙表示,目前世界各国均未在光子芯片领域形成绝对优势,“中国需要在尚未完全成熟的光子芯片领域占据先机”。目前光子芯片行业仍有加工流片平台少、检测设备仍依靠进口、高端光子器件仍匮乏、缺乏重大落地场景等四个痛点。 张龙认为,目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题,而如今中国芯片的优势在于IC设计,这是在人工智能应用场景落地下加速发展的结果。 作者/IT时报记者 孙鹏飞 编辑/王昕、挨踢妹 排版/季嘉颖 图片/东方IC、网络 来源/《IT时报》公众号vittimes 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-20
    最后回复 尿鸢 2021-7-20 06:59
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  • 对话薛其坤:量子科学从基础到应用值得期待欣赏马斯克敢于试错
    近日,在2021年中国发展高层论坛经济峰会上,中国科学院院士、南方科技大学校长薛其坤与特斯拉、SpaceX首席执行官、“科学狂人”埃隆·马斯克进行对话,引发舆论热议。会后新京报贝壳财经记者对薛其坤进行了专访。 谈及刚刚结束对话的马斯克,作为校长的薛其坤感慨,“非常希望有更多的学生,像马斯克一样,越多越好。”在他看来,马斯克身上敢于在科学基础上,大胆试错的精神值得所有人学习。 面对很多学习基础科学的年轻人毕业后纷纷投身互联网、金融等高薪领域,薛其坤表示理解学生的选择,但也认为这些学生之所以能在转行时游刃有余,也有赖于学习基础科学打下的基础。他调侃称,“现场三个嘉宾都和物理有关,如果你想做像马斯克一样的企业家,你可以学物理;想做薛澜这样的大学管理者,你也可以学物理;如果实在不行,你就留在物理学院,当个像我一样的教授。”同时,他还呼吁给顶尖科研人才提升待遇、解决后顾之忧,要给“他们创造超过有限条件的无限条件”。 面对当下热点的人工智能、大数据、云计算等行业,薛其坤表示“越基础越尖端”,下一次技术革命应该是现有技术全部用清洁能源代替。他还就提升原始创新能力,加强基础科研水平,以及量子科技的未来发展回答了新京报记者的提问。 https://p8.itc.cn/q_70/images03/20210325/870b41d78f5c46ddabcbee28ba546973.jpeg 中国科学院院士、南方科技大学校长薛其坤。 谈马斯克:他对产业的理解、敢于试错的精神值得所有人学习 新京报:跟马斯克的对谈,对你是否有启发? 薛其坤:印象比较深的是他对科技产业的理解。还有就是大胆试错,敢于做别人认为不可能的事情,敢于在科学精神的基础上大胆去想象。 新京报:作为校长,你期待遇到更多像马斯克这样的学生吗?你是否也会有钱学森先生一样的问题,“为什么我们的学校总是培养不出杰出人才”? 薛其坤:作为大学校长,我非常希望有更多的学生,像马斯克一样,越多越好。 杰出人才培养问题,是现阶段中国高等教育碰到的一个普遍的、重大的问题。 首先要有大师,有优秀的教师。如果我们的老师不优秀、不突出,大部分学生想要超过老师,这是比较难的,所以高等教育发展,很大程度上由学校教师队伍的质量决定。经过40年改革开放,我们国家逐渐在很多高校形成了比较强的教师队伍,这些高质量的教师队伍为我们培养创新人才,打下了坚实基础。而且,随着国家经济社会发展,给高校的支持力度也越来越大,建立了很多世界上领先的科研平台。 所以只要继续加大对高等教育的投入,引进更多优秀教师,建设更多高精尖科研平台,再加上比较好的培养理念,我想优秀人才的数量会越来越多,质量也会越来越高。 新京报:你和马斯克的对话中也谈到了中美的科技合作,那么双方科技合作的前景如何? 薛其坤:在科技创新领域,双方合作的基础还是存在的,中国的市场能为美国的科技创新企业提供非常好的发展机会。 谈人才延揽:为他们创造超过有限条件的无限条件 新京报:现在很多学生本科学习数学、物理等基础学科,但到找工作阶段,就进入金融领域、投资公司,完全转行,我们的大学该怎样去跟普世意义上的“成功”争夺年轻人? 薛其坤:我觉得还是要有家国情怀。个人的专业选择、事业的发展虽然重要,但在中华民族崛起的历史机遇期,我觉得作为一个中国人,要有家国情怀,要以国家的发展、民族的强大,作为自己追求美好生活的基本出发点。作为高校,我们要给学生这种引导,让学生立志报国,把个人利益、个人生活和国家进步融合在一起。今天在现场,我偶然发现三个嘉宾都跟物理有关,就很想调侃一句:如果你想做像马斯克一样的企业家,你可以学物理;想做薛澜这样的大学管理者,你也可以学物理;如果实在不行,你就留在物理学院,当个像我一样的教授。 新京报:对于在基础科研领域延揽年轻人,有哪些具体措施? 薛其坤:在有限的条件下,我们要拿出能拿出来的最好条件,把分散的资源集中起来,给他们在生活上、科研上、教学上提供最好的条件。另外,还要对他们个人生活的方方面面,多一些人文关怀,和他们多交心,或者多做思想工作。 总之,在有限的条件下,给他们创造超过有限条件的无限条件,这是我们学校管理者应该做的事情。 新京报:南科大被称为“中国高等教育改革的试验田”,简单说说你履新以来的感受? 薛其坤:南科大立足深圳,采取“631”本科生招生模式,这让学校有了更多培养人才的主动性。还有很重要的一点,广东省委省政府、深圳市委市政府对学校支持力度非常大。现在国家支持深圳建设社会主义先行示范区,这也给南科大更多发展的主动性和创新性,我对南科大的未来发展非常有信心。 https://p1.itc.cn/q_70/images03/20210325/5d44d6f80efd4fa1aae942b849937666.jpeg 薛其坤院士在做研究。 谈颠覆式创新:看好清洁能源革命 新京报:在你看来,接下来能够产生颠覆式创新的领域可能会是哪些?新材料、新能源,还是别的什么领域? 薛其坤:我有一个观点,“越基础的就是越尖端的”。下一次技术革命应该是现有技术全部用清洁能源代替,现在的化石能源是有使用期限的,我们现在使用的是几亿年地球积累的能源,但未来的子孙后代怎么办? 新京报:现在“碳中和”“碳达峰”是很火的话题,绿色发展对于人类科技创新的意义是什么? 薛其坤:绿色发展应是我们在未来发展中秉承的基本观念。同时,由于资源有限,人口众多,我们更加需要绿色发展、有效发展。 新京报:也有很多人对颠覆式创新有一种怀疑乃至恐惧的心理,怎样才能真正实现“科技向善”? 薛其坤:先进的技术,它总有好的方面,可以用来做好事,也可以用来做坏事,这是一个硬币的两面。这是一个长期存在的科技伦理问题,所以在高新技术发展时代,我们要特别从政策上、法规上、应用上做好保障,让技术始终朝着对人类有利的方向发展。 谈量子科技:从基础到应用再到产业都值得期待 新京报:你一直研究量子科学,我国在这方面前景怎样? 薛其坤:经过40多年的改革开放,在国家的强力支持下,经过广大科技人员的努力,我国量子科学科技的研究可以说进入了世界第一梯队。所以当“科学的春天”再次到来的时候,我们国家有了深度参与技术革命的重大机遇。 但同时,像量子科学的基础材料和关键设备部分,我们还有很大发展空间。所以要在最基础的关键材料,最关键的核心设备这一块,集中资源进行攻坚。 新京报:能否畅想一下,2025年,量子科技在产业和应用层面会有哪些突破? 薛其坤:在这个领域会有很多突破,从技术方面到应用层面都有很多值得期待的突破。比如,新型量子材料、高性能材料的发展,会支撑量子计算、量子信息及传感的应用发展。 产业方面,随着一些量子技术走向世界舞台,可能给这个领域创造更多产业化的机会,比如电动汽车产业的长足发展。不管是基础研究,还是应用研究、产业化,有很多值得我们期待。 新京报:深圳市对量子科学也特别重视,大力建设国际量子研究院,而且今年又提出来要推进量子信息领域的实验室建设,你对深圳市量子科学方面的研究有什么样的期待和建议? 薛其坤:广东包括深圳在量子科技方面做出重大部署,这是抓住了主要矛盾,甚至是主要矛盾的主要方面。未来信息技术的颠覆性创新,可能是在量子科学,特别是在量子信息领域。深圳作为全世界信息产业最发达的城市之一,抓住这个主要矛盾,聚集这个重点问题,做出了非常科学准确的判断。一要搭建平台,通过强大的经济实力打造量子科技方面最好的科研平台;二要利用最好的人才政策,吸引中国甚至全世界量子科技方面最优秀的科学家、技术人员,到深圳科研创新,施展才华。目前量子科技领域真正基础性的人才、高水平的人才非常少。在人力资源非常缺乏的条件下,要想在这个领域取得进步,及早占据制高点,还需要更加特殊、优惠的人才政策,吸引稀缺科学家和工程基础技术人员到深圳这片热土创业。不能按常规方法做,特殊时期的特殊问题,需要特殊政策和特殊办法。 谈科技创新:未来15年是解决最关键、最核心技术问题的节点 新京报:你之前提到经过40年的发展,中国的科学技术发展再次迎来了春天,能否详细谈谈这个观点? 薛其坤:经过40年的改革开放,随着国家经济的发展,科技发展也有了很大进步。在一些新的科学创新突破之下,我们国家也有了比较好的条件,在这样一个新平台、新高度上再出发,相当于再次迎来了科学技术的春天。 此外,经过40多年的改革开放,我们国家的经济条件、科学研究条件、科学研究实力和人才的储备都达到了非常高的水平,可以说已经登上了世界科学舞台。因此说科学发展再次迎来春天,我觉得非常契合国家的情况和世界科学发展的进程。 新京报:你对加强基础研究、提升原始创新能力方面还有哪些建议? 薛其坤:改革开放40年,我们国家基本上完成了主要通用技术的引进和消化,但最尖端的技术还有很大发展空间。一是要注重人才培养和积累。我们真正做比较前沿的基础研究时间并不长,但基础研究往往需要很长的时间,有时候可能花一个人一辈子的时间。所以我们在这方面杰出人才的积累,尤其是基础研究学术带头人的积累,同西方发达国家特别是美国相比,在数量上,相对来讲还有差距。二是充分吸收先进技术研究理念。因为我们做基础研究的时间比较短,积累少,形成经验少。西方国家经过几百年的发展,在培养人才的理念上、从事基础研究的环境风格上或者模式上,经验比我们更丰富一些。未来的15年,是我们国家解决最关键、最核心技术的重要节点。 新京报贝壳财经记者 白金蕾 许诺 编辑 赵泽 校对 李铭 原文章作者:新京报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-19
    最后回复 倡膳昀 2021-7-19 23:52
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  • 宝马集团助力量子计算的前瞻研究和未来
    · 宝马集团加入德国量子技术与应用联盟,为建立量子计算生态系统奠定基础 · 将在六年内为慕尼黑工业大学筹集510万欧元,推动量子计算的研究与行业应用 (慕尼黑/北京)作为当今前沿技术之一,量子计算所具有的独特优势正在得到更多的认可,不少国家已把量子计算当作未来技术制高点,国内外知名企业也纷纷涉足这一领域。近期,宝马集团宣布与大众、博世、SAP(思爱普)等9家领先的德国企业共同建立量子技术与应用联盟(QUTAC),该联盟的目标是探索将量子计算进一步发展为行业应用。此外,宝马集团还与慕尼黑工业大学(TUM)签署量子算法和应用的合作协议,将在六年时间里为该大学筹集510万欧元,推动量子计算的研究与行业应用结合。 量子计算机的计算原理与传统计算机不同,它可以用全新的方式解决一些计算难题。传统计算机是用0和1来储存与处理数据,俗称经典比特。而量子计算机的神奇之处在于,它的基本计算单元——量子比特可以同时是0和1,也就是允许“叠加态”共存,从而拥有更强大的并行能力。目前,虽然量子计算机处于很初级的发展阶段,但对于具有前瞻性、重视创新技术的宝马而言,尽早掌握技术先机,充分探索量子计算机的未来发展机遇显得尤为重要。 宝马集团董事长齐普策表示:“量子计算是最具未来发展前景的技术之一,它将为材料研究、自动驾驶等应用领域带来革命性的改变。通过成立量子技术与应用联盟,我们正在为打造成功的量子计算生态系统奠定基础,这也将让我们能充分发掘和利用量子计算技术的巨大潜力。” 关注前沿技术 探索未来发展机遇 早在2017年,宝马集团就认识到量子计算作为一项前沿技术的重要性,并成立了一个跨学科、跨部门的项目团队,来探索该技术潜在的应用前景。首批研究项目之一是计算车辆上机器人进行密封焊接的最优线路,计算参数非常复杂,即便是最新的高性能计算机也需要数年时间才能找到最佳方案,但量子计算机则能在几秒钟内就计算出所有可能的排列组合。 宝马集团认为,汽车价值链的高度复杂性决定了生产、零部件物流和汽车研发等领域存在着诸多待优化的问题。未来,量子计算与宝马的可能相关领域包括多方面内容:比如在物流和规划的优化方面,量子计算显著改进排班计划和冗余预测;在材料模拟方面,量子计算有助于发现诸如高能量电池和坚固的轻量化材料;在机器学习方面,量子计算能够提高计算机视觉和语言处理的准确性;在常见的加密应用方面,基于量子计算的强大能力,常规的加密方法将不再那么安全,因此需要开发新的解决方案,以保证公司内部及智能网联车的安全通信。 发挥联盟带动作用,推动产学研的联动发展 宝马所加入的量子技术与应用联盟,其定位是一个行动平台,各成员在开发项目的框架下,探索量子计算在各自领域及跨领域的实际应用,推动建立量子计算生态系统。各成员企业在联盟内所确定、开发和测试的应用也具有风向标的意义,某种程度上也代表了行业的未来发展趋势。 宝马集团认为,学术研究与行业应用相结合是实现科技领先的必要条件。集团宣布,将在六年内为德国顶尖高等学府之一的慕尼黑工业大学筹集510万欧元,用于教学职位、设备和人员支出,以此来推动前沿技术的基础研究在行业中的实际应用。慕尼黑工业大学校长Thomas F. Hofmann表示:“量子计算或将成为替代超级计算机来处理复杂任务的关键,来自宝马集团的有力支持,将有利于推动量子物理学的研究成果实现工业化应用。” 宝马集团的成功总是高瞻远瞩和承担责任为基石。因此,宝马集团在整个价值链中贯彻新能源生态系统和树立行业可持续发展标准策略,全面极具吸引力的产品责任以及明确的绿色工厂、绿色生产能源,更加先进的物流承诺已成为宝马集团长期战略的重要内容。北京运通兴宝将秉承‘悦常在,驾无忧’的服务理念,以客户为中心,强大的研发体系,用丰富的产品投资未来,在引进BMW更多车型产品的同时,融入BMW创新、责任与可持续发展的理念,令客户感受到尊贵和高品质的服务体验,感受数字化生活,智能高效轻松便捷的成为未来出行的领军者,从此开启成功之路。我们承诺“用我们高标准的细致服务和社会责任感,成为您宝马爱车的贴身汽车管家”。 北京运通兴宝一直以客户为中心,以客户体验为中心,打造独特而出众的出行体验,满足客户的个性化需求,且达到卓越客户服务体系,与消费者达到情感共鸣。 在北京运通兴宝购买国产车即可在园区内验车,为您提供贴心的服务,节省您的宝贵时间。 更多详情请咨询北京运通兴宝:010-6928 6777,或莅临展厅赏悦品鉴。 地址:北京市大兴区西红门镇中鼎路19号 创新、成功、信任、责任与可持续 用创新,愉悦你的驾乘感受;用创新,关怀你的用车体验;用创新,实现“零距离”人车互联;用创新,不断去实现一切新的可能;信任BMW 的创新科技,是你成功的关键。对您爱车负责任,让您可享受可持续发展的汽车服务! 运通兴宝成立于2012年8月,占地面积3万平方米,北京运通兴宝采用全新理念,延续了BMW一贯简洁、优雅的风格,融入全新设计语言,用建筑语言表达“悦”的情感,传递“悦”的感受。北京运通兴宝宝马4S店在承担销售服务功能外,更注重以客户体验为中心的卓越客户服务,为客户提供贴心的服务,在硬件和软件方面都严格按照BMW全球统一的高标准进行建设和配备,并积极承担企业社会责任,赢得了良好声誉度及认知度。运通兴宝还是首家BMW 汽车与摩托车一体的双授权经销商,还授权了I 系列新能源车型和M系车型的销售。 运通汽车集团始创于20世纪80年代,长期致力于汽车行业的发展,现已形成集团化,跨地域经营、品牌化管理的全新模式。在中国汽车流通协会公布的2017年中国汽车经销商百强评比中,位列第13位。已逐渐发展为全国最具影响力的汽车经销商集团之一。 目前,已在全国拥有70余家汽车4S店,并在不断发展中,集团旗下经营品牌包括劳斯莱斯、宾利、兰博基尼、阿斯顿马丁、奔驰、林肯、一汽-奥迪、宝马、捷豹-路虎、英菲尼迪、一汽-大众、上海通用别克、斯柯达、一汽丰田、东风本田等... 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-19
    最后回复 钞暖童 2021-7-19 22:33
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  • 合肥利好!全国首个量子金融应用联盟成立!阿里中心正式启用!还有…...
    合肥利好! 全国首个量子金融应用联盟成立! 大众汽车新能源汽车项目正式签约 阿里中心正式启用, 钉钉等十多个业务板块已进驻! 总投资超3万亿元, 2021年重点项目计划发布! 还有…… 1 合肥利好! 全国首个量子金融应用联盟成立! 4月19日,2021年量子金融行业应用生态联盟签约暨首届量子金融创新赛道班开营仪式在合肥举行,标志着全国首个量子金融应用联盟成立。 会上, 建银国际、东方证券、中金资本、银联商务4家企业正式加入量子金融生态应用联盟。联盟成员将以市场导向和产业需求为指引,与本源量子携手推进量子计算在金融场景的应用开发,开展量子计算金融应用研究和探索。 量子计算被认作是能带来巨大利益或竞争风险的技术。 “量子计算为金融建模、风险管理和投资组合优化带来的范式转变,意义重大。”在本源量子总经理张辉看来,在可预见的未来,量子计算将显著提升金融的智能水平、金融服务的智能化响应速度,节省大量能耗和设备空间,同时也将为维护国家金融领域安全,保持金融科技竞争力作出积极贡献。 中科院量子信息重点实验室副主任、本源量子首席科学家郭国平教授认为,在国家聚焦发展量子信息科技的大背景下,国内顶尖的金融科技公司与量子计算公司正积极开展合作,探索量子计算在金融领域的实际应用,具有积极意义。 当天,“2021年首届量子金融创新赛道班”正式开课。赛道班将邀请专家讲授量子计算理论与入门基础,邀请国内最前沿的量子金融应用团队、资深量化交易研究员介绍实际应用案例。同时,还将提供量子金融应用实训课程。 “通过‘赛道班’,本源量子将打造量子金融领域科普教育、工程实训、人才培养、产教融合‘四位一体’量子计算生态圈,帮助国内金融从业者在量子计算时代做好准备,应对可能到来的各种挑战。”郭国平说道。 2 大众汽车(安徽)新能源汽车项目正式签约 4月16日上午,大众汽车(安徽)新能源汽车项目合作签约活动举行。省委常委、市委书记虞爱华,大众汽车(中国)首席执行官冯思翰致辞并见证签约。市委副书记、市政府党组书记罗云峰,江淮汽车党委书记、总经理项兴初,市政府秘书长罗平出席并见证签约。 图为签约活动现场。 虞爱华说, 此次签约在合肥战新产业发展史上具有里程碑意义,我们将全力做好跟进落实和服务工作,确保好项目不缺好政策支持、好产品不缺好场景应用。同时,我们将着力解决相关问题,让大众德籍在肥工作团队始终有“家”的感觉。我们相信,“合”“众”之力,行稳致远,大众把合肥作为新能源汽车全球重要的研发和生产基地,有大众、江淮、合肥三方联袂,携手共进,一定会创造出灿烂辉煌的明天。 冯思翰表示, 大众在肥发展得到了无微不至的关怀与支持,双方合作进展十分顺利、前景十分广阔。我们将把合肥作为大众在中国发展的最新最重要支点,打造战略性研发中心和生产基地,把更多产业链上下游项目布局合肥,构建完备的新能源和智能网联汽车生态系统,为合肥打造具有国际影响力的新能源汽车之都作出更大贡献。 据悉,在安徽省委、省政府坚强有力推动和争取下,大众汽车(安徽)宣布投资超200亿元人民币,在合肥经开区建设新能源汽车研发和一期制造基地,预计年产量可达35万辆。同步启动二期研发中心和二期生产基地建设,并将组建近800人的专家团队,建立数字化中心,为旗下新能源产品提供车联网和数字化服务。 本次项目签约,宣告大众汽车(中国)与合肥深化合作进入实质性操作阶段,共同推动大众汽车(安徽)项目加快实施。合肥将全面提升配套环境,支持大众汽车(安徽)引进高端人才,打造国际化的研发、制造团队。双方将合作规划供应商园区,建设高标准的供应链配套体系。 3 合肥阿里中心正式启用 钉钉等十多个业务板块已进驻 3月30日上午,合肥阿里中心在蜀山区正式启用。哈啰出行安徽运营中心、钉钉蜀山区政企服务平台、阿里巴巴合肥本地生活品牌馆等一系列重点项目也同步签约、启动。 阿里巴巴集团有关负责人介绍,阿里巴巴将发挥数字化能力,在智能制造、工业互联网、智慧旅游、线上经济、数字生活新服务等领域,与安徽省、合肥市和蜀山区全面加强机制合作、平台合作、项目合作,“利用阿里的生态力量,通过数字化手段,为合肥产业数字化、数字产业化提供更多生态及人才,推动合肥全面走向数字经济时代。” 作为此次签约的重要项目之一,哈啰出行安徽运营中心正式落户合肥。哈啰出行有关负责人介绍,在接下来的5年内,哈啰出行将打造哈啰创新平台,在哈啰电动车、哈啰打车、哈啰充换电、哈啰线上酒店、哈啰本地生活等业务板块上,积极探索开放生态圈创业和就业机会,优先将创新产品和项目在这里落地孵化,助力本地创新创业创造。 自去年6月与安徽省、合肥市签署战略合作协议以来,阿里巴巴集团、蚂蚁集团深入推进与合肥市全方位合作。目前,阿里巴巴国际站、支付宝、阿里云、钉钉、饿了么、同城零售、菜鸟网络等十多个业务板块已进驻合肥阿里中心办公,同时阿里巴巴产业社区、盒马鲜生、菜鸟全国智能骨干网核心节点等一批重点项目进展顺利。 4 总投资超3万亿元 合肥2021年重点项目计划发布! 2021年是“十四五”开局之年,随着全市年度重点项目发布,一大批重点项目即将紧锣密鼓谋划推进。这将对我市的经济社会发展,科技创新研究,城市设施完善,人民生活提升和生态环境建设起到重、大促进作用,为全市“十四五”开好局起好步打下坚实基础。 据市发改委消息,《 合肥市2021年重点项目投资计划草案》近日发布,全市安排2021年投资5000万元以上重点项目2852个,总投资33311.5亿元,年度计划投资2997.5亿元,分别 同比增长36.9%、38.6%、12.4%。 01 涵盖哪些项目? 1.重点项目量质齐增 据了解,2021年全市共安排重点项目2852个,续建项目 1023个,年度计划投资 2165.3亿元,占全部计划的 72.2%;计划开工项目 594个,年度计划投资 832.2亿元,占全部计划的 27.8%; 储备项目1235个, 计划竣工项目358个。 其中, 投资10亿元(含)到100亿项目673个,总投资 15368.5亿元,年度计划投资 1396.5亿元; 100亿元(含)以上项目49个,总投资 10604.3亿元,年度计划投资 421.1亿元。从投资规模看10亿元以上大项目是全市重点项目投资的主力。 2.产业、民生、环境面面俱到 产业类项目 1468个,年度计划投资 1474亿元,同比分别增长 34.7%、13.2%。 基础设施、社会事业、生态建设等政府投资类项目 1248个,年度计划投资 1122.7亿元,同比分别增长 43.1%、19.8%。 02 项目特色 1.科研项目打造创新高地 聚变堆主机关键系统综合研究设施园区、量子科技园年内竣工,中科院合肥技术创新工程院二期、地球和空间科学前沿研究中心年内启动,清华合肥院二期、中科院量子信息与量子科技创新研究院持续推进建设。 2.战新产业项目推动经济增长 G8. 5液晶基板玻璃生产线、捷敏半导体1C电源管理器件生产线、北斗+5G微波通信科技园计划年内竣工投产;汉柔超薄柔性玻璃基板、国轩三元正极材料、阳光电源 智能光伏发电研发生产等项目即将年内启动;协鑫高效光伏组件生产、 欧菲光光学光电产业基地、12时晶圆驱动芯片等项目稳步推进。 3.服务业项目助力拉动内需 合肥吴山百花盛世花博汇、庐州意库计划竣工,王咀湖北侧中央商务区、车桥里创意文化小镇年内动工,宜家家居广场、宝能CBD-期持续建设中。 4.基础设施项目便捷人民生活 轨道交通4号线、合肥国际人才公寓、合肥九中新校区年内竣工。肥东通用机场、合肥美术馆、淮河路中片区改造启动在即,畅通二环工程、合肥六中新校区、 安徽省立医院(北城)持续建设中。 5.生态建设项目守护绿水青山 三河湿地公园、槐林湿地公园、柘皋河湿地公园年内竣工,巢湖废弃矿山生态修复、钟油坊污水处理厂、芦溪生态公园即将启动,董铺国家湿地公园、肥东十八联圩生态湿地、管湾国家湿地公园持续建设中。 5 结语 合肥,关于未来的想象从未停歇! 在合肥,诞生过无数个中国乃至世界第一!科技成为合肥独特的名片! 合肥大城面貌已现,新一线大城市已经在路上,波澜壮阔的画卷刚刚开始。让我们一起为合肥加油! 本文来源合肥房地产交易网,部分信息来源于网络综合,如有侵权,请联系删除。 END 买房、问房、看房 楼市爆料、房价走势 政策解读、楼盘动态 猜你喜欢 重磅!合肥第六家奥莱选址曝光!SKP百货也要来!合肥15大最期待商业公布!重磅!地铁4号线又传好消息!西段顺利实现短轨通! 沸腾!汇聚“合”“众”之力!大众汽车(安徽)新能源汽车项目正式签约 刚刚!70城房价出炉!合肥新房、二手房价格“双涨”!各区涨幅排名曝光! 重磅!合肥市官宣!楼盘摇号细则出炉!购房者速看! 重磅!合肥存量住宅数据发布!仅剩2559亩未销售!九区计划供应曝光!住宅地9900亩! 原文章作者:合肥房地产交易网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-19
    最后回复 峰帷 2021-7-19 16:18
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  • 量子计算顶级科学家入职阿里达摩院
    【新智元导读】2018年伊始,阿里巴巴迎来一位世界顶级科学家——两次理论计算机最高奖哥德尔奖得主、匈牙利裔美国计算机科学家马里奥·塞格德(Mario Szegedy)入职阿里巴巴达摩院位于西雅图的阿里云量子实验室(AQL)。这是继2017年9月施尧耘入职后,阿里云量子实验室迎来的又一位世界级科学家。 马里奥·塞格德出生于盛产科学家的国度匈牙利,研究领域包括量子计算和计算复杂性理论,曾于2001和2005年两度获得理论计算机领域的最高奖哥德尔奖。其研究成果为计算复杂性、流计算算法和量子算法提供了重要的理论基础。 马里奥·塞格德个人近照 去年10月,阿里巴巴成立达摩院,宣布未来3年投入超过1000亿人民币进行基础科学和颠覆式技术创新研究,量子计算正是达摩院的重要研究领域之一。马里奥入职达摩院后,将与施尧耘等科学家们一起开展量子算法的研究,加速推进量子计算从理论到工程落地,并探索量子计算与云计算、人工智能、基础物理、材料、化学等学科结合的无限潜力。 加入达摩院:一个快速又愉快的决定 “达摩院要做的事和我的梦想不谋而合”马里奥在接受采访时谈到加入阿里巴巴的原因,“我一直希望不同的科学和技术能够融合在一起,创造出对人类有益的事”。而达摩院的初衷是希望汇聚全球顶尖科学力量,实现技术普惠。马云要求达摩院“服务全世界至少20亿人口”,“必须面向未来”。 有趣的是,加入达摩院是马里奥在短时间内做出的一个愉快决定。2017年10月受邀参加杭州云栖大会时,马里奥对达摩院和阿里巴巴的科学家们印象深刻,“是这些人的乐观感染了我,所以,它就这样发生了。”马里奥相信,施尧耘和他的一流科研团队,一定会做出不同凡响的事。“作为一名科学家,我不喜欢停滞不前,我不想错过这趟火车。” 除了在芝加哥大学、普林斯顿大学、希伯来大学、罗格斯大学等积累了丰富的高校教学和研究经验,马里奥还曾在贝尔实验室进行长达7年的研究。 “他不是那种象牙塔里的人,很喜欢和做应用的人合作,希望自身研究对实际社会产生积极影响。”施尧耘评价马里奥是“天才式解决问题的高手”。 量子计算:一个关于爱的问题 为何走上研究量子的道路?马里奥笑称,“这是一个关于爱的问题。如同音乐家会被美妙的新音乐吸引是一个道理”。在他看来,量子才是自然科学中最本源的东西。 在量子计算领域,早在两年前阿里巴巴就已开始布局。2015年7月,中国科学院与阿里巴巴旗下阿里云共同成立“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”,这是中国科技公司首次参与到量子计算研究。阿里云也是全世界第一家提供专有云上量子加密信息传送服务的云计算公司,网商银行率先试点了这一服务。 相比传统计算机,量子计算机的最大区别在于:一台量子计算机可以在很少的步骤中完成经典计算无穷无尽的步骤后才能达到的计算能力。 当实现从传统计算机向量子计算机的飞跃,人类的计算力将出现指数级的提升,会给云计算、人工智能、生物制药、材料科学等多个领域带来颠覆式巨变。 中国机会吸引海外科学家 近年来,在量子计算、人工智能等前沿领域,中国的技术发展让世界瞩目。不仅掀起了华人顶尖科学家归国潮,还吸引了越来越多的世界级外籍科学家加入。 “马里奥是我最崇敬的科学家之一,”阿里云量子实验室主任施尧耘说,“他的加入让我有两层的自豪:一是成了他的同事,可以经常向他讨教学问;二是作为阿里人为阿里能够吸引到像他这样的大师级的科学家而自豪。” 迄今为止,阿里巴巴逐渐打造出一支堪称顶级的科学家阵容:比如美国密歇根州立大学终身教授金榕现在是阿里巴巴人工智能核心团队iDST院长,主导AI领域的前沿研究;亚马逊最高级别华人科学家任小枫是iDST首席科学家,领导一支强大的机器视觉团队;密西根大学终身教授、世界顶级量子科学家施尧耘担任量子技术首席科学家;南洋理工大学终身教授王刚担任人工智能实验室首席科学家。 马里奥·塞格德(Mario Szegedy)的采访Q&A 关于入职阿里的基本情况 花了多长时间考虑接受阿里的offer? 马里奥:决定做的很快,就发生在2017年10月我受邀参加杭州云栖大会的时候。当时我在量子计算专场分论坛上发表了演讲,还见了几个人。我对他们印象很深刻,感觉是这些人的乐观感染了我,所以,它就这样发生了。 为什么决定到阿里巴巴做研究? 马里奥:当施尧耘还在做姚期智的学生时,我就经常关注和学习他的研究成果。所以当他说要在阿里巴巴领导组建一个量子计算的研究团队时,我就希望参与其中。我相信施尧耘和他的一流科研团队,会做出非凡的事。我不喜欢停滞不前的状态,我不想错过这趟火车。如果我们能够造出第一台量子计算机,会是划时代的一件事。 还有一点,我想把更多的精力放在研究量子上面。因为我在学校里除了研究量子计算,还做很多其他理论研究,比如复杂性理论和机器人学等,如果加入施尧耘团队,我就可以将更多精力集中在量子计算。 在高校和在企业的实验室里有什么不同? 马里奥:在大学里的教学经历对我而言是意义重大的,不仅仅是因为我们用知识启发了下一代,而且也在于它能促使我们在一个更透明的环境下表达科学思想。 而在贝尔实验室的初期,我相当自由,一心做研究,我的工作很简单,就是学习量子理论知识,在那里,我遇见了很多很棒的科学家,像Peter Shor,Neil Sloan,Jeff Lagarias和其他人,我度过了一段非常美好的时光。但是到了1990年代末期,公司的研究项目和我的兴趣不相关,这和公司迷失了方向多少有关。因为老式电话机正在衰落。当一个公司具有创新精神时,为其研究机构工作真是太棒了,但当一家公司焦虑不安时,就没那么好了。 来之前对阿里巴巴达摩院了解多少? 马里奥:实际上我知道得很少。但是我初步了解了达摩院以后,发现它和我的梦想一致。 我一直希望不同科学和技术能够融合在一起,从而创造出对人类有益的事。所以我在做量子研究的时候我会和钻研机器人学、GPU的同事一起。因为我相信,科技发展如此之快,不同领域的科学家之间必须更加顺畅地交换信息和相互学习。 而阿里巴巴达摩院的初衷和我的想法不谋而合。达摩院也是希望能够汇聚全球顶尖人才的智慧,将科学、技术和产业结合,做一家为解决问题而生的研究机构。 怎么看待阿里巴巴开展量子技术研究? 马里奥:我认为相比高校科研机构,反而是谷歌、微软、阿里巴巴这样的庞大科技公司,更有机会推动科技的巨大飞跃。 我不是说阿里巴巴很独特,但阿里巴巴是目前世界上实力超强的企业集团之一。我想它的潜力是巨大的。 进入阿里巴巴量子实验室后将要做的事 马里奥:我将负责量子算法研究,将量子与深度学习相结合也是其中之一。 关于马里奥·塞格德个人 最初为什么会对量子计算感兴趣? 马里奥:这很难解释,这是一个关于爱的问题。 量子是自然科学中最本源的东西。这意味着,世界和我们所看到的是不同的,我们看到的是一个传统意义的世界,而不是量子的世界。如果量子计算机造出来了,人类的计算力不是上升了九步十步,而是指数级的提升。所以,我可能是被量子的美的本质所吸引吧,如同音乐家被新的音乐所吸引。 我作为一个基础理论科学家,无论科学向何处去,我对科学就是如此的痴迷。 有什么人推动你爱上量子吗? 马里奥:发明量子因子分解算法的Peter Shor是我在贝尔实验室的同事,他可以说是我在量子计算领域的启蒙导师。但大约到2004年,我和量子才找到了彼此。那是我正式开始量子计算研究的一年,主要方向是量子的计算复杂性理论和优化算法研究。这一年,我遇到了MIT的Eddie Farhi,并和他的学生Andrew Childs一起工作,后来我有了一系列的研究成果。不过我认为,是Harry Buhrman有关量子的论文,给了我研究量子的第一个冲动。直到今天,我依然经常去阿姆斯特丹拜访他。 如果不做量子,你现在可能是在做什么? 马里奥:如果不做量子的话,我应该会去做深度学习。也许我可以两件事都做。 关于量子研究和未来 有人说人类和上帝之间只差一台量子计算机,你怎么看待这种说法? 马里奥:目前宇宙中最聪明的两样东西是人和电脑,它们都是在经典物理学的原则下运行。不过,物理学的基本定律是量子。所有理论告诉我们,如果一个东西可以运用量子的能量,它的计算力将更强大。但据我所知,大自然并还没有产生这样的存在。 也许我们现在正处在一个转折点,当技术使我们能够造出一台这个自然界从未有过的量子计算机时,会是令人难以置信的飞跃。 现在不少科学家都在说,未来等于量子计算+人工智能,你怎么看? 马里奥:是的,有些结果表明量子会加速深度学习。因为量子加速了线性方程的解,而这又是学习算法的一个组成部分。我们可以从量子计算中获得什么样的加速,以及如何运用量子来加强深度学习,甚至是如何通过量子技术学习过去我们根本无法涉及的东西,这是当前研究的一个主题。 总之,这个领域正在被高度重视。而我觉得未来量子计算和深度学习等技术相结合的潜力是巨大的。 现在人工智能越来越热,同时竞争也很激烈。未来如果阿里的量子技术能够取得大的进展,就可以帮助阿里在人工智能的竞争中占据优势位置。 关于中美竞争 为什么会选择加入一家中国的企业? 马里奥:中国的科学家以及中国科学的发展是令人瞩目的,我有许多同事和学生来自中国。 我到过上海、杭州,看过中国的报纸,能感到中国是一个现代化的国家,而且中国人对科学的态度是兴奋的,人们把科学当回事。这是一个好的信号。 如何看待中美在量子计算领域的竞争趋势? 马里奥:我认为中国有潜力在量子计算领域超过美国。我认识一些非常棒的中国科学家,这是我认为中国会成为美国强有力竞争对手的原因之一。在这场竞赛中,很难说谁会第一个取得成果。 量子计算将会是一个非常开放的领域,很多人都可以参与进来,我预计这个领域60%将是全新的,我们将会抛弃很多旧的理论知识。 附马里奥·塞格德(Mario Szegedy)简介及相关内容 个人学术经历 Mario Szegedy(生于1960年10月23日)是匈牙利籍美国计算机科学家,罗格斯大学计算机科学系教授。1985年获得匈牙利布达佩斯大学数学硕士学位,1989年获得芝加哥大学计算机科学博士学位,1989-1990年获得希伯来大学Lady Davis Postdoctoral Fellowship的赞助,1991-1992年在芝加哥大学做博士后,1992年又拿到贝尔实验室的博士后职位,1999年9月离开贝尔实验室到普林斯顿高等研究院做了一年学术研究后,2000年成为罗格斯大学教授。 学术研究成果 马里奥·塞格德(Mario Szegedy)教授作为计算复杂性理论和流算法的证明者和贡献者之一,因为在可验证概率和在数据流空间复杂性方面的卓越成果,曾于2001和2005年两度获得理论计算机领域最高荣誉奖哥德尔奖( Gdel Prize),其工作对量子算法和计算复杂性以及量子通信密码学和工程研究提供了非常重要的理论基础。 哥德尔奖(Gdel Prize) 哥德尔奖是理论计算机领域最高荣誉奖,在计算机领域的地位仅次于图灵奖。由欧洲计算机学会(EATCS)与美国计算机学会基础理论专业组织(ACM SIGACT)于1993年共同设立,颁给理论计算机领域最杰出的学术论文。哥德尔奖获奖论文必须在理论计算机领域具有开创性重大贡献;同时须在获奖前14年内在学术期刊上正式发表。 其名称取自伟大的逻辑学家库尔特·哥德尔(Kurt Gdel)。哥德尔也被认为是理论计算机的先驱,与亚里士多德一样是历史上最伟大的逻辑学家之一。著名的P vs. NP问题,是哥德尔在1956年写给冯诺依曼(John von Neumann)的一封信中首次提到的。 哥德尔奖评审委员会由6名成员组成,分别由EATCS主席与ACM SIGACT主席提名。评选委员会对被提名者进行严格的评审,并最终确定当年的获奖者。颁奖典礼在当年的理论计算机会议STOC或ICALP上举行。 历年获奖者名单 1993年-László Babai,莎菲·戈德瓦塞尔,希尔维奥·米卡利,Shlomo Moran,与 Charles Rackoff1994年-Johan Hstad1995年-Neil Immerman 与 Róbert Szelepcsényi1996年-Mark Jerrum 与阿利斯泰尔·辛克莱尔1997年-Joseph Halpern 与 Yoram Moses1998年-户田诚之助1999年-彼得·秀尔2000年-Moshe Y. Vardi 与 Pierre Wolper2001年-Sanjeev Arora,Uriel Feige,莎菲·戈德瓦塞尔,Carsten Lund,László Lovász,Rajeev Motwani,Shmuel Safra,Madhu Sudan,与 Mario Szegedy2002年-Géraud Sénizergues2003年-Yoav Freund 与 Robert Schapire2004年-Maurice Herlihy,Mike Saks,Nir Shavit 与 Fotios Zaharoglou2005年-Noga Alon,Yossi Matias 与 Mario Szegedy2006年-Manindra Agrawal,Neeraj Kayal,Nitin Saxena2007年-Alexander Razborov,Steven Rudich2008年-滕尚华,Daniel Spielman2009年 -Omer Reingold, Salil Vadhan, Avi Wigderson2010年 -Sanjeev Arora, Joseph S. B. Mitchell2011年 -Johan Hstad2012年 -Elias Koutsoupias, 赫里斯托斯·帕帕季米特里乌, Noam Nisan, Amir Ronen, Tim Roughgarden与va Tardos2013年 -Dan Boneh, Matthew K. Franklin与Antoine Joux2014年 -Ronald Fagin, Amnon Lotem与Moni Naor http://www.sigact.org/Prizes/Godel/ Rutgers University(罗格斯大学) 这所学校是DIMACS(center for Discrete Mathematics and TCS)的中心,笼络了新泽西州(包括Princeton)很多的大牛。该学校理论组拥有十多个Faculty: Endre Szemeredi,组里最出名的人,数学家,研究图论Szemeredi Regularity Lemma,搞图论的每个人都知道,在TCS里也有广泛的应用。Mario Szegedy,PCP定理的证明者之一,哥德尔奖得主 原文章作者:新智元.,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-19
    最后回复 杆括 2021-7-19 11:56
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  • 里程碑式突破!中国量子计算原型机“九章”问世,实现“量子霸权”
    ◎ 科技日报记者 吴长锋 12月4日,中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队,与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作,构建了76个光子的量子计算原型机“九章”,实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。 据现有理论,该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍,即“九章”一分钟完成的任务,超级计算机需要一亿年。 其速度也等效地比去年谷歌发布的53个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。 这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑:量子计算优越性(国外称“量子霸权”)。相关论文于12月4日在线发表在国际学术期刊《科学》上。 “九章”量子计算原型机光路系统原理图 实现“量子霸权”的两种路径 由于量子计算机在原理上具有超快的并行计算能力,在一些具有重大社会和经济价值的问题方面相比经典计算机可实现指数级别的加速。当前,研制量子计算机已成为世界科技前沿的最大挑战之一,是欧美发达国家角逐的焦点。 这当中,量子计算研究的第一个阶段性目标,是实现“量子计算优越性”(亦译为“量子霸权”),即研制出量子计算原型机在特定任务的求解方面超越经典的超级计算机。 上面提到的量子计算“特定任务”,是指经过精心设计,非常适合于量子计算设备发挥其计算潜力的问题。这类问题包括随机量子线路采样、IQP线路、高斯玻色取样。而谷歌量子AI团队所针对的问题是随机量子线路采样。 所谓“玻色取样”问题,我们可以理解成一个量子世界的高尔顿板。 高尔顿板问题是由英国生物统计学家高尔顿提出来的,这个问题可以理解为小球从最上方被扔下,每经过一个钉板,都有一半的可能从左边走,一半的可能从右边走,当有很多个小球从上往下随机掉落时,落在下面的格子里的小球数量分布上会呈现一定的统计规律,这个模型可以用来直观地认识中心极限定理。 图为高尔顿板 如果将“高尔顿钉板”发展出一个量子版本,即,由全同光子来代替小球,用分束器(当一束光通过分束器时会被分成两束强度较低的光,一束透射,另一束反射)来代替钉子,则这个游戏就变成“玻色取样”的量子模拟。一般来讲,“玻色取样”是指,在n个全同玻色子经过一个干涉仪后,对n个玻色子的整个输出态空间进行采样的问题。 计算机科学家S.Aaronson和A.Arkhipov于2013年提出一种快速计算矩阵的常值方法,主要原理是对经过线性器件处理的玻色子的概率分布进行抽样分析,从而可以很快的求出一个n x n维矩阵常值的方法。自然界中的粒子分为玻色子和费米子,而光子属于玻色子,这样就可以运用光子实现玻色取样实验。 从计算复杂度的角度来看,随着光子数的增加求解步数呈指数上涨。对于这样一个经典计算异常困难的问题,在中小规模下就可以打败超级计算机。因此,“玻色取样”这个问题被量子计算领域的科学家盯上了,准备拿它小试牛刀,挑战经典计算机。 光量子干涉示意图 同样,为什么随机量子线路经典计算机很难模拟?举个例子来说,比如一个50比特的随机量子线路采样,最终输出的量子态的态空间的维度是250,如果使用经典计算机模拟,首先要存储如此高维度的量子态是极其困难的,其次,在如此高维的计算空间上,模拟每一层的量子计算操作,直至输出最终的计算结果,更是难上加难! 而利用超导量子比特实现随机线路取样和利用光子实现玻色取样,是目前国际学术界公认的演示量子计算优越性的两大途径。在第二种路线上,中科大团队一直保持国际领先。2019年,他们实现了20光子输入60×60模式干涉线路的玻色取样量子计算,输出状态空间维数高达三百七十万亿,其复杂度相当于48个量子比特,逼近了“量子计算优越性”。 此次,潘建伟团队通过自主研制同时具备高效率、高全同性、极高亮度和大规模扩展能力的量子光源,同时满足相位稳定、全连通随机矩阵、波包重合度优于99.5%、通过率优于98%的100模式干涉线路,相对光程10的负9次方以内的锁相精度,高效率100通道超导纳米线单光子探测器,成功构建了76个光子100个模式的高斯玻色取样量子计算原型机“九章”,意为纪念中国古代最早的数学专著《九章算术》。 光量子干涉实物图 “我们实验中要用到的一些关键器件,国外一直对我们进行禁运,但是我们靠自己、靠国内协作单位,做出了世界上最好的量子光源。毕竟,科学是为服务全人类的。”潘建伟告诉记者,完成这一实验,需要更多更好的光量子,正是拥有了世界最好的量子光源,这次实验输出量子态空间规模达到了10的30次方。 根据目前最优的经典算法,“九章”对于处理高斯玻色取样的速度比目前世界排名第一的超级计算机“富岳”快一百万亿倍,等效地比谷歌去年发布的53比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。同时,通过高斯玻色取样证明的量子计算优越性不依赖于样本数量,克服了谷歌53比特随机线路取样实验中量子优越性依赖于样本数量的漏洞。 100模式相位稳定干涉仪 这个成果牢固确立了我国在国际量子计算研究中的第一方阵地位,为未来实现可解决具有重大实用价值问题的规模化量子模拟机奠定了技术基础。此外,基于“九章”量子计算原型机的高斯玻色取样算法在图论、机器学习、量子化学等领域具有潜在应用,将是后续发展的重要方向。 量子计算需经历“三步走” 正是由于量子计算机在原理上具有超快的并行计算能力,可望通过特定算法在一些具有重大社会和经济价值的问题方面,如密码破译、大数据优化、材料设计、药物分析等,相比经典计算机实现指数级别的加速。 事实上,量子计算机的研制是一个极具挑战并且周期可能较长的工作。为了推动量子计算机的研制,我们必须把其分成一个个的小目标,不断逐次突破。其中的第一个小目标就是“量子优越性”(Quantum Supremacy),指的是量子计算机在某个特定问题上的计算能力远超过性能最好的超算,证明量子计算机的优越性。因此,“量子优越性”被认为是量子计算发展道路上的一个重要里程碑。 对于量子计算机的研究,国际同行公认有三个指标性的发展阶段: 第一阶段发展具备50-100个童子比特的高精度专用量子计算机,对于一些超级计算机无法解决的高复杂度特定问题实现高效求解,实现计算科学中“量子计算优越性”的里程碑。 第二阶段通过对规模化多体量子体系的精确制备、操控与探测,研制可相干操纵数百个量子比特的量子模拟机,用于解决若干超级计算机无法胜任的具有重大实用价值的问题,如量子化学、新材料设计、优化算法等。 第三阶段则是通过积累在专用量子计算与模拟机的研制过程中发展起来的各种技术,提高量子比特的操纵精度使之达到能超越量子计算苛刻的容错阈值(大于99.9%) ,大幅度提高可集成的量子比特数目至百万量级,实现容错量子逻辑门,研制可编程的通用量子计算原型机。 让梦想量子计算走进现实 2019年10月23日,权威杂志《自然》刊出了谷歌量子AI团队的最新科研工作,在持续重金投入量子计算13年后,成功地用实验证明“量子优越性”。即在特定任务上,量子计算机可以大大超越经典计算机的计算能力了。 论文报道了谷歌团队基于一个包含53个可用量子比特的可编程超导量子处理器,运行随机量子线路进行采样,耗时约200秒可进行100万次采样,并且估计如果使用当时最强超算Summit来计算得到同样的结果,需耗费约1万年。据此,谷歌宣称实现了“量子霸权”。 实际上,“量子优越性”代表了两个方面的竞争,一方面量子芯片的比特数和性能不断扩张,在某些问题上展现出极强的计算能力;另一方面,经典算法和模拟的工程化实现也可以不断优化,提升经典算法的效率和计算能力。所以,如果能够提升经典模拟的能力,那么谷歌的量子设备有可能就无法打败最强超算,从而“称霸”失败。 对于谷歌的“称霸”,IBM是第一个跳出来表示“不服”的。IBM指出谷歌对随机量子线路的经典模拟优化得并不好,如果采用内存和硬盘混合存储方案,模拟53比特、20深度的量子随机线路采样,仅需2.5天。IBM还宣称这只是他们保守的估计。 对此,加拿大卡尔加里大学教授、量子科学和技术研究所所长Barry Sanders 认为,去年,谷歌取得了一项巨大的成果,即量子计算优越性,但这是有争议的。谷歌的结果是,他们拥有一台量子计算机,其性能比其他任何经典计算机都要好。然后,IBM对此提出相反的论点:他们并未完全实现。质疑是否真正的达到了量子计算优越性。 面对“九章”所证明的“量子计算优越性”,Barry Sanders则毫不吝啬地称赞:“我认为这是量子计算领域最重要的成果之一。这个实验不存在争论,毫无疑问,该实验取得的结果远远超出了传统机器的模拟能力,实验取得的结果远远超出了传统机器的模拟能力。这个实验技术挑战非常巨大。为了获得此结果,他们必须解决许多非常困难的技术问题。仅仅在技术层面上,他们所取得的成就也令人印象深刻。这是人们梦寐以求的实验,他们做成了,让梦想走进现实。” 毕竟,经典算法的发展以及超算上的工程化实现,还有提升空间。“量子优越性”本身也是经典计算和量子计算博弈和演进的过程。谷歌宣称的“量子优越性”,目的仅仅是为了在实验上证明量子计算机确实有超越目前最强超算的能力,这并不意味着已经实现了实用化的量子计算机。“量子优越性”对于量子计算的发展,仅仅是一个开始。 对此,潘建伟向记者表示,量子优越性实验并不是一蹴而就的工作,而是更快的经典算法和不断提升的量子计算硬件之间的竞争,最终量子并行性会产生经典计算机无法企及的算力。 延伸阅读 国外同行盛赞中国量子科技成就 科技日报记者 吴长锋 12月4日,中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队在国际学术期刊《科学》上在线发表了论文,他们构建了76个光子的量子计算原型机“九章”,实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。据现有理论,该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍。其速度也等效地比去年谷歌发布的53 个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。 这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑:量子计算优越性(国外称“量子霸权”)。多位国外相关领域的教授,包括多位沃尔夫奖获得者,美国科学院院士等资深专家,纷纷发表评论,盛赞中国科学家所取得的这一重大成就。 德国马普所所长、沃尔夫奖、富兰克林奖章得主Ignacio Cirac评论说:“总体来说,这是量子科技领域的一个重大突破,朝着研制相比经典计算机具有量子优势的量子设备迈出了一大步。潘教授的团队在世界上独一无二的,他们产生了包括这个实验在内的很多重大成果。” 奥地利科学院院长、美国科学院院士、沃尔夫奖得主Anton Zeilinger认为,这项工作成果很重要,因为潘建伟和他的同事证明,基于光子(光的粒子)的量子计算机也可能实现“量子计算优越性”。 麻省理工学院教授、美国青年科学家总统奖、斯隆奖得主Dirk Englund 表示,这是一个划时代的成果,是一个了不起的成就。这是开发这些中型量子计算机的里程碑。 维也纳大学教授、美国物理学会会士Philip Walther评论道:“他们在实验中取得了目前最强经典计算机万亿年才能给出的计算结果,为量子计算机的超强能力给出了强有力的证明。” 加拿大卡尔加里大学教授、量子科学和技术研究所所长Barry Sanders评论说:“我认为这是一项杰出的工作,改变了当前的格局。我们一直努力证明量子信息处理可以战胜经典的信息处理。这个实验使经典计算机望尘莫及。” 昆士兰大学教授Tim Ralph评论说:“我相信潘教授和陆教授团队的论文是一个重大突破。这是一个真正的‘英雄’实验,将实验各个方面的技术推进到远远超过以前的水平。” 美国科学院院士、沃尔夫奖、狄拉克奖章得主Peter Zoller表示,利用量子器件来解决日益复杂的问题并体现量子优势是量子科学前沿中的最重要问题之一。陆朝阳、潘建伟和同事们基于光子进行的高斯玻色子采样实验,无论是在量子系统的大小和扩展性方面,还是在实际应用的前景方面,都把研究水平提升到了一个新的高度。 来源:科技日报 文中图片由中国科学技术大学提供 原文章作者:环球网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-19
    最后回复 咸玉环 2021-7-19 07:51
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  • 量子计算时代临近,密码学安全性将何去何从?
    现代密码学依然是一门较年轻的学科,但是纵观其发展历史,我们可以发现一个很重要的规律。大多数发展都基于几年甚至几十年前的研究。这门学科之所以发展如此缓慢,这是有原因的。就像药物和疫苗在进入市场前要经过多年严格测试一样,密码学应用也必须经过充分验证和分析。 区块链就是很好的例子。中本聪所创建的比特币就应用了戴维·肖姆(David Chaum)在 20 世纪 80 年代初首次提出的原理。同样地,最近用于保护私钥或封闭式拍卖的多方计算同样基于20 世纪 80 年代的理论。现在,由于量子计算机对现代计算机构成了威胁,人们对更新颖强大的密码学技术的需求越来越大。 没人确切地知道量子计算机将于何时问世,也不知道它是否能破解我们如今采用的加密技术。但是,考虑到这一威胁,人们正在努力开发足以抵御量子攻击的替代方案。 时间线 要找到现有加密技术的替代方案并非易事。过去 3 年来,国家标准技术局(NIST)都在努力研究和发展替代型算法,即,密码学系统的主要部分。2020 年 7 月,它宣布了一个正在进行的项目的 15 个提案。该项目旨在制定抗量子计算的加密标准。 然而,由于密钥长度不可行或整体效率低下,其中有很多提案都没有吸引力。此外,这些替代方案必须经过充分的测试和审查,以确保它们经得起时间的考验。 我相信这方面将得到进一步发展。然而,开发更好的密码学算法只是难题之一。一旦确定了替代算法,我们还需要完成更多工作才能确保现有应用都依照新标准进行更新。其范围非常广泛,几乎涵盖了整个互联网、金融界和区块链行业的所有用例。 考虑到巨大的工作量,我们必须在量子计算从威胁变为现实之前,就有计划地采取措施来迁移现有数据。 针对自我主权数据的数字签名技术 政府和银行机构也在行动。根据 2020 年度联合国电子政务调查,该机构自己的指标显示 65% 的成员国政府都在认真考虑数字时代下的治理模式。个人数据隐私日益受到关注,例如,数据保护机制和数字签名方式已经纳入电子政务应用的开发议程。 政府很好地理解了数字签名背后的技术。例如,根据欧洲的 eIDAS法规规定,其成员国组织有义务在电子签名、合格数字证书和其它电子交易认证机制方面实行统一标准。但是,欧盟(European Union)也要意识到,必须不断更新才能抵御量子计算机的威胁。 如此看来,未来的个人数据保护措施或将以用户数据归用户所有为首要原则。在银行业, PSD2(关于金融机构如何处理数据的支付服务指令)就是这一原则的催化剂。一旦用户有权共享自己的数据,就可以轻而易举地实现跨银行机构的数据共享。 密码学在如今的自我主权数据原则中起到重要作用。不过我相信,这一原则将在 Web 3.0 应用之间更加盛行。在理想情况下,用户可以在不同 Web 3.0 应用之间共享数据,从而实现互操作性和易用性。 通过多方计算增强安全性和免信任性 就像数字签名兴起那样,未来将涌现出更多多方计算应用。30 年前,多方计算还只是纯理论,现在已经应用到了更多实际用例中。例如,包括 Unbound Tech、Sepior、Curv 和 Fireblocks 在内的几个机构级资产安全平台已经开始采用不同的多方计算方案来保护私钥的安全性。 由于多方签名可以大幅提高安全性,我们将看到该技术持续改进。多方签名也非常符合信任去中心化的原则,因为它消除了单点问题并降低了对单个可信实体的依赖。未来,个人的私钥也有可能存储在多个去中心化地点,而且依然会在用户需要时立即部署。 区块链如何更好地满足个人和企业的需求 区块链技术依然不够成熟。从理论上来说,它有潜力帮助个人和企业控制其数据。但是,事实上,目前的区块链和分布式账本技术还没有发挥它们真正的潜力,从缺少有吸引力的用例就可以看出这点。 然而,鉴于数字签名和多方计算等密码学技术的发展,我们有理由期待区块链技术取得巨大发展,变得更加高效和易于访问,并且在未来几年中获得更多动力。 区块链概念本身并不受到量子计算机的威胁。首先,区块链被用来安全地记录数据(或数据摘要),而且我们已经知道如何使用抗量子计算的密码学原语(哈希函数和数字签名机制)来保护区块链的基本功能(不可篡改性)。 但是,我们还需要进行更多工作来高效地处理更高级的协议,并持续推动密码学原语的安全性和效率,让区块链变得更加高效。 因此,我们将看到分布式系统逐步改进,从而保持安全性。当前密码学算法的优点都将保留并在必要时进行强化。我们必须谨慎地做好规划,因为每次更新都必须在当前版本变得不安全之前完成。 此外,能够抵御量子计算的区块链支付系统未来将在线上零售业发挥重要作用。 无论是哪种用例,用户体验都将是提高采用率的重要驱动因素。迄今为止,对于大多数密码学应用而言,缺乏可用性一直是个大问题,对于区块链来说也是如此。大多数平台只是基础设施解决方案,因此会对终端用户带来很大不便。 最后,区块链应用必须变得像互联网和智能手机应用一样有用。可用性和抗量子计算安全性对于政府、商业和 Web 3.0 的未来至关重要。 翻译:闵敏 责编:Elsa 本文版权属于 CoinDesk 中文 未经授权禁止转载 近期,我们还开通了 TG 频道和讨论组: 讨论组:https://t.me/coindeskchina CoinDesk 中文版的官方渠道: 微信公众号:CD中文版 微博:CoinDesk 中文版 交流群: https://t.me/coindeskchina 官网:http://coindeskchinese.com/ 币乎:CoinDesk中文 快来“分享、点赞、在看” 原文章作者:CoinDesk中文,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-18
    最后回复 蔑卷刖 2021-7-18 12:20
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  • 量子计算迈向纠错
    美国谷歌公司的物理学家们在向保护量子计算机中微妙信息不被错误抹杀方面迈出了重要的一步。虽然,研究人员还不能弥补所有类型的错误——这是建造一个成熟量子计算机的必要步骤,但该实验演示或为可扩展容错量子计算机的开发铺平了道路。7月14日,相关论文刊登于《自然》。 20多年来,物理学家和工程师一直致力于开发量子计算机,这种计算机有朝一日可能会解决任何传统计算机无法解决的问题,比如破解目前用于保护互联网信息的加密方案。从智能手机到超级计算机,传统计算机在0和1的二进制系统上运行,称为比特。相比之下,量子计算机在量子比特上运算,量子比特可以被设置为0、1,或者同时设置为0和1的任意混合,比如30% 0和70% 1。 然而,量子计算机和经典计算机一样,很容易出现由底层物理系统“噪声”引起的错误。处理这些错误是一项艰巨的挑战。普通计算机可以通过简单地复制比特,并使用这些副本来验证正确状态进而防止错误。但量子计算机无法做到这一点,因为量子力学禁止将一个量子比特的未知状态复制给其他量子比特。 目前,一种解决办法是在计算机操作中加入一种能在错误出现时发现并纠正这些错误的方法。另一种量子纠错方法使用量子纠错码,通过将多个量子比特当作一个逻辑量子比特,从而在不破坏逻辑量子比特中存储信息的情况下,发现并纠正错误。为了实现量子计算的潜力,逻辑错误率必须保持在很低的水平。 于是,研究人员将数据量子比特与所谓的辅助量子比特交错,并在每个辅助者及其邻居之间建立了一种称为纠缠的量子链路。通过反复测量辅助量子比特,研究人员可以判断相邻的数据量子比特是否相互翻转——而无需直接测量数据量子比特。 谷歌物理学家、该论文通讯作者Julian Kelly和同事,研究了量子处理器“悬铃木”的量子纠错能力。“悬铃木”包含一个54超导量子比特的二维阵列。研究人员运行了两种量子纠错码,一种是最多由21个量子比特组成的一维链重复码,用来测试错误抑制能力;另一种是由7个量子比特组成的二维表面码,作为与更大码的设置相容性的原理验证实验。 研究表明,将重复码基于的量子比特数量从5个提高到21个,对逻辑错误的抑制实现了最多100倍的指数增长。这种错误抑制能力在50次纠错实验中均表现稳定。 但Kelly表示,尽管如此,该团队只是在走向完全纠正错误的中途。首先,研究人员没有将翻转的物理量子比特推回到最初状态。 更重要的是,该团队不能同时解决两种可能影响量子比特的错误:比特翻转(交换量子态的0和1部分)和相位翻转(改变了0和1部分在数学上的啮合方式)。在任何给定的实验中,研究人员只能抑制其中一种错误。 英国伦敦帝国理工学院的Peter Knight表示,谷歌的研究正在朝着未来量子计算机所必需的某些东西迈进。“因为如果没有这个进步,人们依旧无法确定通向容错的路线图是否可行。”但他表示,要真正建立有效的纠错机制将是一个巨大的挑战,这意味着要构建一个拥有更多量子比特的处理器。 相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-021-03588-y 来源:中国科学报 原文章作者:中国工程科技知识中心,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-18
    最后回复 佘丝微 2021-7-18 05:30
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  • 如何合理纠错?量子计算迈出重要一步
    科学家研究了“悬铃木”的量子纠错能力。图片来源:谷歌 美国谷歌公司的物理学家们在保护量子计算机中微妙信息不被错误抹杀方面迈出了重要一步。虽然研究人员还不能弥补所有类型的错误——这是建造一个成熟量子计算机的必要步骤,但该实验演示有望为可扩展容错量子计算机的开发铺平道路。7月14日,相关论文刊登于《自然》。 20多年来,物理学家和工程师们一直在致力于开发量子计算机,期望有朝一日能够超越传统计算机,解决后者无法破解的一些问题,如怎样建立更好的加密机制以保护网络信息等。 从智能手机到超级计算机,传统计算机在0和1的二进制系统上运行,称为比特。相比之下,量子计算机在量子比特上运算,量子比特可以被设置为0、1,或者同时设置为0和1的任意混合,比如30%为0,70%为1。 然而,量子计算机和经典计算机一样,很容易出现由底层物理系统“噪声”引起的错误。如何处理这些错误是一项艰巨的挑战。普通计算机可以通过简单地复制比特,并使用这些副本来验证正确状态进而防止错误。但量子计算机无法做到这一点,因为量子力学禁止将一个量子比特的未知状态复制给其他量子比特。 目前,一种解决办法是在计算机操作中加入一种能在错误出现时发现并纠正这些错误的方法。另一种量子纠错方法使用量子纠错码,通过将多个量子比特当作一个逻辑量子比特,从而在不破坏逻辑量子比特中存储信息的情况下,发现并纠正错误。为了实现量子计算的潜力,逻辑错误率必须保持在很低的水平。 于是,研究人员将数据量子比特与所谓的辅助量子比特交错,并在每个辅助者及其邻居间建立了一种称为“纠缠”的量子链路。通过反复测量辅助量子比特,研究人员可以判断相邻的数据量子比特是否相互翻转——而无需直接测量数据量子比特。 谷歌物理学家、该论文通讯作者Julian Kelly和同事,研究了量子处理器“悬铃木”的量子纠错能力。“悬铃木”包含一个54超导量子比特的二维阵列。研究人员运行了两种量子纠错码,一种是最多由21个量子比特组成的一维链重复码,用来测试错误抑制能力;另一种是由7个量子比特组成的二维表面码,作为与更大码的设置相容性的原理验证实验。 研究表明,将重复码基于的量子比特数量从5个提高到21个,对逻辑错误的抑制实现了最多100倍的指数级增长。这种错误抑制能力在50次纠错实验中均表现稳定。 但Kelly表示,尽管如此,该团队只是在完全纠正错误的途中。他们未能同时解决两种影响量子比特的错误:比特翻转和相位翻转。 英国伦敦帝国理工学院的Peter Knight表示,要真正建立有效的纠错机制将是一个巨大的挑战,这意味着要构建一个拥有更多量子比特的处理器。(唐一尘) 来源: 《中国科学报》 原文章作者:光明网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-18
    最后回复 跚淄仿 2021-7-18 01:44
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  • 如何合理纠错?量子计算迈出重要一步
    科学家研究了“悬铃木”的量子纠错能力。图片来源:谷歌 美国谷歌公司的物理学家们在保护量子计算机中微妙信息不被错误抹杀方面迈出了重要一步。虽然研究人员还不能弥补所有类型的错误——这是建造一个成熟量子计算机的必要步骤,但该实验演示有望为可扩展容错量子计算机的开发铺平道路。7月14日,相关论文刊登于《自然》。 20多年来,物理学家和工程师们一直在致力于开发量子计算机,期望有朝一日能够超越传统计算机,解决后者无法破解的一些问题,如怎样建立更好的加密机制以保护网络信息等。 从智能手机到超级计算机,传统计算机在0和1的二进制系统上运行,称为比特。相比之下,量子计算机在量子比特上运算,量子比特可以被设置为0、1,或者同时设置为0和1的任意混合,比如30%为0,70%为1。 然而,量子计算机和经典计算机一样,很容易出现由底层物理系统“噪声”引起的错误。如何处理这些错误是一项艰巨的挑战。普通计算机可以通过简单地复制比特,并使用这些副本来验证正确状态进而防止错误。但量子计算机无法做到这一点,因为量子力学禁止将一个量子比特的未知状态复制给其他量子比特。 目前,一种解决办法是在计算机操作中加入一种能在错误出现时发现并纠正这些错误的方法。另一种量子纠错方法使用量子纠错码,通过将多个量子比特当作一个逻辑量子比特,从而在不破坏逻辑量子比特中存储信息的情况下,发现并纠正错误。为了实现量子计算的潜力,逻辑错误率必须保持在很低的水平。 于是,研究人员将数据量子比特与所谓的辅助量子比特交错,并在每个辅助者及其邻居间建立了一种称为“纠缠”的量子链路。通过反复测量辅助量子比特,研究人员可以判断相邻的数据量子比特是否相互翻转——而无需直接测量数据量子比特。 谷歌物理学家、该论文通讯作者Julian Kelly和同事,研究了量子处理器“悬铃木”的量子纠错能力。“悬铃木”包含一个54超导量子比特的二维阵列。研究人员运行了两种量子纠错码,一种是最多由21个量子比特组成的一维链重复码,用来测试错误抑制能力;另一种是由7个量子比特组成的二维表面码,作为与更大码的设置相容性的原理验证实验。 研究表明,将重复码基于的量子比特数量从5个提高到21个,对逻辑错误的抑制实现了最多100倍的指数级增长。这种错误抑制能力在50次纠错实验中均表现稳定。 但Kelly表示,尽管如此,该团队只是在完全纠正错误的途中。他们未能同时解决两种影响量子比特的错误:比特翻转和相位翻转。 英国伦敦帝国理工学院的Peter Knight表示,要真正建立有效的纠错机制将是一个巨大的挑战,这意味着要构建一个拥有更多量子比特的处理器。(唐一尘) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-17
    最后回复 则断 2021-7-17 18:11
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  • 面向公众!我国量子计算云平台2.0上线,可接入量子计算原型机“九章...
    2020年9月,由我国自主研发的国内首个超导量子计算云平台正式上线,这一云计算平台基于一台被称作“悟源”超导量子计算机。而日前,我国量子计算云平台2.0也正式上线。 据悉,量子计算云平台2.0是由济南量子技术研究院携手中国科学院量子信息与量子科技创新研究院、科大国盾量子技术股份有限公司对量子计算云平台进行全面升级而完成的,可接入“九章”量子计算原型机,有望成为全球支持量子比特数量最多的量子计算云平台。 去年12月,我国科学家成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”,成为“量子计算优越性”的里程碑事件,牢固确立我国在国际量子计算研究中的全球第一方阵地位。 “九章”问世之前,速度最快的量子计算机是谷歌推出的53比特超导量子计算原型机“悬铃木”,而中国的“九章”处理高斯玻色取样的速度比“悬铃木”快100亿倍。 量子计算云平台2.0正式上线后,广大用户将有可能真实操作“九章”光量子计算原型机,将“高斯玻色取样”数学问题映射到量子化学、机器学习等应用中,亲身体验“九章”的强大计算能力。 原文章作者:前瞻网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-17
    最后回复 倪腴 2021-7-17 14:57
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  • 谷歌量子计算团队再发nature!或为容错量子计算机研发铺平道路
    撰文:库珀 编审:寇建超 谈起量子计算,大多数人只有模糊的概念,这是一项高深且极具革命性的计算技术,能完成目前世界上最先进的传统计算机不可能完成,或者需要极长时间才能完成的计算任务。 2019 年,Nature 曾以封面的形式刊登了一篇谷歌量子计算首次实现量子优越性的论文,在实验中,谷歌量子计算机基于 54 量子位处理器,只用了 200 秒就完成了世界第一超算需要计算1万年才能算出的结果,揭示了量子计算机的巨大潜能。 图|谷歌量子计算设备和“悬铃木”处理器概念图(来源:OUTLOOK Series) 量子计算机最突出的优势是可以对数据进行同时处理计算,但其发展瓶颈也很明显,例如目前量子比特数不够多,纠错容错技术也有待完善,这些因素都大大限制了量子计算的普及实用。因此,包括各国工业界、学术界和国家实验室的科研人员都在寻求减少量子计算机错误的方法。 就在今天,谷歌量子人工智能(Google AI Quantum)团队的一篇论文再次刊登在 Nature 杂志上,研究人员基于谷歌量子处理器“悬铃木”(Sycamore)实现了量子计算错误抑制的指数级增长。 (来源:Nature) 研究数据表明,研究人员将重复码基于的量子比特数量从 5 个提高到 21 个,对逻辑错误的抑制实现了最多 100 倍的指数级增长,这种错误抑制能力在 50 次纠错实验中均表现稳定,或为可推进容错量子计算机的研发铺平道路。 尽管实验中提及的错误率还没达到实现量子计算机潜力的阈值,但这一研究成果已经证明了量子纠错(quantum error-correction,QEC)可以成功将错误率控制在一定范围内。研究人员认为“悬铃木”架构或已逼近这一阈值,结果令人振奋。 改善错误率的路径 实现量子计算的潜力需要足够低的逻辑错误率,许多应用程序要求错误率低至 1/(10^15),即 10的负 15 次方,但目前最先进的量子平台的物理错误率通常才接近 1/(10^3)。 而量子纠错通过将量子逻辑信息分布在许多物理量子位上,使得错误可以被检测和纠正,从而有望弥合这一鸿沟。 编码的逻辑量子位状态上的错误可以随着物理量子位数量的增长而指数地被抑制,但前提是物理错误率低于某个阈值并且在计算过程中保持稳定。 在这项研究中,研究人员实现了嵌入在超导量子比特的二维网格中的一维重复码,证明了位翻转或相位翻转错误的指数抑制,当量子比特数从 5 增加到 21 时,逻辑错误减少了 100 倍以上。 许多量子纠错体系结构是建立在稳定码的基础上的,其中逻辑量子位是在多个物理量子位的联合状态下编码的,研究人员称之为数据量子位。 称为测量量子位的附加物理量子位与数据量子位隔行扫描,并用于周期性地测量所选数据量子位组合的奇偶性。这些投射稳定器测量将数据量子态的不希望的扰动变成离散误差,研究人员通过寻找奇偶性的变化来跟踪这些误差,然后可以对奇偶校验值流进行解码,以确定发生的最可能的物理错误。 图|每轮纠错的逻辑错误概率比例缩放公式(来源:Nature) 以前的许多实验已经证明了稳定码在各种平台上的运行原理,如核磁共振、离子阱和超导量子位等。然而,这些结果不能外推到大系统中的指数误差抑制,除非对串扰等非理想特性有很好的理解。此外,指数误差抑制以前没有用循环稳定器测量来证明,这是容错计算的一个关键要求。 研究人员此次在测量过程中也引入了误差机制,如状态泄漏、加热和数据量子位退相干,并运行了两个稳定器代码。在重复码中,量子位在一维链中的量子位和数据量子位之间交替,每个量度量子位检查其两个相邻量子位的奇偶性,所有量子位检查相同的基,以便逻辑量子位不受错误的影响。 改进的“悬铃木”处理器 在硬件方面,研究人员基于“悬铃木”(Sycamore)处理器来实现量子纠错,它由一个二维的量子位阵列组成,其中每个量子比特可调谐地耦合到四个最近的邻域,即表面代码所需的连接性。 该处理器具有改进的读出电路设计,允许以更少的串扰进行更快的读出,并且每量子位的读出误差减少 2 倍,和它的前身一样,这个处理器有 54 个量子位,但研究人员最多使用了 21 个量子位,因为只有处理器的一个子集连接起来了。 图|“悬铃木”上的稳定器电路概念图,构成稳定器电路的操作错误率以及相位翻转码电路示意图等(来源:Nature) 据论文描述,此次实验利用了“悬铃木”结构的门校准的最新进展。 首先,研究人员通过将每个量子位的频率扫过读出谐振器的频率,从激发态(包括非计算态)中移除布居。这种复位操作附加在量子纠错电路中的每次测量之后,并在 280ns 内产生误差低于 0.5% 的基态; 然后,他们利用两个量子位元的联合态(1,1)和(0,2)之间的直接交换来实现一个 26ns 受控 Z(CZ)门,可调量子比特-量子比特耦合允许这些CZ门以高并行度执行,并且在重复代码中同时执行多达10个CZ门; 最后,使用量子纠错的结果来校准每个 CZ 门的相位校正,同时利用交叉熵对标,结果发现发现 CZ 门泡利平均误差为 0.62%。 研究人员将重复码实验的重点放在位相翻转码上,在位相翻转码中,数据量子位占据了对能量弛豫和退相都很敏感的叠加态,这使得它的实现比位相翻转码更具挑战性,也更能预测表面码的性能。在测量和复位期间,数据量子位被动态解耦,以保护数据量子位免受各种退相源的影响。 研究人员分析实验数据的第一步是将测量结果转化为错误检测事件,即相邻回合之间相同测量量子位的测量结果变化,他们将检测事件的每个可能时空位置(即特定量子位和圆)称为检测节点,对于 50 轮 21 量子位相位翻转码中的每个检测节点,他们都绘制了在该节点上观察到检测事件的实验分数。 在第一轮和最后一轮检测中,检测事件的分数与其他轮相比有所降低。在这两个时间边界回合中,通过比较第一个稳定器测量和数据量子位初始化来发现检测事件。因此,在时间边界回合中的测量量子位读出期间,数据量子位不受消相干的影响,这说明了多回合运行量子纠错对准确基准性能的重要性。 除了这些边界效应,研究人员还观察到平均检测事件分数为 11%,并且在所有 50 轮实验中都是稳定的,这是量子纠错可行性的关键发现。 图|错误检测分析(来源:Nature) 接下来,研究人员描述了检测事件之间的成对相关性。通过计算任意一对检测节点之间的相关概率来检验“悬铃木”处理器是否符合期望,正如预期的那样,最明显的相关性要么是类空间的,要么是类时间的。 此外,他们还观察到一些偶发事件大大降低了重复代码的性能,未来通过改进设备设计或屏蔽来缓解这些事件,对于实现具有超导量子比特的大规模容错计算机至关重要。 图|错误和表面码(来源:Nature) 重要的研究方向 为了更好地理解本研究中的重复编码结果和设备的投影表面编码性能,研究人员用去极化噪声模型模拟了实验,这意味着在每次操作后都有可能注入随机泡利误差(X、Y 或 Z),使用平均错误率计算每种操作类型的泡利错误概率。总的来说,∧ 的测量值比模拟值差约 20%,研究人员将其归因于泄漏和串扰误差等机制,但未包括在模拟中。 关于下一步研究,研究人员表示,必须提高“悬铃木”的整体性能才能观察到表面码的错误抑制。 展望未来,我们在实现可伸缩量子纠错的道路上依然存在许多挑战。但此次研究中的误差预算则指出了达到表面编码阈值所需的重要研究方向:在测量和复位过程中减少 CZ 门误差和数据量子位误差,跨过这个门槛将是量子计算的一个重要里程碑。 然而,实际的量子计算需要 ∧≈10(表示 1000:1 的合理物理与逻辑量子比特比),达到 ∧≈ 10 将需要大幅度降低操作错误率,并且需要进一步研究高能粒子等错误机制的缓解。 参考资料: 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-17
    最后回复 屹辖 2021-7-17 13:24
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  • 全球主要经济体竞下 先手棋 :量子科技为何重要?
    (财经天下)全球主要经济体竞下“先手棋”:量子科技为何重要? 中新社北京5月7日电 题:全球主要经济体竞下“先手棋”:量子科技为何重要? 作者 刘亮 张颖 世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”、世界首台单光子量子计算机....。.近年来,随着中国量子科技的发展,“量子”这个神秘的概念逐渐走进公众视野。 与此同时,这一象征着新一轮科技革命的前沿领域,也吸引不少全球主要经济体竞相从顶层设计、战略投资、人才培养等层面下“先手棋”。那么,什么是量子科技,为何它如此重要?量子科技又有哪些潜在应用前景? 什么是量子科技? 量子科技,顾名思义,即围绕量子研究衍生的科学技术。从现代物理学发展史看,量子有关概念的提出最早可追溯到19世纪末至20世纪初。 彼时,一些欧洲物理研究者认为,从牛顿力学到热力学、电磁理论,人类的“物理学大厦”已全部落成,鲜有展开研究的余地。但随着德国物理学家马克斯·普朗克在1900年提出了量子理论,经典物理学迎来了一场影响深远的革命。最终,量子理论与相对论一起,构成了现代物理学两大支柱。 根据量子理论,量子是最小的、不可再分割的能量单位,研究量子即研究物质世界微观粒子运动的规律。但有意思的是,量子的状态和位置可谓变化莫测,甚至还有些“违背常理”,如著名的难知死活的“薛定谔的猫”即一典型实验。 百余年来,基于量子理论,核能、激光、半导体、芯片等科技得以问世,进而发展出计算机、互联网、手机等人类社会的重大应用。而近年来,量子领域的新发现、新理论、新技术如雨后春笋般涌现,更预示着量子领域已进入加速发展的新浪潮。 量子科技为何如此重要? 针对近年来量子领域的迅速发展,中国科学院院士郭光灿曾强调,未来围绕量子通信、量子计算和量子测量三大领域展开的创新应用将是关键。 业界观点普遍认为,量子应用具有显著优势:量子通信可在理论上做到通信的绝对保密;量子计算可实现运算的指数级增长,几秒钟即可破解传统计算机需数万年才能破解的复杂密码;量子测量可达到原子量级,而传统测量技术最小只能探测到微米量级....。. 在新技术前景的推动下,全球主要经济体都在竞相出台量子科技发展战略,并将其视为抢占经济、军事、安全等领域全方位优势的战略制高点。 2018年,美国通过《国家量子计划法案》,制定量子科技长期发展战略,并斥资12.75亿美元开展量子信息科技研究等;同年,欧盟为期10年的10亿欧元“量子旗舰计划”也正式启动。俄罗斯也不甘落后,于2019年通过了国家量子技术发展路线图,其提议的计划总预算为511亿卢布。此外,日本、英国、新加坡、澳大利亚等国亦雄心勃勃,已陆续推出量子技术发展战略计划。 量子科技进入“商业化前夜”? 刻下,“量子概念”正处在时代“风口”。从当前有关研究进展看,尽管量子科技离进入大规模普及还有很长一段路要走,但相关前景广阔。 以量子计算为例,根据国际数据公司(IDC)预测,到2027年,全球量子计算市场规模将达到107亿美元,与2017年相比,10年内增长超过40倍。波士顿咨询公司预计,到2030年,量子计算市场的潜力将超过500亿美元。 从应用前景上看,量子计算有望在研发新药、破解密码、能源勘探、气象预报、金融分析以及人工智能等领域大显身手。量子通信方面,信息系统的安全性将大幅提升,同时,随着量子通信带宽的增加以及网络覆盖的加深,量子互联网,以及基于图片、视频、虚拟现实(VR)等传输形式的应用将出现。量子测量则可以在地形测绘、医学检验、传感器等领域发挥重要作用。 值得一提的是,当前中国量子技术研究已在全球版图中占据重要位置。尤其在量子通信,中国已基本处于国际领先水平。但也应看到,中国量子科技在支撑设备、关键核心元器件等仍存在不少短板。对此,中国官方亦在持续加码相关投入,并将量子科技纳入“十四五”乃至更长时期里重点布局的前沿科技领域。 可以预见,随着全球主要经济体“量子计划”的战鼓相继敲响,在时代风口、国家政策、资本等多重助力下,量子科技大规模应用推广或许就在不远的将来。(完) 原文章作者:中国新闻网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-16
    最后回复 晖迢浪 2021-7-16 16:52
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  • 谷歌量子计算团队再发nature!逻辑错误抑制实现100倍增长,或为容错量子计算机研发铺平道路
    撰文:库珀 编审:寇建超 谈起量子计算,大多数人只有模糊的概念,这是一项高深且极具革命性的计算技术,能完成目前世界上最先进的传统计算机不可能完成,或者需要极长时间才能完成的计算任务。2019 年,Nature 曾以封面的形式刊登了一篇谷歌量子计算首次实现量子优越性的论文,在实验中,谷歌量子计算机基于 54 量子位处理器,只用了 200 秒就完成了世界第一超算需要计算1万年才能算出的结果,揭示了量子计算机的巨大潜能。 图|谷歌量子计算设备和“悬铃木”处理器概念图(来源:OUTLOOK Series) 量子计算机最突出的优势是可以对数据进行同时处理计算,但其发展瓶颈也很明显,例如目前量子比特数不够多,纠错容错技术也有待完善,这些因素都大大限制了量子计算的普及实用。因此,包括各国工业界、学术界和国家实验室的科研人员都在寻求减少量子计算机错误的方法。就在今天,谷歌量子人工智能(Google AI Quantum)团队的一篇论文再次刊登在 Nature 杂志上,研究人员基于谷歌量子处理器“悬铃木”(Sycamore)实现了量子计算错误抑制的指数级增长。 (来源:Nature)研究数据表明,研究人员将重复码基于的量子比特数量从 5 个提高到 21 个,对逻辑错误的抑制实现了最多 100 倍的指数级增长,这种错误抑制能力在 50 次纠错实验中均表现稳定,或为可推进容错量子计算机的研发铺平道路。尽管实验中提及的错误率还没达到实现量子计算机潜力的阈值,但这一研究成果已经证明了量子纠错(quantum error-correction,QEC)可以成功将错误率控制在一定范围内。研究人员认为“悬铃木”架构或已逼近这一阈值,结果令人振奋。改善错误率的路径实现量子计算的潜力需要足够低的逻辑错误率,许多应用程序要求错误率低至 1/(10^15),即 10的负 15 次方,但目前最先进的量子平台的物理错误率通常才接近 1/(10^3)。而量子纠错通过将量子逻辑信息分布在许多物理量子位上,使得错误可以被检测和纠正,从而有望弥合这一鸿沟。编码的逻辑量子位状态上的错误可以随着物理量子位数量的增长而指数地被抑制,但前提是物理错误率低于某个阈值并且在计算过程中保持稳定。在这项研究中,研究人员实现了嵌入在超导量子比特的二维网格中的一维重复码,证明了位翻转或相位翻转错误的指数抑制,当量子比特数从 5 增加到 21 时,逻辑错误减少了 100 倍以上。许多量子纠错体系结构是建立在稳定码的基础上的,其中逻辑量子位是在多个物理量子位的联合状态下编码的,研究人员称之为数据量子位。称为测量量子位的附加物理量子位与数据量子位隔行扫描,并用于周期性地测量所选数据量子位组合的奇偶性。这些投射稳定器测量将数据量子态的不希望的扰动变成离散误差,研究人员通过寻找奇偶性的变化来跟踪这些误差,然后可以对奇偶校验值流进行解码,以确定发生的最可能的物理错误。图|每轮纠错的逻辑错误概率比例缩放公式(来源:Nature)以前的许多实验已经证明了稳定码在各种平台上的运行原理,如核磁共振、离子阱和超导量子位等。然而,这些结果不能外推到大系统中的指数误差抑制,除非对串扰等非理想特性有很好的理解。此外,指数误差抑制以前没有用循环稳定器测量来证明,这是容错计算的一个关键要求。研究人员此次在测量过程中也引入了误差机制,如状态泄漏、加热和数据量子位退相干,并运行了两个稳定器代码。在重复码中,量子位在一维链中的量子位和数据量子位之间交替,每个量度量子位检查其两个相邻量子位的奇偶性,所有量子位检查相同的基,以便逻辑量子位不受错误的影响。改进的“悬铃木”处理器 在硬件方面,研究人员基于“悬铃木”(Sycamore)处理器来实现量子纠错,它由一个二维的量子位阵列组成,其中每个量子比特可调谐地耦合到四个最近的邻域,即表面代码所需的连接性。该处理器具有改进的读出电路设计,允许以更少的串扰进行更快的读出,并且每量子位的读出误差减少 2 倍,和它的前身一样,这个处理器有 54 个量子位,但研究人员最多使用了 21 个量子位,因为只有处理器的一个子集连接起来了。 图|“悬铃木”上的稳定器电路概念图,构成稳定器电路的操作错误率以及相位翻转码电路示意图等(来源:Nature)据论文描述,此次实验利用了“悬铃木”结构的门校准的最新进展。首先,研究人员通过将每个量子位的频率扫过读出谐振器的频率,从激发态(包括非计算态)中移除布居。这种复位操作附加在量子纠错电路中的每次测量之后,并在 280ns 内产生误差低于 0.5% 的基态;然后,他们利用两个量子位元的联合态(1,1)和(0,2)之间的直接交换来实现一个 26ns 受控 Z(CZ)门,可调量子比特-量子比特耦合允许这些CZ门以高并行度执行,并且在重复代码中同时执行多达10个CZ门;最后,使用量子纠错的结果来校准每个 CZ 门的相位校正,同时利用交叉熵对标,结果发现发现 CZ 门泡利平均误差为 0.62%。研究人员将重复码实验的重点放在位相翻转码上,在位相翻转码中,数据量子位占据了对能量弛豫和退相都很敏感的叠加态,这使得它的实现比位相翻转码更具挑战性,也更能预测表面码的性能。在测量和复位期间,数据量子位被动态解耦,以保护数据量子位免受各种退相源的影响。研究人员分析实验数据的第一步是将测量结果转化为错误检测事件,即相邻回合之间相同测量量子位的测量结果变化,他们将检测事件的每个可能时空位置(即特定量子位和圆)称为检测节点,对于 50 轮 21 量子位相位翻转码中的每个检测节点,他们都绘制了在该节点上观察到检测事件的实验分数。在第一轮和最后一轮检测中,检测事件的分数与其他轮相比有所降低。在这两个时间边界回合中,通过比较第一个稳定器测量和数据量子位初始化来发现检测事件。因此,在时间边界回合中的测量量子位读出期间,数据量子位不受消相干的影响,这说明了多回合运行量子纠错对准确基准性能的重要性。除了这些边界效应,研究人员还观察到平均检测事件分数为 11%,并且在所有 50 轮实验中都是稳定的,这是量子纠错可行性的关键发现。 图|错误检测分析(来源:Nature)接下来,研究人员描述了检测事件之间的成对相关性。通过计算任意一对检测节点之间的相关概率来检验“悬铃木”处理器是否符合期望,正如预期的那样,最明显的相关性要么是类空间的,要么是类时间的。此外,他们还观察到一些偶发事件大大降低了重复代码的性能,未来通过改进设备设计或屏蔽来缓解这些事件,对于实现具有超导量子比特的大规模容错计算机至关重要。 图|错误和表面码(来源:Nature)重要的研究方向为了更好地理解本研究中的重复编码结果和设备的投影表面编码性能,研究人员用去极化噪声模型模拟了实验,这意味着在每次操作后都有可能注入随机泡利误差(X、Y 或 Z),使用平均错误率计算每种操作类型的泡利错误概率。总的来说,∧ 的测量值比模拟值差约 20%,研究人员将其归因于泄漏和串扰误差等机制,但未包括在模拟中。关于下一步研究,研究人员表示,必须提高“悬铃木”的整体性能才能观察到表面码的错误抑制。展望未来,我们在实现可伸缩量子纠错的道路上依然存在许多挑战。但此次研究中的误差预算则指出了达到表面编码阈值所需的重要研究方向:在测量和复位过程中减少 CZ 门误差和数据量子位误差,跨过这个门槛将是量子计算的一个重要里程碑。然而,实际的量子计算需要 ∧≈10(表示 1000:1 的合理物理与逻辑量子比特比),达到 ∧≈ 10 将需要大幅度降低操作错误率,并且需要进一步研究高能粒子等错误机制的缓解。参考资料:https://www.nature.com/articles/s41586-021-03588-y 本文转载自其他网站,不代表健康界观点和立场。如有内容和图片的著作权异议,请及时联系我们(邮箱:guikequan@hmkx.cn) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-16
    最后回复 贲乐怡 2021-7-16 15:57
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  • 2021年阻击中国超算,美国胜算几何?
    拜登上台以后,总有人幻想他不会像特朗普那样没完没了地卡中国脖子,但现实狠狠地扇了这些人一巴掌。 这不,上个月,美国商务部宣布,将7家中国机构纳入“实体清单”,对其进行出口管控。 这些机构的名字你乍一看,还以为美国人是摊开中国地图“画的叉”: 天津飞腾信息技术,国家超级计算济南中心、深圳中心、无锡中心、郑州中心,上海高性能集成电路设计中心、成都申威科技。 这些机构有什么共同点呢?他们都属于超级计算机的产业链上,而且更重要的是,他们都参与了中国希望打造的世界首个E级超级计算机研发项目。 啥是E级超算?就是一秒钟可以进行100亿亿次数学运算的计算机。 打个比方,目前中国最快的超算是神威·太湖之光,峰值运算速度是每秒12.5亿亿次。而E级超算的计算能力是这个峰值的8倍。 美国人现在非常“害怕”,或者说“担心”我们把这个东西先搞出来。 你可能觉得这玩意跟我没啥关系,谁爱搞谁搞去,但其实它“间接地”对我们的生活有着非常重要的影响。 比方说前些日子,北方接二连三地刮起了沙尘暴,不光是天气预报,所有人都被打了个措手不及。 而更无语的是,4月27号原本“说好了”要降临北京的沙尘放了鸽子,拐个弯跑到东北去了。 说到底,天气预报直到今天也做不到100%准确,因为背后的计算极其复杂多变。 而想要更“完美”的天气预报,超级计算机就能帮上忙。2016年,中国的一个超算项目获得了“超算界诺贝尔奖”——戈登贝尔奖,这个项目理论上可以模拟区域大小为40000公里×6000公里×30公里范围内,精确到每488米的天气变化。 中国团队领完奖后合影留念,从左到右是:清华大学副教授付昊桓、中国科学院软件研究所研究员杨超、清华大学博士后甘霖。 再比方说科学家研制新药的时候,要做大量的组合测试,但这么多“测试”药不可能靠病人一种种去尝,而是要在虚拟环境中对药的结构进行仿真测试,如果用普通电脑来做,可能需要数月乃至数年时间,利用超级计算机,可能只需要短短几天;而用上E级超算,可能只需要1天。 整个制药行业的发展可能会因为超算而被改写,而超算的应用远不止这些:宇宙探索、核能与新能源、新材料、航空航天、工业仿真计算、人工智能、大数据、物联网、动漫渲染…… 所以,看上去与百姓“无关”的超算,其实跟我们每个人都有关系,它是让我们国家重要产业实现计算能力飞跃的一层“基础设施”和“神兵利器”,也是中美竞争博弈中的“必争之地”。 但中国在这个领域的早期发展充满了屈辱,连买来的机器都要“仰人鼻息”,想要跟国外“掰手腕”更是痴人说梦。 美国人对中国超算的打压、排挤和制裁,更不是从今天开始的。 中国人是怎么在“穷山恶水”的环境中,从一穷二白开始,进击到世界超算第一梯队的? 这是一部横跨40年,历经三代超算人披肝沥胆的血泪史。 而故事的起点,要从美国人手里攥着的一把钥匙说起。 01 1984年的河北涿州,一间硕大的房间显得有些怪异。在房间内,竟然又套着一个透明的玻璃屋子。而在玻璃房中间,竖立着一台黑黝黝的机柜,几排蓝光不时闪烁。 这个有点科幻的场景,就是中国的第一台超级计算机——购自美国。 如果仔细观察,你会发现,玻璃房的门上挂着一把锁。而钥匙,揣在一个白皮肤大鼻子蓝眼睛的人口袋里。超算开机需要密码,而密码,则在这个美国人的脑袋里,但他不会对任何一个黄皮肤的人说。 在玻璃房子旁边,有他单独的一间办公室。 每次中国人想要使用中国付钱购买并且安装在中国大地上的超算时,都要请这个美国人开门、解锁,而我们给计算机输入的每一个字节都要在他的监督之下。 这就是中国超算史上充满“屈辱”的玻璃房的故事。 而这还不是中国超算“最惨”的时候,最惨那会儿,我们想买,人家都不卖。 1961年,IBM研发出9台7030计算机,每秒运算可以达到60万次,当时中国最先进的电子计算机运算速度只有人家的1/12——5万次。 60年代中法正式建交后,中方曾经通过法国代理公司,寻求购置这台当定价700多万美元的“国之重器”,但在“巴统”的限制下最终没买成。 “巴统”是巴黎统筹委员会,一个美国主导建立的对社会主义国家实行禁运和贸易限制的国际组织。 巴统的禁运清单很长,包括军事武器装备、尖端技术产品和稀有物资等三大类上万种产品。IBM的7030当然在列。 直到1976年末,即将卸任的美国总统福特为了对华示好,更是为了促进本国超算的商业化,出人意料地签发了两台Cyber172型入门级超算对华出口许可。 但就像出售武器一样,怎么可能给你最好的?在出口前,他们对Cyber172做了降级处理,而且只限于石油勘探数据测算,严禁用于任何其他用途,并派遣专人看管。 美国总统福特 这就是“玻璃房”的由来。 两年后的1978年3月,中央军委主席邓小平在会议上的讲话掷地有声:“中国要搞四个现代化,不能没有巨型机。”所谓巨型机,就是我们现在的超算。 中国的第一代超算研制工作开始蹒跚起步。 这时候,美国1976年研发的超算Cray-1,运算速度已经达到了每秒25亿次。 所以,中国必须要加速赶超。 计算机的换代研发,通常是以十倍提速为更新换代的标准。 而中国最新的通用计算机 151-4,运算速度不过每秒二百万次。距离巨型机的规划性能每秒一亿次,有50倍的差距。 在整个计算机发展史上,也几乎没有跨度如此之大的任务。 史诗级难度的任务就要宗师级人物来搞。 慈云桂就是中国计算机界的一代宗师。 从研制电子管计算机开始,到晶体管计算机、集成电路计算机,再到“银河”亿次巨型机,中国计算机每一次升级换代,他都是主要推手。 1978年5月,慈云桂带领团队,以长沙工学院(一个月后改建为国防科技大学)计算机研究所为依托,开启了亿次巨型机研制工作。 长沙是中国的四大火炉,夏天闷热难挨,每天恨不得抱着电扇,但设计所不能用电扇,因为一用电扇,图纸、资料就被吹得四处飞扬。 当时的国防科大经常停电,因为巨型机耗电量很大,而学校的电压又不稳,为了保障巨型机顺利试运行,必须全校停电。每次停电,全校学生不仅不恼怒,反而都满怀期待:每次试运行,都意味着可能向成功迈进了一步。 研发过程中自然是问题频出。 为采用最新研究成果,慈云桂果断抛弃辛苦好几个月才完成的总体方案,重新设计。 为了保证机器的稳定性和可靠性,团队对800多块多层电路板、600多个插件板、2.5万条绕接线、12 万个绕接点和240多万个焊点逐一检查了一遍又一遍,总共八遍。 为了造出自己的超算,那些年里,参与设计加工的科研人员,几乎天天泡在实验室和工厂,一手拿着放大镜,一手拿着万用表,比绣花的大姑娘还仔细。 到了晚上12点钟,研究室里依旧灯火通明,赶都赶不走。 计算所给每人提供了2毛钱的加班工资,但从来没有人去领。 最终,慈云桂和团队通过创造性地提出“双向量阵列”结构,大大提高了机器的运算速度。 不仅经费没超,还提前一年完成了研制任务。 时任国防部长张爱萍上将,给这台“争气机”起名为“银河”并题诗: 亿万星辰汇银河, 世人难知有几多。 神机妙算巧安排, 笑向繁星任高歌。 银河的诞生打破了西方大国在超级计算机上的技术封锁,让中国成为继美国和日本后,世界上第 3 个可以自主研发超级计算机的国家。 但这里的“自主研发”,是有水分的。 银河系列超算,参考了当时世界上最先进的美国超算Cray-1的总体架构,确定顶层架构后,再自上而下拆解部件、材料和设备需求,国内有的就国内配套,国内无法配套的,就从国外购进零部件。 事实上,由于当时国内元器件水平落后国际20年,所以,处理器等核心器件用的都是国外的。 那个时候,连温饱问题都没有解决,哪有钱搞超算研发? 结果没想到,美国无意间帮了我们大忙。 02 1983年,在中国刚刚研制出银河不久,出现了另一件影响全球格局的大事儿:美国总统里根,提出了“战略防御倡议”(SDI,又名“星球大战”计划)。 “星球大战”的目的,存在争议。有人相信,该计划确有其事;另有人认为,该计划只是为了拖垮苏联而杜撰出来的阴谋。 但当时的中国专家们敏锐地发现:“星球大战”计划可以极大促进国防科技的发展,进而带动高新技术和国民经济的全面振兴,抢占21世纪科技制高点。 而在“星球大战”计划出台后,不少国家和联盟都跟进制定相应的政策。 在这样的大背景下,王大珩、王淦昌、陈芳允、杨嘉墀4位科学家联名上书邓小平等中央领导人,建议“跟踪世界战略性高技术发展”。 经小平批示,国务院批准了《高技术研究发展计划纲要》,由于这个计划是在1986年3月提出并批准的,所以被命名为“863计划”。 这个计划的306专项,主攻计算机研发。 但是,关于新一代的超算,到底要不要自主研发CPU芯片,业内分化成了三派。 一派认为,国产CPU应当从头搞起,完完全全地“自主化”。 这是所有人都期望的路线。但问题在于,当时微软和英特尔组成的Wintel联盟,几乎垄断着全世界的芯片市场。 如果做自己的芯片,由于研发时间长,跟国际代差太大,没有市场竞争力,那就意味着几乎完全放弃民用市场,只能服务于军政。 另一派认为,CPU技术追赶无望,不如先买英特尔的芯片,把计算机整机技术提上来,把经费省下来攻坚其他领域,等时机成熟,再来研制中国自己的计算机芯片。 “全球不就一个英特尔么,难道全世界除了美国都不安全了?” 第三派比较取巧,觉得芯片还是要做的,但完全自主产权,短期不现实,自主创新也未必一定要从头搞起。可以先买国外现成的芯片架构,在此基础上做自主研发。 为什么存在这三派争议,其实说白了,就俩字:没钱。 银河系CPU当时用的是英特尔芯片,但经历过长期国际禁运的中国,有一种对“卡脖子”的天然恐惧。 爱国情怀让他们都想选择第一条路,完全自主。但科学家必须尊重理性,他们知道,技术如同一辆飞驰的列车,晚一秒上车,都可能被对手拉开巨大的差距。如果等待自己的CPU问世后再搞自己的超算,很可能未来将一无所有。 科学家们最终权衡再三,还是决定先用英特尔CPU。 选用英特尔CPU,不代表完全没有创新,CPU是超算的核心这没错,但起码花钱还能买得到,而超算的组织架构和系统,是花钱都买不来的关键技术。 为了提高中国超级计算机的产品化和商品化程度,计算所原所长李国杰大胆开辟了新的路径。 技术上,他在国内首次采用大规模集成电路来研制并行计算机。计算机系统方面,他让团队在购买的源代码上,自行设计自己的操作系统。 同时,李国杰精心培养了一支平均年龄只有二十几岁的五人小组,出海取经,到美国“插队”,学习主板技术。 历史的舞台安静非常,一束追光正等来人。 1993年10月,计算所成功推出了中国第一台大型高性能并行计算机,也是中国第一台具有商业价值的超级计算机——“曙光一号”,峰值运算速度达每秒6.4 亿次,在多个技术上都取得了突破,比如采用全对称共享存储多处理结构、操作系统核心实现并行化。 关键是,在那个经济建设极度缺钱的年代,曙光一号的直接研制经费只花了两百万,研制周期只用了一年半,打破了计算机攻关动辄七八年打“持久战”的刻板印象。 1994 年,曙光一号被写进了政府工作报告中。 1995 年,计算所又推出了升级版的曙光 1000,实现了多个第一:第一台自研的大规模并行处理机结构的计算机,第一台实际运算速度突破每秒 10 亿次大关的超级计算机;1997年,荣获国家科技进步一等奖。 曙光1000名声大噪。 当时的中国科大陈国良院士找到计算所:你这个机器能不能卖给我们做教研用? 计算所专家说:可以啊,我再给你做一台。 机器入驻后,中国科大在机房门口挂了个牌牌:国家高性能计算中心(合肥)。 中科大给曙光1000开了张以后,一发不可收拾,西南交大,复旦大学,华中科技大学纷纷购买这台超算,成立国家高性能计算中心(成都)(上海)(武汉)…… 连澳门的联合国软件所,喀麦隆雅温得第二大学也强烈要求中国援助他们一台…… 1997年9月,辽河油田负责采购的同事找到计算所,有意向购买一台。 计算所的人得知这个消息,全员欢呼:中国人用玻璃房子里的外国计算机寻找石油的日子,终于走到了终点。 历史证明,这一幕还有更深远的意义:中科院自主研发的超算终于走出了自己的科研圈子,在残酷的市场竞争中拼命扎下了根。 那么,芯片呢? 首先,曙光用的是英特尔芯片,但在处理结构和操作系统等方面取得了一系列突破性技术进步。 那国产的芯片是不是就完全停滞了? 其实没有。 2000年前后,有了改开积累的一点经济底子,中国就立刻开始加速发力国产处理器的研究。上海高性能集成电路设计中心的“申威”、中科院计算所的“龙芯”、国防科技大学的“飞腾”等国产处理器先后起步。 在之前的“863计划”和后来的“核高基”重大专项支持下,在超算突破的同时,国产CPU也很快实现了从单核到多核的发展: 那几年,中国基本保持着每一两年就出一款芯片的速度,在性能的赶超上不遗余力。2004年的龙芯二号,已经可以追平1999年的奔腾三,跟国外芯片的代际差距在不断缩小。 但就在一个个振奋人心的“喜报”传来的时候,危机也终于暴露了出来。 国产CPU在起步之初,其实都是国有研究机构的课题组在做,这是计划经济的遗留,而问题就导致了我们的CPU研发,早已适应了课题组的工作模式——拿财政拨款,完成国家交代的研发任务,但和工业界的实际需求存在脱钩。 在“课题组”架构的惯性下,国内公司在“十一五”期间基本都放松了单核性能的提高,而转做多核,核心数基本可以吊打英特尔和AMD,但单核性能的孱弱,让国产CPU在当时如火如荼的自主信息化市场中几乎找不到任何生存空间。 打个比方,多核就意味着一队拿着弓箭长矛的晚清士兵,而单核相当于一个穿着防弹衣拎着冲锋枪的现代士兵——孰强孰弱,一目了然。 再加上,转型期恰恰是原课题经费支持的末期,转型后的公司面临经费短缺、与市场需求脱节、管理经验不足等多重困境,市场打不开,核心研发人员被管理问题牵扯了大量精力,内耗重,长期做不出新产品。 以龙芯为代表的中国芯片企业,面临重大危机。 2008年,本来市场化程度最高、被寄予厚望的龙芯,耗费八千万研发的重磅芯片龙芯3B1000,结果连操作系统都启动不了。 2006到2013长达7年的时间里,龙芯CPU的单核性能只提高了50%,而同期国外的x86 CPU则提高了5倍,两者的差距,从一两倍一下拉到了十倍。 龙芯痛定思痛。 2013年5月,他们暂停了已经完成主要设计的16核龙芯3C处理器的流片,彻底停止16核处理器研制,开始四核3A2000处理器的研发。这意味着,龙芯又要退回去重新走英特尔走过的路。 因为,在带领龙芯经历了“大炼多核”的惨败后,龙芯的首席科学家胡伟武逐渐想明白: 国产CPU现阶段的目标不是比肩现在的英特尔,而是应该学习上个世纪八九十年代的英特尔——踏踏实实,一步一个脚印,不求快,但求稳,优先抢占中低端市场,站稳脚跟,再向高端市场发展。 胡伟武定下了三条策略: 第一,稳扎稳打。从低端市场做起,先造出好用的CPU,把龙芯应用到门锁、学习机和卫星这些场景上面,保证龙芯的现金流。 第二,向上兼容。暂停多核研发,专注提升单核性能,既可以改善用户体验,也可以提高技术测试跑分。 第三,注重生态。主动团结一切能团结的系统商、软件商和ODM工厂,像服务员一样服务好他们。 从定位“高精尖”、一门心思“赶英超美”,到认清现实,进而有勇气“壮士断腕”,并且真的毅然决然回归中低端市场,龙芯的落差和压力可想而知。 但这条路,起码目前看来,是走对了。 2020年,龙芯发布自主研发的28nm制程的新处理器龙芯3A4000/3B4000。 芯片中的所有功能模块,包括CPU核心、片内互联总线、DDR4内存控制器及各种IO接口模块等的所有源代码均自主设计。 除了流片厂家提供的基本设计环境,核心环节没有使用任何第三方技术。 龙芯中科副总裁张戈介绍,龙芯的合作伙伴已增至近千家,下游基于龙芯的开发人员达到数万人,龙芯在政企、安全、金融、能源、交通、教育等各个应用场景中都有广泛的应用。2019年,龙芯芯片出货量达到50万颗以上,在国产化应用中市场份额遥遥领先。 那么,除了龙芯,中国的超算芯片产业实力到底如何呢? 目前主流的超算国产CPU主要有申威、龙芯、飞腾、鲲鹏、海光、兆芯等几家公司。 海光、兆芯是IP核授权模式,也叫内核层级授权;鲲鹏、飞腾是架构授权模式;申威、龙芯均有独立自主的指令集,可以实现14nm芯片的量产。 那这些授权是什么意思呢? 其实就像我写了这篇文章,我告诉甲,你可以拿去修改后使用,便是“架构层级授权”;我告诉乙,你可以在你的文章中完整引用我的文章,但不能改,这就是“内核级授权”;而申威和龙芯跟他们不同,完全独立写自己的文章。 CPU执行计算任务时都需要遵从一定的规范,程序在被执行前都需要先翻译为CPU可以理解的语言,这种规范或语言就是指令集。 中国超算芯片从当年“好大喜功”的“多核陷阱”中走了出来,转向稳扎稳打,虽然慢、难,但胜在稳、有成效。 2016年接棒天河2号登顶的神威·太湖之光,用的就是有自主知识产权的申威SW26010处理器。 申威CPU是由无锡江南计算机研究所研制的,主要定位于关键领域专用,其指令集最早源自于DEC的Alpha架构。 Alpha架构是与英特尔x86和艾康ARM架构不同的另一种架构,不同架构对应不同的计算机语言(指令集),架构的作用就是识别计算机语言。 不过经过10多年的研究和发展,其新的指令集跟Alpha没有关系了,最新的SW1621处理器使用的是申威自己定义的SW64指令集。 基于完全自主的指令集架构,申威CPU知识产权和自主研发能力不受限制,可以自主发展,不存在被断供、制裁或停止授权的风险。 说到芯片,知乎有网友提问说:为什么中国的芯片制造技术不行,但能做出世界第一的超算? 首先,芯片制造技术行不行,是一个相对的概念,面对台积电,三星,英特尔这三家,我们是落后的。 除了这三家,你还能找出来一个整体技术实力比龙芯和中芯国际强的吗?几乎没有。 通俗地说,超算是硬件和软件的搭配,硬件的核心是处理器。 但能造的出好的硬件和软件,不一定可以造出世界第一的超算,因为如果想发挥硬件和软件的威力,我们还需要能最大化调用软硬件能力的系统。 这就像组装赛车,高级的改车师傅可以用一般的零件通过更优的搭配,造出高性能的跑车,而一般的师傅,即使有顶级的配件,也不一定能造出顶级的跑车。 超算也是这个道理。 而我们在前期银河系的模仿过程中,我们通过模仿别人的超算,学会了“组装”; 在中期的曙光系市场化的过程中,我们优化了“组装方法”,并创造了自己的“拿手绝活”,甚至比原厂家干的还好; 现在,我们不仅有了高超的装配能力,而且可以自主生产所需的所有配件。虽然核心技术上,距离美国还有一定的距离,但这个差距完全可以被高超的装配技术抹平。 看着中国这个“徒弟”的手艺越来越纯熟、高超,尽管美国没有传授自己压箱底的绝活,但中国在“干中学”的过程里独创了属于自己的拿手绝活。 美国坐不住了。 2015年,在连续占据多届榜首的天河2号“改进版”试图将计算性能再次翻番的前夕,奥巴马政府宣布将国防科大和国家超算天津、长沙、广州中心列入“实体清单”,芯片禁售,从产业链条和技术层面遏制中国。 在此之前,中国对于芯片不能自主,虽“如鲠在喉”,但还是有点“心存侥幸”,希望可以有更多的追赶时间。 美国一宣布制裁,不仅使天河2的升级晚了2年,也击碎了中国的最后一点侥幸。 两年后,国防科大推出自主设计的40纳米制程Matrix2000处理器,替代了英特尔的“至强”,这才完成升级。 美国的“断供”,也刺激中国,2016年推出了完全自主的超算神威·太湖之光。 目前,从上榜数量和性能上看,中国已跻身超算大国之列。 各国超算算力占比 但是如果把超算“拆”开来看,中国超算发展还面临诸多挑战。比如,虽然神威赢得榜首,但当时的申威 CPU 用的是 28 纳米制程,落后美国英特尔芯片的 22纳米。 所以,虽然中国在计算机芯片研制方面已经可以做到自主,但美国公司仍占据绝对优势。 其次,软件开发能力滞后,限制了中国超算系统的使用效率和应用水平。 这也是为什么有网友认为中国的超算是“面子工程”的原因之一。 但是现在我们也在积极地解决这些问题。而且,我们的应用水平也不像部分网友想象的那么落后。 目前,我们已经连续两年拿了超算界的“诺贝尔奖”——戈登贝尔奖,该奖设立于1987年,主要颁发给高性能应用领域最杰出成就,这说明我们的应用水平在飞快提高。 美国在超算领域,曾经是“独孤求败”。蓦然回首,世界超算的格局已悄然改变。 为了捍卫自己的绝对领先地位,美国在2020年宣布建造“极光”“前沿”和“酋长岩”三台E级超算。中国领先半步,自主研发的E级超算“天河三号”原型机、神威E级原型机和曙光E级原型机系统已于2018年完成交付。 其中,神威E级原型机硬件、软件和应用三大系统中,处理器、网络芯片组、存储和管理系统等核心器件全部为国产化。而“天河三号”E级原型机则采用自主的飞腾处理器、天河高速互联通信和麒麟操作系统,实现了芯片的全国产化,告别了前代的英特尔芯片。 那么,中美超算之争,接下来将走向何方? 03 E级超算,或许是传统计算领域的终极竞争,在这个领域,或许中国还落后美国半个身位,不是拥有绝对实力的世界第一。 但在更为“恐怖”的量子计算领域,中国是有望超过美国、问鼎全球最强的尖端领域。 什么是量子计算?经典计算机使用晶体管作为比特(bit),以晶体管的开闭状态分别表示1和0,但量子计算机使用量子态叠加,每个量子比特能够同时表示二进制中的0和1的叠加态,这就使得量子计算机相较经典计算机算力发生爆发式增长,形成“量子优越性”。 在解决实际问题的过程中,中央处理器(CPU)采用“串行”计算,也就是将一个问题的若干部分按照顺序依次进行运算;图形处理器(GPU)采用“并行”计算,将一个问题拆成若干个小问题后,同时对每个小问题的一部分进行运算;量子处理器(QPU)则利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案。 这就使得,量子计算机可以突破现有计算机的算力限制,助力科学家攻克更难的科研难题。 比如,目前一些医药、生命、金融等领域的机器学习模型复杂程度已经接近经典计算机运行的极限,通过量子逻辑开发出来的量子算法,可以构建更好的机器学习模型。 量子计算机几乎可以破解任何密码,也可以冲破现有的军事安全系统,修改导弹轨道。 比如,号称全球最重视人权和隐私的美国,过去多年就一直在窃取各国的加密信息,但有的加密信息暂时还解不了,为此美国国家安全局还专门在犹他州建立了一个数据中心,专门存储从各国窃取的加密信息。 反正破解不了,那存了干啥呢? 等有了量子计算机再解。 所以说,全球任何国家先有了量子计算机,几乎就可以将其他国家的加密传输、安防系统视若无物。 而且更要命的是,如果那一天到来,我们根本没有“对等反制措施”。 所以,未来的竞争更多地聚焦在量子领域。 说到“量子计算”,有人说,这是中国的“第一骗子产业”。 如果真如他们所说,量子计算是“骗子”产业,那美国“上当”更早。 美国从上世纪90年代即开始将量子技术作为国家发展重点,在量子相关学科建设、人才梯队培养、产品研发及产业化方面进行大量布局,联邦政府机构对量子计算领域的支持在每年2亿美元以上。 近两年来,美国政府的支持力度更大。 2018年,美国推出《国家量子计划法案》,计划拨付更多资金,全力推动量子科学发展。2019年,美国政府发布未来工业发展计划,认为发展量子科学能够保持美国在全球产业变革中的主导地位。 欧洲、日本,也不断出台支持措施。 中国也推出了一系列支持量子计算的政策措施,但起步较晚。 所以,在2019年以前,美国的量子计算领先全球。9月,谷歌推出53个量子比特的“悬铃木”,在人类历史上首次实现“量子霸权”——也就是对所有传统计算机的超越。 悬铃木到底有多牛呢?它仅需花200秒就能对一个量子线路取样一百万次,而相同的运算量在当今世界最大的超级计算机“富岳”上则需要1万年才能完成。 但是,美国的这一领先只有15个月。 2020年12月4日,中科大向世界宣布:潘建伟等人成功构建了一台76个光子的量子计算原型机——“九章”。 “九章”有多厉害呢? 在求解5000万个样本的“高斯玻色取样”时,目前世界上最快的超级计算机——日本富岳,需要6亿年;中国最快的超算——太湖之光,需要25亿年。 而“九章”仅需200秒! 比富岳快100万亿倍,比 “悬铃木”快100亿倍! 那么,“九章”的具体运算速度是多少呢? unknown——不是“不知道”,而是“未知值”。 那么,这就带来一个问题。 既然有了吊打超算的量子计算机,我们还需要超级计算机吗? 传统超算和量子计算机,就好比火车和飞机。 虽然飞机的速度比火车快,但并不能完全取代火车。 另外,目前中美两国的量子计算机,还处于初始的“原型机”阶段,暂时只能求解特定问题,还不能像超算一样,应用于所有领域。 所以,在大部分领域、未来的相当长一段时间内,传统超算,依旧有用武之地。所以,全球各国才继续发力传统超算。 尾声 在超算领域,中国曾经落后了美国半个世纪,现在勉强追平。 在量子计算领域,尽管美国比中国提前布局,但中国在这方面的研究进展,一日千里。 可以说,中美两国在量子领域发展初期,就贴身肉搏,“拳拳到肉”,中美胶着向前,中国暂时领先。 但美国已经公布了他们下一阶段的路线图——争取2023年实现1000个量子比特的量子计算机。 在实现这个目标之前,研发团队将先在2021年和2022年分别建成包含127个和433个量子比特的中型量子计算机。 未来的10-15年,世界各国在量子计算机领域的竞争,将进一步激化。 在传统计算时代,美国以硅谷领衔,统治了世界。 未来,量子计算时代,筹码将被重新分配。 世界范围内,一场量子争霸战已经打响。 这场战斗,在实验室而不是在战场上。 胜负的赌注,是下一个计算时代。 在这场已经打响的量子战争中,中国除了赢,没有其他选择。 原文章作者:酷玩实验室Coollabs,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-16
    最后回复 意福浏 2021-7-16 11:00
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  • 量子十问之六:量子计算,这可是一个颠覆性的新技术
    作者:郭光灿 (中国科学技术大学) 量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息、运行的是量子算法时,它就是量子计算机。现在或许还无法准确预测“量子计算机时代”何时到来,但在科学家看来,已经没有什么原理性的困难可以阻挡这种革命性、颠覆性产品的诞生。 以半导体芯片为核心的计算机的发明成就了现代信息技术产业(硬件、软件、网络、通信等)的高速发展,深刻改变了人类的社会活动形式,甚至是国防安全和国家核心竞争力。半导体集成电路芯片几十年以来一直沿着“摩尔定律”发展,单位芯片上晶体管数目越来越多,集成度越来越高。 截止到目前,集成电路芯片制造工艺处于14&10 nm 技术代量产阶段,更小尺寸的技术代(7 nm 和5 nm)处于研发阶段。在可预见的未来将达到控制电子的物理极限,当单个晶体管缩小到只能容纳一个或几个电子时,就会出现单电子晶体管(量子点),量子隧穿效应将不可避免地影响电子元器件的正常工作。尽管科研人员正在努力通过各种手段进一步延续晶体管的制程尺寸并同时开发多核芯片技术,但相关技术只能在有限范围内优化传统芯片性能,无法阻止“摩尔定律”必将被打破的历史趋势。 当现代计算机芯片在经典物理领域内无法进一步提升结构性能时,可以研究探索有别于当前计算机架构的新型结构和多核芯片,或者研究量子力学规律开发量子计算。新型结构需要抛弃当前计算机所遵循的冯·诺依曼架构,而量子计算则需要改变现有半导体芯片的基本结构,利用量子叠加和量子纠缠来实现逻辑运算。国际半导体技术发展路线图认为多核芯片等技术只能短期延续摩尔定律,中长期必然要发展以量子物理为基础的量子计算等颠覆性、革命性新型器件来超越摩尔定律,信息的量子化趋势将不可避免。量子计算是芯片尺寸突破经典物理极限的必然产物,是后摩尔时代具有标志性的技术。 集成电路芯片(图片来源于网络) 对于现代计算机而言,通过控制晶体管电压的高低电平,从而决定一个数据到底是“1”还是“0”,采用“1”或“0”的二进制数据模式,俗称经典比特,其在工作时将所有数据排列为一个比特序列,对其进行串行处理。而量子计算机使用的是量子比特,能秒杀传统计算机得益于两个独特的量子效应:量子叠加和量子纠缠。量子叠加能够让一个量子比特同时具备 0 和1 的两种状态,量子纠缠能让一个量子比特与空间上独立的其他量子比特共享自身状态,创造出一种超级叠加,实现量子并行计算,其计算能力可随着量子比特位数的增加呈指数增长。理论上,拥有 50 个量子比特的量子计算机性能就能超过目前世界上最先进的超级计算机“天河二号”,拥有 300 个量子比特的量子计算机就能支持比宇宙中原子数量更多的并行计算,量子计算机能够将某些经典计算机需要数万年来处理的复杂问题的运行时间缩短至几秒钟。这一特性让量子计算机拥有超强的计算能力,为密码分析、气象预报、石油勘探、药物设计等所需的大规模计算难题提供了解决方案,并可揭示高温超导、量子霍尔效应等复杂物理机制,为先进材料制造和新能源开发等奠定科学基础。 量子计算机工作原理(图片来源于网络) 此外,量子计算的信息处理过程是幺正变换,幺正变换的可逆性使得量子信息处理过程中的能耗较低,能够从原理上解决现代信息处理的另一个关键技术——高能耗的问题。因此,量子计算技术是后摩尔时代的必然产物。 量子计算技术不仅能克服现代半导体工艺因为尺寸减小而引起的热耗效应,还能利用量子效应实现功能强大的并行计算,极大地提高计算速度和信息处理能力。规模化通用量子计算机的诞生将极大地满足现代信息的需求,在海量信息处理、重大科学问题研究等方面产生巨大影响,甚至对国家的国际地位、经济发展、科技进步、国防军事和信息安全等领域发挥关键性作用。 (1) 国家影响力 信息是当今世界最为重要的战略资源,计算机技术是现代信息技术的核心,信息处理能力是信息时代的基本生产力,是国家的核心竞争力,体现国家综合实力的重要标志。“二战”结束以来,美国一直占据超级计算机研发的尖端,最初主要用于计算导弹弹道以及核武器模拟计算等军事活动,后来逐步应用到科研、产品研发、金融等各个领域。随后,计算机和互联网技术在美国迅速发展壮大,并在世界范围内扩展和加速全球化进程,美国在此过程中积累了其强大的国际影响力。量子计算科技革命给了我国一个从经典信息技术时代的跟踪者、模仿者转变为未来信息技术的引领者的、不可错过的伟大机遇。量子计算技术是一种颠覆性技术,关系到一个国家未来发展的基础计算能力,一旦形成突破,会使掌握这种能力的国家迅速建立起全方位战略优势,引领量子信息时代的国际发展。 (2) 经济影响力 量子计算机能克服现代计算机发展所遇到的能耗和量子效应问题,从而摆脱半导体行业面临的摩尔定律失效的困境,同时突破经典极限,利用量子加速、并行特性解决经典计算机难以处理的相关问题。作为现代计算机的颠覆者,未来量子计算机会像经典计算机一样形成庞大的技术产业链,在国民经济生活中产生重大影响。其突破必将为信息和材料等科学技术的发展开辟广阔的空间,成为后摩尔时代和后化石能源时代人类生活的技术依托。量子计算机的研制必将带动包括材料、信息、技术、能源等一大批产业的飞跃式发展。量子计算机强大的并行计算和模拟能力,将为密码分析、气象预报、石油勘探、药物设计等所需的大规模计算难题提供解决方案,从而为提高国家整体经济竞争力创造条件。 (3) 科技影响力 过去50 年以来,半导体及信息行业的技术发展经历过数次突破,从处理器的运算速度到存储器容量,再到网络带宽,每一次突破之后都能带来巨大的社会进步。目前,海量数据处理已成为急需攻克的壁垒。当前计算机处理海量数据的能力非常薄弱,传统计算机已经远远无法满足信息量爆炸式增长的需求,迫切需要从原理上突破超大信息容量和超快运算速度的瓶颈,而量子计算机正好能有效满足这一需求。量子计算机在科学研究领域具有广泛应用前景。学术界认为,在量子计算机达到大规模应用的比特数之前,将首先用于对量子体系的模拟。量子计算机利用其特殊的量子力学原理,将为强关联等物理学提供完美的检验平台。同时量子计算对于生物制药、机器学习、人工智能领域将产生深远影响,并对提高国家科技影响力起到积极作用。 (4) 军事影响力 量子物理与计算科学第一次大规模结合的直接原因就是研制核心武器的需求。在计算技术的发展历程中,军事应用价值始终是其重要推动力之一。量子计算机的强大功能应用到国防建设时,其强大的运算、搜索、处理能力,将为未来武器研发提供计算、模拟平台,缩短研发周期,提高武器研发效率。还将在未来战场上破译加密密文,为及时高效准确的情报和战况分析提供技术支撑,提升作战能力,同时在战场计划、组织决策、后勤保障等方面发挥巨大作用,甚至有可能改变未来战争的形态,掌握其核心技术能够极大地增强国防综合实力。 (5) 国家信息安全 量子计算机最受关注的重要应用之一是破译现代密码体系。理论研究表明,目前使用的RSA公开密钥体系在量子计算机面前将不堪一击。构建于经典保密系统之上的安全体系将变得无秘可言。此外,量子计算对于信息安全的威胁还具有前溯性,如果现在的通信网络流量遭到窃听并被存储下来,未来潜在的对手利用量子计算能力,就能对这些通常加密的信息进行破解,从而在多年以后将威胁范围追溯到当前。量子计算机的研制已经成为国际社会关注的焦点,其对国家安全体系的重大意义不言而喻。 量子计算机纵然有无比强大的颠覆性功能,然而通用量子计算机的研制过程是相当复杂的。研制量子计算机的关键在于量子比特的制备。量子比特非常脆弱,外界任何微弱的环境变化都可能对其造成破坏性影响。因此,量子计算机的核心部件通常处于比太空更加寒冷的密封极低温环境中,防止受到其他环境因素的干扰。量子比特的制备方式存在多种方案,经过近二十年的发展,国际主流研究集中到了超导量子比特、半导体量子点、囚禁离子、钻石空位和拓扑量子比特等。 人工智能(图片来源于网络) 由于量子计算对于国家安全及经济发展的巨大影响,世界各国政府持续高强度资助量子计算机的研制。毫无疑问,美国在量子计算机研制上是国际最领先的,并且有着完整的布局。虽然量子计算研究的进展低于十年前的预期,但还是让人们看到了突破可集成化量子计算机技术瓶颈的希望。特别当量子比特的保真度突破了容错量子计算的阈值,使得一些基本量子算法得到演示。这些巨大的成就吸引了一些国际商业机构和政府部门的极大关注。 量子计算机研制已经进入一个十分关键的时刻,国际上超大计算机、信息企业都投入巨大的人力、物力来研制量子计算机。主要包括:2012 年微软研究院(美国)成立了量子体系结构与计算研究组,主要目标是实现量子计算机软件体系结构,包括量子程序设计语言及编译系统。2013 年谷歌公司与美国国家航空航天局(NASA)联合成立了量子人工智能实验室,研究如何将量子计算机应用于大数据分析与机器学习。2014 年9 月2 日谷歌宣布美国UCSB 大学Martinis教授研究组加入谷歌公司研发量子计算机处理器。2014 年IBM 宣布耗资30 亿美元研发下一代芯片(五年计划),主要是量子计算与神经计算。2015 年世界最大的芯片制造商Intel 公司宣布投入巨资与荷兰代尔夫特理工大学合作研发基于硅量子点的量子计算机,并于2016 年11 月开发出了将量子计算机需要的超纯硅附着在传统微电子工业标准晶圆上的技术,2018 年1 月在工业标准晶圆上实现了硅基量子点的制备,以期抢占半导体量子计算机研制的制高点。2015 年5 月,全球最大的国防工业企业洛克希德·马丁(Lockheed Martin)与马里兰大学合作研发集成量子计算平台。2016 年5 月4 日IBM 公司发布了5 个量子比特的量子计算云服务。2016 年8 月4 日马里兰大学与美国国家标准与技术研究院(NIST)发布5 个量子比特的可编程量子计算机。美、日、欧等发达国家在前期已经投入大量研发资金之后,2016 年4 月欧盟又宣布于2018 年启动总额10 亿欧元的量子技术项目,促进包括通用量子计算机等在内的多项量子技术的发展。同月,澳大利亚政府宣布在澳大利亚量子计算与通信技术中心成立量子计算实验室,进一步集中对半导体硅基量子芯片等研究加大投入,以期抢占半导体量子计算的制高点。 我国政府也很重视量子信息技术的发展,在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006 —2020 年)》中将“量子调控研究”列为四个重大科学研究计划之一,给予量子信息技术稳定的研究支持,做出了一系列创新性研究成果,在某些方面已经处于国际领先地位,特别是基于量子物理的新型量子保密通信技术已逐步迈向实用化产业化。 中国科学院量子信息重点实验室在“国家重大科技计划”支持下开展固态量子芯片研究 然而实用化量子计算机的研制是一个系统工程,既要以量子物理为基础进行量子计算模型的原理性创新,又要从材料体系、结构工艺、系统构架和软件控制等工程技术创新和积累,我国在现代工艺技术上的基础薄弱,在核心电子器件、高端通用芯片、基础软件、极大规模集成电路制造装备等长期落后,也导致我国量子计算的研究大都局限于原理验证性和演示性层面,缺乏系统深入的实验平台和以实用化量子计算机为目标的研究队伍。特别是在可扩展的固态量子比特研究体系上,国内只有中国科学技术大学、南京大学、清华大学、浙江大学和中国科学院物理研究所等少数单位开展相关研究。虽然经过近几年不懈努力,我们在半导体量子点和超导量子比特研究中取得了一系列重大突破,在某些方面达到了世界一流水平,但是与国际领先水平还有差距,特别是在人力和物力方面的投入与欧美国家相比还远远不足。 量子计算机的研制需要物理、材料、信息和计算机科学等多学科的紧密协调和结合,从而实现从大规模器件的制备向微电子工程方面迈进。通用量子计算机的研制还有很长的路需要走,量子计算机的研制将伴随着经典计算的发展一起前进,相信随着量子比特的保真度达到容错量子计算的阈值,量子计算机的研究已经从实验室阶段向工程技术化阶段迈进,越来越多的研究单位和大型公司企业将进入,从而加速可实用化通用量子计算机研制的进程。从先进的发展模式而言,各大公司与研究机构合作研制量子计算机是集科研机构、公司、政府部门等于一体的研发模式,这可能是未来推进量子计算机研制的一种有效模式。 量子十问系列: 本文选自《物理》2019年第3期 来源:中国物理学会期刊网 编辑:重光 原文章作者:中科院物理所,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-7-16
    最后回复 乙骑看 2021-7-16 10:28
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