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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 。
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  • 稀释制冷机研发再突破?解决量子计算“卡脖子”问题
    来源:人民网 人民网北京7月13日电 (赵竹青)据中国科学院物理研究所消息,其自主研发的无液氦稀释制冷机实现10mK以下极低温,标志着我国在高端极低温仪器研制上取得了突破性的进展。 中国科学院物理研究所副研究员姬忠庆介绍,量子计算是当前世界各国科技竞争的主战场,稀释制冷机为量子计算机的正常运行提供必要的极低温环境,是量子计算研究中不可替代的关键设备。目前我国此类仪器完全依赖进口,是亟待攻破的“卡脖子”核心技术。因此,研制国产无液氦稀释制冷机迫在眉睫。 稀释制冷机是一种能够提供接近绝对零度环境的高端科研仪器,在凝聚态物理、材料科学、粒子物理乃至天文探测等科研领域得到了广泛应用。无液氦稀释制冷机有别于传统的依赖液氦辅助降温的湿式稀释制冷机,无需液氦供应,样品空间大,连续运行时间长且运维方便,在最近十年迅速普及并成为市场主流。 据了解,作为我国低温实验技术和低温物理研究的发源地,物理研究所曾在上世纪70年代末就成功研制了我国第一台湿式稀释制冷机,实现了最低33mK的极低温。面对新一轮量子科技竞争的新形势,物理所再一次组织力量联合攻关,完全自主研制国产无液氦稀释制冷机,在历时两年半的研发过程中,攻克了低温设备焊接工艺难题,解决了长期困扰的冷漏、超漏问题,在核心的极低温高效热交换器制作过程中,测试评估了大量材料和多种设计方案,攻克了盘管热交换器和银粉热交换器等多项核心技术难题。最终在2021年6月24日晚,该自主研发的无液氦稀释制冷机原型机实现10.9mK的连续稳定运行,满足超导量子计算需要的条件,单冲程运行模式可低于8.7mK,基本达到了国际主流产品的水平,在解决量子计算“卡脖子”问题、加快科技自立自强上迈出了关键的一步。 掌握稀释制冷核心技术标志着我国具备了为量子计算等前沿研究提供极低温条件保障的能力。“未来,物理所研究团队将进一步优化无液氦稀释制冷机相关技术,固化工艺流程,正在建设中的新一代制冷机将在易用性和稳定性方面达到进口产品水平,为我国的量子计算实验前沿研究提供有力支撑。”姬忠庆说。 本文来自【人民网】,仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布及传播服务。 ID:jrtt 原文章作者:全国党媒信息公共平台,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 。
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    最后回复 周映雪 2021-7-16 10:15
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  • 量子计算初创公司,挑战科技巨头
    Rigetti Computing计划部署一个128量子位量子计算系统,挑战谷歌、IBM和英特尔在这一新兴技术领域的领导地位。 这项计划是公司创始人兼首席执行官Chad Rigetti发布的一篇媒体文章中宣布的。Rigetti曾经是IBM的量子计算物理学家。据Rigetti所说,他们公司在推进这项技术方面处于“独特的地位”。他表示: “我们的128-qubit芯片采用新的外形尺寸开发,有助于快速扩展。由于我们的内部设计、工厂、软件和应用程序团队紧密合作,我们能够快速迭代和部署新系统。我们的定制控制电子设备是专门为量子经典计算机混合设计的,我们已经开始集成一个3D信号架构,以实现真正可扩展的量子芯片。在接下来的一年里,我们将把这些芯片放在一起,为研究人员和开发人员带来更多的动力。” 量子电路利用超导帽进行连接,并在元件之间以真空提供电磁隔离。这是为了延长相干时间,限制串扰和环境噪声的影响。为了将其扩展到128-qubit计算机上,该公司提出了一种由两个相互连接的8-qubit环组成的16-qubit模型。 Rigetti一直将目标对准量子计算领域,而该领域一直由一些规模最大、发展最成熟的IT企业主导,尤其是谷歌、英特尔、IBM、微软和Atos。其实,如果严格按照量子位的数量来计算,这只是影响量子计算能力的几个因素之一。目前似乎是谷歌似乎走得最远,它最近宣布了一个72比特的测试芯片。而IBM已经开发了一个50-qubit量子处理器的原型,可以在今年年底前通过公司的Q云向供研究人员和商业客户使用。同时,英特尔和它的研究伙伴QuTech已经制造了一个49比特的测试芯片。 而Rigetti可以说是一匹黑马。在过去的一年里,他们开发了8-qubit和19-qubit的技术版本,该公司已经以类似IBM Q的方式在云上向用户提供这些技术。Rigetti还提供了一个名为Forest的量子计算开发环境,以帮助开发人员构建应用程序。该软件包括一个量子虚拟机,可以模拟多达30个量子比特的量子处理器。到目前为止,开发人员已经在这个平台上运行了超过6500万个实验,其中包括橡树岭、阿贡和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员。 在开发128-qubit硬件的同时,该公司还将寻找增强应用软件方面的方法。他们最初关注的领域是量子模拟、优化和机器学习。 在这项工作有条不紊地进行的时候,Rigetti表示:“量子优势来自于创造出一种更快、更便宜或更好的解决方案。至于哪个行业将首次实现商业用途则是一个悬而未决的问题。但是,即使是与传统机器相比的一个小小的性能改进,也能为全世界的研究人员和企业带来巨大的价值……” Rigetti最新一次融资是2017年,A轮和B轮共计6400万美金,估值2.4亿美金。 www.ssdfans.com 原文章作者:ssdfans,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 尿鸢 2021-7-16 01:06
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  • 国内外从事量子计算和量子信息的主要老师
    量子研究网站对国内外从事量子计算和量子信息的老师和小组做过比较系统的整理,都放在网站上了:http://quantum-study.com/character.html (网站上可超链接到人物主页) 可以说收集了国内大部分的知名的量子人物,国外的也收集了很大一部分。希望能能够帮助到从事或者想了解量子研究领域的学者。 按单位分类如下: 清华大学 刘玉玺 王向斌 姚期智 段路明 交叉信息研究院 量子信息中心 李师群 应明生 尹璋琦 金奇奂 李岩 松 翟荟 吕嵘 尤力 刘永椿 龙桂鲁 北京大学 量子电子研究所 肖云峰 刘雄军 全海涛 吴飙 古英 何琼毅 中国科技大学 潘建伟团队 杜江峰团队 郭光灿团队 陈增兵 包小辉 陈凯 程光磊 荣星 段昌奎 石发展 陈帅 陈宇翱 邓友金 董春华 杜江峰 龚明 郭光灿 郭国平 韩永建 韩正甫 何力新 黄运锋 李传锋 刘乃乐 陆朝阳 潘建伟 彭承志 彭新华 任新国 史保森 苏吉虎 孙方稳 王亚 项国勇 肖明 许金时 杨涛 易为 尹春明 郁司夏 苑震生 张军 张强 赵博 周幸祥 周正威 邹旭波 朱晓波 南京大学 吴盛俊 马小松 黄璞 孙国柱 张勇 张利剑 夏可宇 肖敏 王晓勇 朱诗亮 于扬 复旦大学 王伶俐 李晓鹏 万义顿 陈钢 孔令欣 游建强 肖艳红 施郁 上海交通大学 朱卡的 王孝群 贾金锋 石剑虹 曾贵华 何广强 蔡子 张卫平 金贤敏 北京计算科学中心 孙昌璞 赵楠 李勇 高翔林 海青 杨文 汪玲 Stefano Chesi 中科院物理研究所 曹则贤 许秀来 周端陆 刘伍明 陈澍 范桁 赵士平 杨昌黎 王云平 夏林 孟洋 赵宏武 潘新宇 吕力 刘宝利 中科院武汉物数所 江开军 吕宝龙 管习文团队 郭玉劲 蔡庆宇 冯芒团队 詹明生团队 中科院其它院所 董瑞芳 薛飞 石弢杜 孟利 王颖丹 易俗 孙晓明 骆顺龙 王建宇 山西大学 量子光学国家重点实验室 光电研究所 激光光谱研究所 量子技术研发平台 李永民 彭堃墀 张靖 贾锁堂 谢常德 郜江瑞 张天才 张宽收 王海 王军民 赵延霆 陈刚 贾晓军 苏晓龙 李卫东 梁九卿 张云波 浙江大学 许祝安 王浩华 尹艺 王大伟 张俊香 景俊 朱诗尧 颜波 王立刚 陈一新 王晓光 万歆 陈启瑾 吕丽花 周毅 许晶波 南方科技大学大 华南师范大 俞大鹏 Oscar Dahlsten 翁文康 鲁大为 广东省量子调控实验室 薛正远 颜辉 中山大学 余向阳 何广平 韦联福 周晓祺 李朝红 俞振华 罗乐 邓元刚 华东师范大学 武海斌 曾和平 吴光 陈丽清 武愕 陈洁菲 荆杰泰 黄国翔 刘金明 李燕 印建平 姚叶锋 张安宁 魏启 中国人民大学 南开大学 大连理工大学 张芃 张威 齐燃 陈景灵 陈璟 金亮 张国权 周玲 于长水 金家森 李崇 山东大学 东南大学 仝殿民 薛鹏 杨文星 侯净敏 北京师范大学 北京理工大学 北京航天航空大学 北京邮电大学 邓富国 王海波 熊俊 杨国建 章梅 艾清 邵彬 邹健 张向东 张国锋 李伟 温巧燕 高飞 秦素娟 焦荣珍 王铁军 王川 华中科技大学 武汉大学 华中师范大学 吴颖 吕新友 葛国勤 熊豪 陈学文 张朴 蔡建明 胡勇 张少良 袁声军 王取泉 张文献 李勇 吴少平 西安交通大学 西安电子科技大学 西北大学 量子光学与量子信息研究所 李福利 高宏 刘博 李蓬勃 李宏荣 高韶燕 石莎 朱畅华 权东晓 李阳阳 杨志勇 金璐玲 杨文力 兰州大学 四川大学 重庆大学 罗洪刚 安钧鸿 谭磊 邓剑波 岑理相 昂然 吴小华 魏华 张学锋 李熙涵 张瑜瑜 国防科技大学 湖南师范大学 量子信息学科交叉中心 余洪伟 方卯发 潘启沅 方细明 王接词 荆继良 廖洁桥 周兰 海文华 匡乐满 其它985高校 王晓霆 符力平 王兆明 顾永建 丁卫强 梁麦林 陈理想 其它211高校 周南润 胥建卫 李永放 谢小涛 陈清 李晓宇 郑仕标 徐南阳 叶柳 杨名 张战军 胡征达 张向阳 童培庆 张成杰 董裕力 徐震宇 吴金辉 衣学喜 龚尚庆 穆青 霞刘斌 其它高校 胡明亮 杨垂平 林强 熊晖 王中结 张寿 王洪福 朱爱东 景辉 陆晓铭 曾朝阳 其它研究院所 施尧耘 刘永椿 冷晗阳 宋洪婷 任昌亮 赵洪泉 香港高校 Gyu-Boong Jo 张胜誉 姚望 K.Y. SzetoHoi Fung Chau 汪子丹 Shun-Qing Shen LIU Renbao LAW Chi Kwong YANG Sen 台湾高校 廖文德 褚志崧 余怡德 王立邦 童世光 張為民 陈岳男 陳泳帆 梁永成 管希聖 林俊達 美国 Jeff Kimble Steven Girvin QS-Tulane Ion- Washington QIC-Austin QC-USCCQuIC Chicago Quantum JILAQS-GTRI Charles H. Bennett John M. Martinis BQIC Jun Ye Paul Ginsparg IQIM John P. Preskill Gil Refael CSQC Ken Brown David Awschalom John A. Mac Lean Alexander Gaeta Stuart Hadfield Liang Jiang Michel H. Devoret Jason Petta Andrew Houck James Franson Todd Pittman Yanhua Shih Xiao-Liang Qi Kathryn A. Moler Hideo Mabuchi Patrick Hayden Yoshihisa Yamamoto QIT-MIT Jeffrey Goldstone Seth Lloyd Peter Shor Scott Aaronson Vladan Vuletic Isaac Chuang Mikhail Lukin Ronald Walsworth Markus Greiner Amir Yacoby Subir Sachdev Andrew Childs's group Jonathan P. Dowling 德国 Max-QO Freiburg-QO SJARA-IQI Oliver Benson Munich Quantum Center Heidelberg-CQD Jan von Delft Harald Weinfurter Quantum Munich Jrg Wrachtrup Fedor Jelezko NVision Martin Plenio Andreas Reiserer Norbert Schuch Celso Villas-Boas 英国 CQP-Bristol Oxford Quantum QIF- York YCQTQT-Birmingham QI-Nottingham NQITQUANTIC Animesh Datta UCL Quinfo UCLQQTC-Lancaster QI at Imperial College Joint Quantum Center Sven Hfling QO&QI Adrian Kent Richard Jozsa Andreas Winter 加拿大 Institut quantique IQC-Waterloo IQST-Alberta QIS at UBC QT at Qeen's CQIQC 日本 Nishimori Group AQUA RIES-Hokkaido 奥地利 IQOQI-Austrian Academy of Sciences VCQ-ViennaI QOQI-Innsbruck 新加坡 QT-NTU CQT-Singapore 澳大利亚 CQD-Griffith IQT-Griffith QSciTech QCIS EQuS CQC2T 其它国家 Quantum-ICFO GIQ-Barcelona QUINFOG QIC-HRI NMR-QIP CMQC-Seoul APCTP QIG-Hanyang QDev-Copenhagen QuanPlexity Station Q Zurich QuTech IQS-Chapman CQT- KwaZulu-Natal Qubiz 原文章作者:量子研究,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2021-7-15
    最后回复 釜胚雩 2021-7-15 16:20
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  • 先锋,宝马集团助力量子计算的前瞻研究和未来落地
    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 http://i1.go2yd.com/image.php?url=0Vkj7nbk1D (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。” http://i1.go2yd.com/image.php?url=0Vkj7nexeC 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。” 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2021-7-15
    最后回复 当诠忆 2021-7-15 13:33
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  • 一个量子计算+人工智能的时代已到来
    来源:工业智能化 1 今天,当所有人的注意力都被安邦事件所吸引时,另一件更具深远意义的大事发生了。 这次看似不太起眼的翅膀扇动,却很可能将在不远的将来,引起山呼海啸般的巨震! 刚刚,中科院团队和阿里云宣布,在超导量子计算方向,发布11比特的云接入超导量子计算服务。这也是继IBM后,全球第二家向公众提供10比特以上量子计算云服务的系统。 同日,中科大郭光灿院士团队也宣布:其本源量子计算云平台已成功上线 32 比特量子虚拟机,并已经实现了 64 量子比特的量子电路模拟,打破 IBM Q 的 56 位仿真记录 这是一个巨大的跨越:要知道,去年11月,IBM 发布了 56 量子比特的量子计算云平台,就已经让全世界为之震撼。 然而,现在,中科大的这一款量子计算机,比IBM还要牛:在相同的超级计算机设备条件下,中科大本源的 56 量子比特模拟电路只需要 987 秒(16.4 分钟)就可以完成模拟计算,IBM 则需要两天的时间。 是的,量子计算机,这个当今世界上最牛、最受关注的高科技领域,中国已经超越了IBM,领跑于全世界! 2 量子计算机,这是一个牛到没朋友的黑科技。 怎么个牛法? 这么说吧,在量子计算机面前,我们曾经引以为豪的传统电子计算机,就相当于以前的算盘,显得笨重又古老! 现在最牛的超级计算机要花100年解出来的方程组,用量子计算机来算,只需要0.01秒。 一台台式机电脑大小的量子计算机,或能达到今天最先进的中国天河一号超级计算机的计算能力。 有人形容,如果现在传统计算机的速度是自行车,量子计算机的速度就好比飞机! 量子计算机为什么那么牛? 归根结底,在于量子计算机和传统计算机,所运用原理和路径,是完全不一样的。 现有传统电子计算机的运算单元,一个比特在特定时刻只有特定的状态,要么0,要么1。 量子计算机利用量子特有的“叠加状态”,采取并行计算的方式,终极目标可以让速度以指数量级提升。 从电子计算机飞跃到量子计算机,整个人类计算能力、处理大数据的能力,就将出现上千上万乃至上亿次的提升。 无论生产、科研还是日常生活,世界将会经历一场颠覆性改变。 3 这真是一场天时地利人和的完美邂逅! 中国量子计算机的研制成功和商业化,来得正是时候:5G已经成熟并接近运用,大数据也在蓬勃发展,人工智能来到了临门一脚的关口。 如此这般,当量子计算和人工智结合在一起,那么,我们可能会做出连大自然都没有想到的结果。 很快,一款款冷冰冰的量子计算机,将拥有了像人一样的自学和思考能力,而且回过头来,还能秒杀人类。 一个量子计算+人工智能时代,将比我们曾经最激进的想象,来得还要快得多。因为两者将出现正向回馈。 奇点正在迅速到来。量子计算机+人工智能,将不断迭代出更高级的量子计算机+人工智能,发展的斜率将一下子陡峭起来。 是的,从今天起,量子计算+人工智能不再是科幻小说,不再是阅读理解,不再是新闻标题,不再是以太网中跃动的字节和CPU中孱弱的灵魂,而是实实在在的宿命。 未来已来,留给人类的时间不多了!目前来说,人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展。五到十年,人工智能将全面超越人类! 今后,谁掌握了人工智能,谁就将在国力竞争中掌握主动!落后就要挨打,这个教训中国人有深深的领悟。因此, 面向量子计算机及其掀起人工智能革命,中国绝不能落后!未来科技竞争,我们绝不能输! 4 今天,向高科技和基础前沿科学进军的决战号角,响彻了神州大地! 这是一种前所未有的战斗模式:不仅是政府支持的科研院校在搞科研,企业也在研究全世界最前沿的科技,更让人欣喜的是,企业和科研院校联手,勇敢地进入无人区,拿出前无古人的丰厚成果。 科技兴则民族兴,科技强则国家强!在经历过万千磨难之后,中国企业、学校和研究机构正在积极投身于技术改革和革新中,推动社会的进步,造福国家的百姓,助力中国的崛起。 青锋十年已磨砺,壮士扬眉剑出鞘! 版权说明:版权归作者所有。若未能找到作者和原始出处,还望谅解,如原创作者看到,欢迎联系“石家庄臻万投资咨询有限公司”认领(可发邮至:790502688@qq.com或直接在公众号留言),如觉侵权,敬请通知我们,会在第一时间删除。 欢迎转载,同时别忘了点赞哦,据说点赞的都是帅哥美女。 原文章作者:石家庄臻万投资咨询有限公司,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2021-7-15
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  • 预见未来科技— AI、量子计算、区块链将让每一家企业都可能成为...
    “这是一个大数据时代,人工智能、区块链,量子计算正掀起巨变的浪潮, 这是一个技术重塑行业的时代, 这也是一个机遇纵横的时代, 这是一个每一家企业都可能成为颠覆者的时代。” IBM大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长沈晓卫博士在“思无极、行有方、达天下”的IBM Think论坛(中国)上做了题为《预见未来科技》的主题演讲,为大家解读了最炙手可热的AI、区块链和量子计算等技术如何改变生活、改变行业。如下是根据沈博士的演讲内容整理。 这是一个大数据的时代,这是一个人工智能的时代,这是一个新技术会来改变每一个行业的时代,这也是一个充满机遇,每一家企业都可能成为颠覆者的时代。 每一年IBM都会发布未来五年将改变人类生活的五大科技预测。这是IBM今年发布的五项技术。大家可以看到它涵盖了人工智能、区块链与量子计算这样的一些领域。今天我们就来谈一谈这几项当今来看最有潜力的技术,来看一看这几项技术可能为我们的未来、为我们的行业所带来的改变。 未来的智能 我们首先来看未来的智能,及未来的智能可能对行业带来的影响。应该说,迄今的人工智能大多数还是一种专用的人工智能,我们看到的大多数人工智能的解决方案都是来解决单一的问题,虽然这个问题本身可能充满了挑战,它可能是语音识别的问题、图像识别的问题。那种通用的我们大家憧憬的能够解决所有问题的人工智能,应该说离今天还有非常遥远的距离。在可预见的将来,我们会看到人工智能从专用变得多用,变得更加宽泛,从完成单一任务的人工智能解决方案到完成多个任务甚至跨领域多个任务的解决方案。 人工智能无处不在,企业人工智能会逐渐兴起和发展 “当AI从云端向边缘端蔓延,我们会看到人工智能和物联网的深度融合。” 与此同时,我们也会看到人工智能会变得无所不在。特别的一点,人工智能会从云端向边缘端蔓延,因为我们很多时候的数据处理需要在边缘端来进行,比如说实时信息处理。不久前IBM发布的最小计算机,一平方毫米的面积,有几十万个晶体管,包括了计算、存储、通讯这样的功能。当人工智能从云端向边缘端扩展的时候我们会看到人工智能和物联网开始做一个深度的融合,它使得我们今天可以对物理世界做更好的管理、分析与优化。 今天的人工智能更多的还是一种我们称之为面向消费者的人工智能。在不久的将来,企业人工智能会逐渐的兴起和发展,我们会看到更多的人工智能在垂直领域的应用。 从数据、算法、计算到场景 “人工智能代替部分人力提高效率;人工智能帮助人类更好地决策。” 谈到人工智能,我们都会谈到数据、算法和计算。当人工智能与行业结合的时候还有一个关键因素,那就是应用场景。人工智能的专家往往对行业不具有特别深刻的理解,而行业的专家可能并不完全清楚人工智能技术今天的现状以及未来可能的发展。从这个角度来看,如何把人工智能专家与行业专家做一个好的结合,来理解今天行业客户的痛点,哪一些可以由今天已有的技术和未来三五年可能出现的技术来解决,就变得非常的重要。 从宏观来看,人工智能与行业来结合,大致提供这样两类价值:一是人工智能来代替一部分的人力,提高我们的效率;二是人工智能提供基于知识、基于数据的专家助手来帮助人类,使我们做更好的决策。 举几个我们IBM在人工智能创新有关的例子。我们把人工智能的视频分析用来做工业制造中产品质量的缺陷检测和质量控制;我们构建人工智能的医生助手,为医生提供实时的诊疗建议;我们构建人工智能的律师助手,为律师提供基于相关法律条文和相关案例的建议。 小数据学习和可解释结果 “企业人工智能对算法提出了新的要求。” 我们也必须指出今天的人工智能技术还不能完全满足我们对它的期待。在一个可预见的将来,我们认为需要这样几个进展。一是小数据学习,就是如何从小样本、弱标识的数据中来学习。人工智能应用在行业中,不像面向消费者的人工智能,在很多时候用来解决行业特定问题的时候,我们可能没有那么多的数据,或者说即使有很多的数据,但是并没有足够多的已标识的数据,如何从小数据中来学习就变得非常关键。我们也希望人工智能能够从多模态数据中学习,包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据。二是今天的人工智能技术还不能完全做到的,就是我们需要它能够解释结果。希望人工智能系统在不久的将来不但能够为我们提供建议,还能告诉我们为什么提供这样的建议。正如医生给病人做诊断,它同时也能够告诉病人,为什么做这样的诊断。 AI改变行业 “医疗、金融、工业制造,你会看到AI+行业的蓬勃兴起。” 谈到人工智能与行业的结合,比如医疗、教育、金融,工业制造等,我们用人工智能时代的医疗来做一个例子。我们需要构建一个人工智能的数据平台,在这个平台上可以对医疗数据,无论是结构化数据还是非结构化数据,进行安全有效的管理。在这个基础上我们来构建各种垂直领域的解决方案。这些解决方案可能是为医院的,可能是为医生的,可能是为政府监管部门的,可能是为制药公司的,也可能是为医疗保险公司的。 我们来看今天为医生服务的人工智能解决方案。可以是为医生来做肿瘤诊断的决策支持,如IBM Watson肿瘤诊断决策支持系统;也可以是针对慢性病的诊疗管理,如IBM中国研究院针对糖尿病的诊疗管理系统。从技术维度来看,一方面我们需要基于医疗指南来做知识驱动的系统,另一方面我们也需要根据电子病历数据来构建数据驱动的系统,并把知识驱动和数据驱动做有效的整合。 AI的安全和伦理 “避免瑕疵的数据、偏见的结论。” 谈到未来的人工智能,人工智能与行业的结合,我们自然要谈到人工智能时代的安全。应该说人工智能时代对安全提出了新的要求,比如说数据的安全。如果数据是有瑕疵的,无论是有意还是无意,人工智能系统基于这样有瑕疵的数据,训练以后可能会有安全的隐患,也可能会有伦理的问题。我们设想一个信用卡的申请审核系统,如果训练这个人工智能解决方案的数据是有问题的,那么它可能对某一类人的申请给出有偏见的结论。我们需要避免这些,这也是今天IBM的科学家们所努力的一个领域。我们可以设想我们不久就需要新的标准与方法,使得我们可以对人工智能时代的数据和模型进行安全和伦理的测试与鉴定。 企业级区块链 “在可预见的将来,人工智能技术和区块链技术会深度融合。” 接下来谈一下未来的交易。可以这样讲,区块链将会根本地改变未来的交易系统。今天的商业交易有很多身份验证、授权许可、文档审核。举一个例子,今天一个海运运单可能需要几十人的审核与上百个文件的签署,这中间任何一个文件的丢失或者延误都会造成问题。许多这些人为的成本都可能会被区块链消除。 IBM这些年来一直专注于企业级的区块链。我们非常重视安全开放的平台与生态的构建。与此同时,我们把区块链技术引入不同的行业和不同的领域。比如说在食品安全领域,我们尝试构建透明的、可追溯的食品安全链,把今天可能需要一个星期甚至更长时间的食品溯源问题能够实时的或者只花几秒钟的时间解决。我们也尝试把区块链技术应用在其他领域,比如去中心化的跨行支付。 在可预见的将来,我们会看到人工智能技术和区块链技术的融合。这里举一个数据可信性的例子。数据本身是可以被交易的,区块链技术将会使得我们可以对数据的可信性和可追溯性提供支持与保证。当人工智能模型用不同来源的数据进行训练的时候,我们可以保证它的安全性,保证它不具有偏见。 未来的计算 我们来看未来的计算。人工智能的发展需要强大的计算力的支持,而计算力在过去30年有了极大的提高。今天我们面临很多新的挑战,很多人认为摩尔定律可能会最终遇到物理的极限。我们来看一看有什么新的技术能够持续不断地提供我们需要的新的计算力。 首先,我们来看类脑计算。应该说今天的计算机系统在过去几十年虽然有非常大的性能的提高,它的基本架构还是没有太多的改变,都是基于传统的冯诺依曼架构,而这种架构比较擅长逻辑运算,而不是特别擅长模式识别与形象思维。IBM在这方面做了很多的尝试,我们希望构建能够模仿人脑思维方式的全新的计算机系统。我们可以模拟100万个神经元,2.5亿个神经突触,而这样的类脑芯片仅有70毫瓦的功耗。我们也有一个长期的目标,希望能够构建模拟100亿个神经元,而功耗不超过1000瓦的新的类脑计算芯片。 谈到新的计算能力,我们必须谈一谈量子计算。应该说,量子计算在过去的十年取得了极大的进展。我们在座的很多朋友可能没有经历过计算机科学从诞生到发展的整个过程,如果幸运的话,我们可能会见证量子计算从萌芽到逐渐走向商业化的过程。 三分钟量子物理 “量子叠加和量子纠缠使得量子计算机拥有强大的并行计算力。” 为了更好地了解量子计算,我们不妨假设自己在接下来的三分钟时间里是一名物理学家。我们尝试用三分钟的时间来了解两个概念,一个是量子叠加,一个是量子纠缠。我们知道经典计算机使用的计算信息是存储在比特位中,二进制的,每一个比特位或者是1,或者是0。而在量子世界中每一个量子比特位可以是1,可以是0,也可以同时是1和0,这就是所谓量子叠加态。我们做一个比喻,相当于一枚硬币可以是正面,也可以是反面,当你把它抛在空中旋转的时候同时是正面也是反面。你要确定它到底是正面还是反面需要停止旋转来观察,这时候是正面就是正面,是反面就是反面。这种量子叠加态所带来的不确定性,爱因斯坦当年是非常的纠结,所以爱因斯坦有一句非常有名的评论:“上帝不会掷骰子”。据说与爱因斯坦同时代的量子物理学家玻尔当时就回怼了爱因斯坦一句:“不用告诉上帝该怎么做”。 我们再看量子纠缠。我们可以使两个量子处于纠缠状态。每一个量子你去观察它都是随机的,一个量子可能是0或1,另外一个量子也可能是0或1。但是,如果你观察第一个量子看到是0的话,第二个量子一定也是0;观察第一个量子看到是1的话,第二个量子也一定是1。用前面硬币的比喻,我们设想有一种魔法,可以让两枚处于旋转的硬币处于纠缠的状态。我们可以把其中一枚硬币送到宇宙的一端,另一枚硬币送到宇宙的另一端。如果我们让其中一枚硬币停止下来看到是正面,另外一枚硬币虽然在宇宙的另一端,我们观察它也一定是正面的。爱因斯坦当年把这种纠缠称之为“远距离的幽灵”。好了,我们三分钟物理学家的时间就到这个时候为止。祝贺大家,我们用三分钟时间理解了伟大的爱因斯坦当年非常纠结的概念。 接下来我们来看所谓的量子并行。与经典计算机相比,量子计算在处理信息时遵循完全不同的规则。量子计算机之所以强大,是因为当其运行的时候,从理论上来讲,它可以同时计算指数级的路径。而经典计算机只能在这样一个指数级的空间中计算若干条路径。 IBM基于云平台的量子计算 “我们的目标是改进量子容量,而不仅仅是简单的增加量子位。” 今天IBM的科学家用低温超导来实现量子计算。2016年IBM首先发布了五个量子位的量子计算机。2017年先后发布了16个量子位的量子计算机,20个量子位的量子计算机,和50个量子位的量子计算原型机。与此同时我们把量子计算用云平台的方式提供给用户。用户不需要像物理学家那样到实验室来做量子计算实验,而是可以从远端实现量子的编程。到今天我们有超过7万的用户使用这个量子云平台,已经进行了超过300万的量子计算的实验。 接下来讲一个概念,我们姑且称之为“量子容量”,用来界定量子计算机的计算能力。量子计算机的计算能力不仅仅取决于有多少个量子比特位,还和其他一些因素有关。量子位的稳定性可能受到环境的影响,它们之间也会相互影响。作为一个长期的目标,我们需要改进的是量子容量,而不仅仅是简单的增加量子位。 在量子计算这个领域,宏观上来讲有两个大的研究方向,一个是构建量子计算的硬件系统,像刚才谈到的我们用超导实现量子计算系统;另一个是量子算法,就是什么样的问题什么样的应用适合在未来的量子计算机上运行。我们看一个例子,所谓大数因数分解。我们知道任何一个大的整数,要么是素数,要么可以被分解成若干个素数的乘积,就像15可以分解成3与5的乘积,77可以分解成7与11的乘积。看着很简单,但当这个数非常大的时候,要把它分解成因子的话,在今天的经典计算机上是非常困难的。我们之所以谈到这个问题,是因为这个问题是今天很多加密算法的假设,它假设这样的问题在经典计算机上是不可能被简单破解的。比如说一个非常大的大数因数分解,可能在今天的经典计算机上需要上亿年,即使用今天最强大的计算机来算。但是未来的量子计算机,当它真正达到那个程度的时候,可能不到一分钟就能够破解这样的问题。这也是为什么IBM未来五年的五项科技预测中提到适合量子时代的新的加密算法。 量子计算将成为主流并产生商业应用前景 “我们长期的目标是构建具有容错能力的通用量子计算机。” 接下来我们看一看量子计算在未来可能会给我们提供的应用前景。应该说今天的问题是分成两大类,一类是适合在今天的经典计算机上运行的,今天的经典计算机可以处理的非常好;另一类是不适合在经典计算机上运行的,可能需要非常多的时间或者我们难以接受的资源。在不适合经典计算机解决的这类问题中,有一部分我们相信它是适合量子计算的,可能一些优化问题,可能一些机器学习问题,可能一些物理化学的模拟问题。如果我们能够利用未来的量子计算做高效的物流最优路线的设计,我们就可能为供应链管理提供新的优化方式。如果我们能够用未来的量子计算做更好的分子模拟,我们就可能以更低成本来发现新的材料或者发明新的药物。如果我们面对大数据能够用未来的量子计算来改进我们的机器学习,我们就可能让人工智能变得更加强大。 今天我们还是处在我们称之为量子准备的阶段。我们今天已经可以构建相对来说规模还是比较小的量子计算机。与此同时,我们也可以预见到我们有能力在不远的将来能够构建更强大的量子计算机,能够在一些实际应用中展现它的计算优势。我们长期的目标是构建具有容错能力的通用量子计算机。最后我想特别指出的一点,量子计算机本身不是单独运行的,任何时候都需要跟经典计算机一起来合作,来完成今天经典计算机单独所不能完成的任务。 最后做一个总结。我们今天处在一个人工智能的时代,我们看到人工智能时代技术创新有四个重要的维度:一是人工智能的核心技术;二是人工智能与区块链的结合;三是新的计算力,特别是量子计算;四是人工智能与行业的结合。可以这样讲,人工智能改变世界,最终还是要从改变每一个人的生活,从改变每一个行业开始。 原文章作者:IBM中国,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2021-7-15
    最后回复 噙周损 2021-7-15 08:01
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  • 宝马集团助力量子计算的前瞻研究和未来落地
    · 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 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。” 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2021-7-15
    最后回复 跚淄仿 2021-7-15 07:34
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  • 为量子计算20亿美元的价值体量,宝马集团提前10年布局
    作者 | 王一萍 ● ● ● 近期,宝马集团宣布与巴斯夫、勃林格殷格翰、博世、英飞凌、默克、慕尼黑再保险公司、思爱普、西门子和大众共同建立量子技术与应用联盟(QUTAC)。据了解,该联盟的目标是探索量子计算,并将其进一步发展成为行业应用。至此,宝马集团将正式投入量子计算的相关研究。 在量子计算领域中,QUTAC并不是第一个成立的量子计算产业联盟,早在2017年12月,美国IBM公司成立IBM Q Network;2018年时,中国的本源量子计算产业联盟成立。相对于其他量子计算产业联盟的成立,QUTAC在一定程度上代表着汽车产业开始迈入“量子计算”时代。 目前,量子计算在各产业中的应用竞争开始进入白热化。对于汽车行业而言,虽然量子计算暂时在技术上还远不成熟,但实际应用依然存在,而且它能够使汽车行业受益匪浅,尤其在汽车的路线优化,燃料电池优化和材料耐用性等方面。 相关资料显示,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4个二进制数(00、01、10、11)中的一个来储存与处理数据,而量子计算机可以存储这四种状态的叠加状态,从而实现更强大的并行能力。 尽管量子计算有着独到的优势,但该技术的新颖性和应用狭隘性迫使多数企业放弃研究。有相关报告显示,量子计算存在较大潜力,仅在汽车经济市场中,到2030年或将产生20亿至30亿美元的价值体量。但从当下来看,量子计算还面临着多项技术障碍,导致其无法在各行业中广泛应用。 从长远来看,量子计算技术的发展至少还需要五到十年的时间,但对于具有前瞻性、重视创新技术的宝马而言,这个时间并不长。正因为量子计算尚处于初级发展阶段,现在探索量子计算机,尽早掌握技术先机才显得尤为重要。 为了更好的涉足量子计算研究,宝马集团不仅加入了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,同时还与慕尼黑工业大学(TUM)签署量子算法和应用的合作协议,计划在未来6年时间中为该大学筹集510万欧元,推动量子计算的研究与行业应用结合。 对此,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。” 在近几年中,量子计算的发展势头让人无法忽视,而宝马也早从2017年开始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。据汽车预言家了解,该项目团队在量子计算中的首批研究项目之一就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。到2021年初时,宝马已经在开发量子计算技术,并使用霍尼韦尔量子计算机来寻找更有效的方法来购买用于其车辆相关部件。 然而,宝马并不是唯一一家在量子计算中进行发展研究的车企。可以发现,在量子技术与应用联盟(QUTAC)中,大众也进行了参与。据汽车预言家了解,在2018年时,大众汽车就与量子计算公司D-Wave Systems达成了合作,共同开发量子计算系统以提高出租车以及物流业与用户之间的效率优化,并减少道路拥堵。在2020美国国际消费类电子产品展览会(CES)上,福特汽车展出了从整车OTA到量子计算、机器人物流福特携一系列智能技术。同时汽车供应商博世也已向初创公司Zapata Computing投资2100万美元,进行量子计算方面的研究。 与其他产业相比,宝马集团认为汽车产业链相对较长,且高度复杂,这就决定了汽车在生产、零部件物流和汽车研发等领域存在着诸多待优化的问题。在未来的发展中,量子计算很可能率先在相关领域进行应用:如物流和规划的优化方面;材料模拟方面;机器学习方面;常见的加密应用方面等。 在接下来的十年乃至更长时间中,量子计算的价值都将来自解决复杂的优化问题。除了优化外,量子计算在自动驾驶领域的发展或许更为重要。尤其对于未来可以完全由AI操控、不需要人类介入的自动驾驶车辆,量子计算将起到极大帮助。在自动驾驶汽车中,产品要达到L4或L5的水平,就必须拥有空中下载技术,从云端获取机载AI系统更新,并将自动驾驶汽车收集的数据传送回去。正是在云计算过程中,量子计算将以超高的运转能力协助自动驾驶汽车进行功能实现。 未来的汽车行业发展中,量子计算很有可能将汽车工业发展水准拉升至一个新高度。而现在,宝马集团已看到了这一前景,为量子计算发展提前进行了一场学术研究与行业应用的布局。 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2021-7-14
    最后回复 牝摧罔 2021-7-14 17:50
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  • 国产无液氦稀释制冷机取得突破可为量子计算提供极低温条件
    新华社北京7月13日电(记者董瑞丰)记者日前从中国科学院物理研究所获悉,该所自主研发的无液氦稀释制冷机原型机近日实现10mK以下极低温,比绝对零度仅高0.01度,可为量子计算等前沿研究提供极低温条件保障。 稀释制冷机是一种能够提供接近绝对零度环境的高端科研仪器,在凝聚态物理、材料科学、粒子物理乃至天文探测等科研领域有着广泛应用。近年来非常热门的量子计算,部分技术路线需要极低温环境,也有赖于稀释制冷机的支撑。 不同于依赖液氦辅助降温的传统湿式稀释制冷机,无液氦稀释制冷机无需液氦供应,内部空间大,连续运行时间长且运行维护方便,近10年来日益成为国际主流产品。 据介绍,此次研发的无液氦稀释制冷机原型机实现了10.9mK的连续稳定运行,满足超导量子计算需要的条件,单冲程运行模式可低于8.7mK,基本达到国际主流产品的水平。 作为我国低温实验技术和低温物理研究的发源地,中科院物理所曾在20世纪70年代末成功研制了我国第一台湿式稀释制冷机,实现最低33mK的极低温。面对量子科技的蓬勃发展,物理所再一次组织力量联合攻关,攻克了盘管热交换器和银粉热交换器等多项核心技术难题,自主研制无液氦稀释制冷机。科研团队表示,未来还将优化技术,进一步提升产品的易用性和稳定性。(完) 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2021-7-14
    最后回复 益诣咀 2021-7-14 15:22
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  • 边缘计算、数字孪生、量子计算……2019这些新技术趋势正在改变...
    日前,全球知名分析机构Gartner发布了2019年十大战略性技术趋势,这些趋势并非概念技术,而是已经有了决定性的突破,并将发展成更广泛的应用,其高度波动性在未来五年内达到临界点。这些趋势包括人工智能、数字孪生、边缘计算、量子计算、沉浸式技术、智能空间等,同时,随着这些技术之间的联系越来越紧密,融合后的组合效应更带来了新机会和新颠覆…… △持续的创新增量 Autonomous things | 自动化事物“自动化事物”目前主要有五种类型:包括机器人、车辆、无人机、家电、媒介,占据了四种环境:海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力,协调和智能。例如,机器人、无人驾驶飞机和自动驾驶汽车等自主设备,将依靠使用AI来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化,它们利用AI,提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为。 这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序,服务和物联网对象都将采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作,不断探索在组织或客观环境中的任何物理对象中AI驱动的自主功能的可能性,但同时应当记住,这些设备最适合用于狭义定义的目的,它们与人类大脑在决策、智力或通用学习方面的能力不同。 Augmented analytics | 增强分析增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮,更侧重于增强智能的特定领域,使用机器学习来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用,作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。 来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中,改变企业产生分析洞察力的过程。例如,人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。这些协同和配个将会优化所有员工在其环境中的决策和行动,而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。 增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程。到2020年,普通公民数据科学家的数量,将比专家数据科学家的数量增长要快5倍。超过40%的数据科学任务将实现自动化。 AI-driven development | AI驱动的开发市场正在迅速从专业数据科学家必须与应用程序开发人员合作创建大多数人工智能增强型解决方案的模式,转变为专业开发人员可以使用作为服务提供的预定义模型单独操作的模式。这为开发人员提供了人工智能算法和模型的生态系统,以及为将AI功能和模型集成到解决方案中而定制的开发工具,这使更多的开发人员能够利用这些服务,并提高效率。 随着AI应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能,到2022年,至少40%的新应用程序开发项目,将在他们的团队中配置AI协同开发人员。 这一趋势正在沿着三个方面发展: l 用于构建基于AI的解决方案的工具正在从针对数据科学家(AI基础设施,AI框架和AI平台)的工具扩展到针对专业开发人员社区(AI平台,AI服务)的工具。l 用于构建基于AI的解决方案的工具正在被赋予AI驱动的功能,这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与AI增强型解决方案开发相关的任务。l 支持AI的工具正在从协助和自动化与应用程序开发(AD)相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化AD流程堆栈(从一般开发到业务解决方案设计)的更高层次活动。 Digital twins | 数字孪生数字孪生是指现实世界实体或系统的数字化表现。到2020年,将有超过200亿个连接的传感器和端点,数字孪生将连接数十亿的实体设备。它们将随着时间的推移不断发展,提高自身收集和可视化正确数据的能力,应用正确的分析和规则,并有效地响应业务目标。 超越物联网的数字孪生发展的一个方面是企业实施其组织的数字孪生(DTO)。DTO是一种动态软件模型,它依赖于操作或其他数据来了解组织如何实现其业务模型,连接其当前状态,部署资源并响应变化以满足预期的客户价值。DTO有助于提高业务流程的效率,并创建更灵活、动态和响应更快的流程,可以自动对不断变化的条件做出反应。 如,物联网中的数字孪生——它可以通过提供有关维护和可靠性的信息,洞察产品如何更有效地执行,以提高新产品数据和效率来改善企业决策。 Empowered edge | 边缘赋权边缘指的是人们使用或嵌入我们周围世界的端点设备。边缘计算描述了一种计算拓扑,其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些端点,它试图保持流量和处理更接近“本地化”,目标是减少流量损耗和延迟。 在短期内,边缘由物联网驱动,需要使处理接近端点而不是集中式的云服务器。预计在未来五年内(2028年),专用AI芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。随着5G(5G提供的边缘端点数量急剧增加)的成熟,不断扩展的边缘计算环境将使更加强大的通信回到集中式服务。 目前,该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能,这种类型的拓扑结构解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外,它还将实现数字业务和IT解决方案的细节。 Immersive technologies | 沉浸式技术随着时间的推移,我们将从考虑个人设备和分散的用户界面(UI)技术转变为多渠道和多模式体验。多模式体验将人们与数字世界连接起来,包括传统计算设备、可穿戴设备、汽车、环境传感器和消费电器等数百种边缘设备。 多声道体验将在这些多模式设备中动用所有人类感官以及先进的计算机感官(如热量,湿度和雷达)。这种多体验环境将创造一种环境体验,其中我们周围的空间定义了“计算机”,而不是单个设备。实际上,环境就是计算机。 到2022年,70%的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用,25%将部署到生产中。会话平台的未来,从虚拟个人助理到聊天机器人,将结合扩展的感官渠道,使平台能够根据面部表情检测情绪,并且他们将在交互中变得更加顺畅地对话。 Smart spaces | 智能空间智能空间指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统,在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。多个元素——包括人员、流程、服务和事物——将汇集在智能空间中,为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。 如智能城市、数字化工作场所、智能家居和联网工厂等,市场正在进入一个加速提供强大智能空间的时期,技术成为我们日常生活中不可或缺的一部分。智能空间主要实现扩展的五个关键维度是:开放性、连通性、协调性、智能性和应用范围。 Quantum computing | 量子计算量子计算(QC)是一种非经典计算,其操作基于亚原子粒子(例如,电子和离子)的量子态,其将信息表示为量子比特(量子比特)的元素。例如,虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书,但量子计算机会同时读取所有书籍。理论上量子计算机可以同时处理数百万次计算。 量子计算机的并行执行和指数可扩展性意味着它们优于传统方法过于复杂的问题,或者传统算法需要很长时间才能找到解决方案。汽车、金融、保险、制药、军事和研究机构等行业从质量控制的进步中获益最多。例如,在制药行业,量子计算可用于模拟原子水平的分子相互作用,以加快新的癌症治疗药物的上市进程,或量子计算可加速并更准确地预测蛋白质的相互作用,从而产生新的制药方法。 另一方面,不要期待它在未来几年会彻底改变某些事物。大多数组织应该在2022年之前了解和监控量子计算的应用,并且可能需要从2023年或2025年开始使用它。 在不同领域,这些技术趋势所描述的新机会和新颠覆仍与现实有较大差距,但全球科技巨头仍在不断布局,意图在这些领域获取先发优势—— Apple | 苹果苹果作为全球市值第一科技公司,在AI驱动开发、沉浸式体验等方面都有布局。 以AI开发为例,在WWDC2018上,苹果就向外界展示了Core ML 2,将AI能力开放给上千万苹果开发者。Core ML是能在苹果产品上使用的高性能机器学习框架,能帮助开发者快速地将多种机器学习模型融合到App中,升级后的Core ML 2,可以使模型运行更快,处理速度提升30%,模型大小能减少75%。同时,苹果还发布Create ML,支持计算机视觉、自然语言处理等机器学习任务模型开发,能直接在Mac上完成模型训练。 同时,苹果在AI硬件的布局也走在前列,新款iPhone XS系列搭载的A12仿生芯片被誉为史上最好的移动AI芯片,每秒可以进行5万亿次运算,可支持复杂机器学习。 2018年3月,苹果申请了一项VR专利,这项专利可以将乘坐无人车的过程,转变成为一个虚拟现实游戏过程,并计划在座椅上面做文章,向乘客提供同步物理效果的主动系统。 Amazon | 亚马逊亚马逊是全球技术投入最高的科技公司,也是技术布局最广泛的巨头之一,范围几乎涵盖以上所有技术趋势。 亚马逊AWS在2015年就推出了边缘计算产品Greengrass;AI领域,1998年亚马逊基于AI人工智能技术的电商平台推荐系统就已经上线;2015年,AWS首次推出Amazon Machine Learning机器学习服务,并在次年推出了发布针对机器视觉和语音交互的机器学习服务Rekognition、Polly、Lex…… 亚马逊还可能是自动化设备数量最多的科技公司。从2014年开始,亚马逊就大规模应用仓库机器人Kiva,做着分捡货物、堆叠,在世界各地拥有超过10万台机器人。 智能家居方面,亚马逊在2014年全新概念的智能音箱:Echo,将智能语音交互技术植入到传统音箱中,从而赋予了音箱人工智能的属性;其次则是 Google Home 系列,市场占有率约为 30%…… Microsoft | 微软微软曾经是全球IT产业的霸主,在新技术的布局上并不激进,但在某些领域已经有了深厚的积累。 在沉浸式体验领域,微软研究院在2016年发布Holoportation,该技术可以通过一套系统让两个人跨越空间的障碍在同一个空间中进行面对面的交流,出现在你面前将是一个立体的活生生的人而不是视频通话那样只是一幅会动的画面。 同样,云计算优先的战略让微软的Azure迅猛增长,目前已经是全球第二大云计算厂商。在AI开发方面,微软可谓是多点开花,既有小冰这样的人工智能机器人,也有ML.NET这样跨平台、开源机器的学习框架,以及布局智能边缘的Azure IoT Edge。 数字孪生方面,微软也试图进入工业领域,近期公开的Azure Digital Twin服务,能够创建任何物理环境的数字模型,并与物理世界保持同步。Digital Twin是指现实世界或系统的数字化表现,可为真实设备构造一个虚拟模型以降低维护难度与成本。 在智能家居方面,微软也是以智能音箱为突破口,首款搭载Cortana语音助手的智能音箱Invoke加入智能音箱的全球大战。 Google | 谷歌谷歌这些年一直属于全球TOP3科技公司。云赛道上正继续在数据中心基础设施和运营上投入巨额资金。 AI上,谷歌将自己积累多年的AI能力全部整合进硬件产品,包括:自然语言处理、对话式人工智能、图像处理、AR等。会打电话的AI机器人Duplex,让很多接到Duplex电话的用户无法辨认其是机器人。机器学习上,谷歌于2018年1月推出机器学习产品- Cloud AutoML,拥有视觉、自然语言处理、翻译等多种服务。在对话式人工智能方面,谷歌Duplex目前已然超过苹果Siri。 智能音箱方面,谷歌新发布的Google Home Hub智能音箱目前整合了谷歌的全线产品,包括:Calendar、Maps、YouTube、Search、Photos,正成为谷歌的新的技术王牌。 沉浸感方面,谷歌一向重视AR,刚刚更新了ARCore新的支持设备列表,宣布将支持苹果iPhone XS、iPhone Xs Max、12.9英寸的iPad Pro (第一代和第二代),10.5英寸的iPad Pro,以及9.7英寸的iPad Pro和Nokia 7.1。 边缘计算领域,谷歌在2018年7月重磅推出了Edge TPU芯片,这款芯片将为边缘设备提供强大的计算和学习能力,成为谷歌边缘计算战略的重要组成部分。 对于量子计算,谷歌量子人工智能实验室在2018年5月就宣布了全新的量子计算器 “Bristlecone”(狐尾松) ,号称“ 为构建大型量子计算机提供了极具说服力的原理证明 ”。该处理器已经支持到多达 72个量子位(qubit) ,彼此组成一个矩阵,数据读取和逻辑运算的错误率已经相当低。而如果能将量子处理器的错误率控制在足够低的水平,解决明确的计算科学问题时就能超越传统硅计算机,实现所谓的 “量子霸权”(quantum supremacy)。 Facebook | 脸书作为全球性的社交网络,Facebook每天产生海量的数据。 它对尤其VR/AR情有独钟。早在2014年,Facebook宣布已与虚拟现实设备生产商Oculus VR达成收购协议,交易涉及金额约为20亿美元。当Snapchat更名为Snap时,Facebook已经察觉到Snapchat的动向,由此发布了全新的AR平台,并邀请开发者为Facebook开发AR体验。 同时,旗下的Oculus VR 推出了独立的Oculus Go虚拟现实设备,但该设备目前依赖于高通的芯片。另外,Facebook的 Oculus虚拟现实部门和Building8硬件部门正在开发几种未来的设备,比如与Echo Show类似带有大触摸屏可以用于视频聊天的智能音箱。 2018年10月,Facebook发布了首款消费级电子产品Portal与Portal+——这是Facebook推出的智能音箱,该设备还能够与亚马逊公司的Alexa通话。 Facebook AI研究院将在两年内的规模扩张一倍,目前拥有180名至200名员工,于世界各地增设 FAIR 分部。 芯片部分,科技巨头越来越意识到自主研发芯片的重要性,苹果iPhone和iPad上搭载的A系列芯片已经证明了这一点,Google也已经开始这样做,采用定制AI协处理器的Pixel 2就是一个最近的例子。Facebook也在加入苹果和Google的阵营,想通过自主研发芯片建立自身的优势。 Alibaba | 阿里巴巴阿里巴巴是目前最有希望跻身全球Top5的中国科技公司,尤其是阿里云的成功,让它成为一家服务全球的科技企业。 和其他科技公司的AI路线不同,阿里走了一条与众不同的路——产业AI(AI for Industries),这个战略的实施者是阿里云。简单来说,就是在具体的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品。阿里云强调,AI必须要能够与传统产业无缝结合,推助产业核心部类向前发展,才能发挥计算的真正价值。阿里云2016年推出的ET城市大脑,就是通过AI优化城市资源,在杭州,城市大脑接管了1300个路口的信号灯,4500路的视频,将杭州城市里散落在交通管理、公共服务等领域的百亿级的数据汇聚起来,搭建完整的城市交通动态网,最终实现对交通的优化。除了城市之外,阿里云还陆续推出了ET工业大脑、ET农业大脑、ET环境大脑等。 边缘计算也是阿里巴巴重度布局的领域。2018年3月,阿里巴巴宣布全面进军IoT领域,战略布局边缘计算,陆续推出了Link Edge、边缘节点服务ENS等,将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上,如车载中控、工业流水线控制台、路由器等。 量子计算方面,2015年,阿里就联合中科院年成立了“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”,开始量子计算的前瞻性研究,今年5月阿里巴巴推出世界最强量子模拟器“太章”,基于阿里云的在线集群超强算力,在世界上率先成功模拟了 81(9×9)比特40层的作为基准的随机量子电路,远超此前的 49 比特。在全球前十的科技中,阿里和谷歌、IBM是唯一涉及量子计算的三巨头。 结语从技术到企业,未来以智能设备为特色,各科技巨头将提供越来越有洞察力的数字服务。智能数字网格在过去两年中一直是焦点之一,并且将一直是2019年的主要旋律。眼下中国的智慧城市等业务正在深度迈进,越来越多的公司将重度参与到整个数字化的进程中,而这些战略性技术势必成为企业变革乃至社会变革的根本推动力。 原文章作者:泰一数据,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2021-7-14
    最后回复 段曼蔓 2021-7-14 14:50
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  • 重视前沿技术宝马集团助力量子计算的前瞻研究和未来落地
    (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。” 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2021-7-14
    最后回复 邓祥 2021-7-14 09:34
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  • 属于众生的量子计算
    世间的终极问题是什么? 亚历山大·科瓦雷在《从封闭世界到无限宇宙》中描述了这样一幕:面临着宗教与科学碰撞的17世纪哲学家们,普遍对此在(或者说上帝的表达形态)与宇宙空间的关系产生疑惑。他们在忙不迭的彼此争论中,努力揭示到底是什么推动了时空滚滚向前。 时间推移到21世纪,已经有不少人相信:世界的本质就像薛定谔的猫,是由波函数所描绘出来的,而不是可观察的物理现象。 于是,量子计算就被放在了史无前例的重要位置上:它是消解人类数十年算力饥渴的终极答案;是神秘实验室中关于“霸权”与“未知”的论证;是可以破解存在与空间谜题,隐秘在千万星云外的终极钥匙。 但是,等一下,问题也同时来了:是不是感觉量子计算离我们极其遥远?即使偶然有些量子计算的话题出来,大家也不过将其当做振奋民族自信的新闻,亦或茶余饭后的谈资。 量子计算,是不是真的栖息于世界之巅,隐身在几个高等院校和科技巨头的实验室里,与我们这些平常人“了无牵挂”呢? 最近的一些迹象里,我们似乎开始寻觅相反的答案。10 月 12 日,华为在全联接大会的最后一天,发布了量子计算模拟器云服务平台 HiQ。这个平台包括基于华为云经典算力构建的量子计算模拟器及量子编程框架。 假如用一句话形容HiQ的差异化特征,那么或许是这样的:秉承着华为“致敬开发者”的基调,HiQ在尝试将量子计算的相关研究开放和普惠,为科研与工业领域的“量子开发者”迈出第一步提供条件。 HiQ的发布,以及可能产生的产业波动,或许有比其能模拟的量子比特数更重要的价值。 因为如果我们看向更远的未来,或许会发现这是一场量子普惠运动的开始,很多心怀探索终极存在梦想的年轻人,或许可以在现在或者不久的将来,对Quantum的世界轻轻说一声“Hi”。 属于众生的量子计算,正在变化与期待中慢慢孕育。 量子之用:一声并不遥远的呼唤 今天的量子计算产业,或许说白了就是在做两件事:一是尝试用量子计算实验挑战最强的经典计算;二是用超算来模拟最大量子比特数的量子计算……这并不是两伙科学家抬杠玩,而是在不断的模拟与测试中,认识量子计算的产业规律,为可能到来的真正量子计算做出准备。 而在这个过程中,我们会发现这样一个现象:很多人都觉得,量子计算只有一个目的,就是造出通用量子计算机,达成人类算力的无穷。 但这个目标显然很远很远,但在不断进行量子模拟与算力测试的过程中,我们会发现一些量子计算产业展示出的“近期目标”。 这些目标或许不直接关于“量子霸权”的实现,但却与科技产业发展中的诸多问题息息相关。比如量子化学模拟今天已经有很多成果展现出来;再比如量子计算与AI的结合,在HiQ平台的发布会上,华为量子计算首席科学家翁文康教授,同时也介绍了量子计算与AI结合的研究情况。 他认为,量子计算与AI具有天然的可结合性。比如用机器学习解决量子计算中的诸多问题;借助AI技术抵消量子计算中的噪音;而量子计算也可以反作用于AI,探索神经网络可能面临的诸多问题。 这些例子表明,量子计算的应用或许会比我们想象的更近。在硬件架构与软件层面的配合下,我们很可能在不久后见证量子计算技术达成应用。 但问题也随之而来,更近的应用速率,正在呼唤更广泛的研究基础、更多的量子计算研究人才与工业人才,同时也需要学术界工业界调整出适合的量子计算研究习惯。 而这些,在今天世界范围内还处在普遍的空白。 虽然很多研究者,尤其是年轻人都在仰望量子计算的高塔,但要亲身走过去却并不那么容易。 量子天梯显而易见,但通往天梯脚下的小径却藏身雾中 当我们将量子计算看做一个产业的时候,会发现这个产业具有很奇特的表征:科技巨头与顶级学府之间的“量子霸权之争”永远闪耀在那里,引人注目。 但广大院校、科研机构、ICT产业从业者想要进入量子计算研究范畴,却要经历无数不被注意的艰险。 首当其冲就是算力的缺乏。我们知道,今天量子计算研究的最重要工具之一就是模拟,在模拟量子计算过程中验证各种其可行性,同时也对其环境稳定性、容错率、实现机制等因素进行不断的软硬件优化与调节。 但是科研人员想要找到合适的量子计算模拟器却并不容易,想要全振幅模拟器模拟50个量子比特的话,需要的16PB的内存,这显然不是一般研究者甚至机构所能负担的。 模拟算力的稀缺,导致很多科研人员实践自身想法、观察调试结果,变成了一件奢侈的事情。往往需要各种审批流程,耽误大量时间后才能获得少量运算时间。显然这是对学术生命力的浪费。 再举个例子,量子计算研究与产业探索中,往往还面临着很多应用和开发难题。比如量子计算与经典计算的混合编程,缺乏面对量子计算的软硬件测试环境等等。量子器件不容易得到测试和评估,这就导致量子计算面向应用时可能产生系列问题。 此外,量子计算机可能使用的超导材料,也是科研界面临的问题之一。 总而言之,在量子计算人才需求不断加强,产生研究工作井喷的今天,却普遍缺乏给学界、工业界进行学术探索、研究成果模拟、软硬件环境测试的平台。 如果任由发展,未来我们或又将面临产业爆发和人才供应不足的巨大落差,最终造成产业机遇的恶性循环。 所以当务之急,是让更多人可以进入量子计算的环境中,达成研究可能,培养研究习惯——于是,华为的HiQ出手了。 量子欢迎你,为你“开天辟地” 相比于很多科技公司布局量子计算,第一手棋必然是刷量子比特模拟数,华为却务实地选择了量子计算模拟器云平台与量子编程框架作为“先锋”。 或许这个布局并没有达成了某种“记录”那么惹眼,却真实解决了众多量子计算研究者与开发者面临的实际困难。 HiQ 量子计算模拟器,在全振幅量子计算模拟上可以支持 42 个量子比特的模拟;在单振幅量子计算模拟中,可以实现 81 个量子比特(40 层)甚至 169 个量子比特(20 层)的随机电路模拟计算。 在云平台上释放并且部分免费(HiQ提供全振幅模拟 38 以内的量子比特服务免费)模拟能力,可以为学术界与工业界,用真实运行的量子计算模拟进行研发,打下重要的基础。 而HiQ的量子纠错模拟器,则可用于纠错码编解码器的设计,对于破解量子计算中重要的纠错问题提供测试环境。据了解,HiQ的量子计算模拟器首次集成纠错量子电路模拟,可以实现数十万量级量子比特的纠错电路模拟,性能是同类模拟器的5-15倍。而HiQ量子编程框架则支持10余算法,还兼容开源框架ProjectQ。 在采访中,翁文康教授在阐述HiQ面向的使用人群时,总是会提到一个称呼:“量子计算爱好者”。这或有或无间向我们提醒,“量子计算”是可以有爱好者的。而且在一些新的条件下,这些爱好者可以做一些真实的工作——不用停留在对量子计算的畏惧里,或者沉浸在假想的缪斯中——这或许可以视作HiQ基于公有云,提供全套量子模拟与编程的某种初衷。 HiQ的价值,可以总结成这样一句话:运用基础条件,达成技术突破,解决普遍需求。 所谓基础条件,是指华为广泛的ICT技术与产业基础,以及华为云的大规模算力支撑。华为在ICT技术上的优化,让HiQ得以用行业基础设施的形态呈现了出来;利用华为云提供的大规模并行计算能力,原本必须用普通人接触不到的超算完成的量子计算模拟,也可以面向学界普遍开放。 在华为的基础设施之上,华为量子计算团队在高性能分布式内存计算架构、优化量子门调度与融合等领域完成了创新突破,让HiQ可以准确实现开源性、准确性与模拟算力间的平衡。 而最终,学界与产业界获得了新的研究基础与人才培养设施。众多年轻人在迈入量子之门时面临的成本门槛,被以平台普惠的方式消弭在了尘埃里。 当然,无论是迈向量子计算机的纵向上升,还是提高产学研普遍研究能力的生态下沉,今天都还刚刚开始。 汉娜·阿伦特在《过去与未来之间》中说,只有当人能够涉足只有人类想象或者抽象能力才能企及的地方,或者人类的设计与制造能力能够抵达时,人类才真正实现了对空间的征服。 从这个角度看,每多一颗求知欲旺盛的心灵,抵达量子计算的真实图谱,人类对未知的胜算就加深了一分。 把量子计算还给更多人,还给未来,还给众生——这或许是真正的量子霸权:人类面对恐惧与不确定时,可以用科学确定未来的霸权。 量子天梯也许并没有看上去那么遥远,只要有人愿意从脚下的石板路开始修起。 原文章作者:脑极体,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2021-7-14
    最后回复 绍崆坑 2021-7-14 09:12
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  • 宝马、大众等企业联手发力量子计算
    近日,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。 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。 (汽车之家) 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2021-7-14
    最后回复 当诠忆 2021-7-14 07:51
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  • 百度成立量子计算研究所,5年内跻身世界一流
    【猎云网(微信:ilieyun)北京】3月8日报道(文/吕梦) 今日,百度宣布成立量子计算研究所,开展量子计算软件和信息技术应用业务研究,悉尼科技大学量子软件和信息中心创办主任段润尧教授出任百度量子计算研究所所长,直接向百度总裁张亚勤汇报。 段润尧对加盟百度深感荣幸,他表示,将全力推动”百度量子、量子百度”的研究规划,计划五年时间里在百度组建世界一流的量子计算研究所,并在之后五年将量子计算逐渐融入百度的业务中来。 段润尧 据公开信息显示,段润尧本科和博士就读于清华大学计算机系,师从应明生教授。悉尼科技大学终身教授,澳大利亚研究理事会(ARC)Future Fellow,自2016年9月15日起担任量子软件和信息中心创办主任。 主要从事量子计算和量子信息论,特别是有关量子纠缠特性与应用以及量子通信信道容量等方面的研究。在量子状态/操作分辨、利用有噪量子信道进行精确通信、量子纠缠转换理论等课题上做出一系列重要贡献。 2016年,他与来自巴塞罗那自治大学(UAB)的Andreas Winter教授合作首次用量子信息论方法给出著名的Lovász number的完整信息论解释,从而解决了信息论和图论中自1979年以来一直悬而未决的公开问题。 截至目前,段润尧在国际顶级学术期刊会议上发表论文80余篇。曾主持或作为主要参与人完成量子计算方面多项国家自然科学基金项目,一个863项目,以及两项ARC项目。曾于2013-2016年担任QIP会议(量子计算和量子信息科学理论方面最顶级的学术会议)管委会委员和2015年主席,并作为组委会主席成功在悉尼举办QIP2015。 目前,各国政府与企业都非常重视量子计算的发展,近日举办的美国物理学会上,谷歌量子AI实验室研究科学家Julian Kelly在Google Research官博发文,揭晓了全球首个72位量子比特通用计算机以及最新一代量子处理器Bristlecone。 据称,Bristlecone错误率只有1%。这款处理器不仅能够帮助科学家们进行量子模拟的探索,还能够在量子机器学习上有所应用。就在上周,IBM才曝光了其50个量子比特量子原型机内部构造。 据Kelly介绍说,谷歌量子AI实验室的目标是构建可用于解决现实世界问题的量子计算机。谷歌的策略是使用与通用纠错量子计算机兼容的系统来探索近期的应用。为了使量子处理器能够在经典模拟的范围之外运行算法,它不仅需要大规模的量子比特,处理器在读出和逻辑运算上的低错误率保证也十分重要,比如单比特门和两比特门。谷歌量子AI实验室做出谨慎且乐观的预测,如果一切运行良好,量子霸权将在未来几个月到来。 中国政府计划今后数年内要投入数百亿研发资金,美国、欧盟和英国等也在不断加大量子计算的投入。而随着IBM、谷歌、微软、英特尔等科技巨头,各国知名科研机构以及高校纷纷布局,近年来有关量子计算的产业发展不断提速。 本文来自猎云网,如若转载,请注明出处:http://www.lieyunwang.com/archives/418350 原文章作者:猎云网,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2021-7-13
    最后回复 允裘 2021-7-13 21:38
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  • 专访金贤敏:中国光量子计算属于国际第一方阵
    澎湃新闻见习记者 刘航 “我觉得中国的光量子计算应该属于国际第一方阵,但是光子芯片这种底层技术我们还是有一些困难。”在上海举行的世界人工智能大会期间,图灵量子创始人、上海交通大学长聘教授金贤敏接受澎湃新闻(www.thepaper.cn)专访时表示,“中国的芯片制备工艺、品控等习惯以及工程师的耐心和素养,我觉得还是需要追赶国外。” 图灵量子创始人、上海交通大学长聘教授金贤敏 根据上海交通大学官网的介绍,金贤敏是长聘教授 (Tenured Professor),博士生导师,曙光学者、上海青年科技英才、唐立新优秀学者奖、上海科技启明星获得者,区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室学术带头人,上海交大集成量子信息技术研究中心(IQIT)主任。 7月8日到10日,2021世界人工智能大会在上海举行,大会以“智联世界 众智成城”为主题,围绕“AI赋能城市数字化转型”方向,探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展。 在世界人工智能大会“量子计算与光子芯片论坛”期间,金贤敏告诉澎湃新闻记者,光子芯片和电子芯片的制造不同,中国和外国都是在零起跑线上比赛,外国不再有先发优势,发展光子芯片不会被“卡脖子”。 金贤敏也表示目前研究环境和产业转化环境良好,他说:“硬科技的从业者、踏实做研究的人,我觉得我们的机会来了。” 以下为专访实录: 澎湃新闻:光子集成芯片的原理是什么? 金贤敏:可以认为光子集成芯片和电子芯片是一种对应关系。之前我们用的都是电芯片,把电子或者电信号在芯片上进行处理。随着电子芯片技术的发展,人们终于能够做到在芯片上操纵光子。 顾名思义,光子芯片是光的版本的电芯片。光信号以30万公里每秒的速度在指甲盖大小的线路中奔跑。光还可以出现干涉效应,这种效应和光的一些其他属性可以被利用来操控和处理信息。 澎湃新闻:光子芯片和现在的电子芯片在应用上的区别是什么? 金贤敏:电芯片的应用广泛,涉及我们生活的各个角落;光芯片现在是尝试用于解决一些卡脖子的问题。 比如,利用好光的相干、叠加属性,实现量子计算中指数级的算力提升。这种并行的指数级的算力提升,是光子芯片目前的一个主流研究方向,也是我们图灵量子正在做的事情。 我们也关注使用光量子芯片做一些“降维打击”的事情,比如,我们的三维光子芯片和大规模超快可编程的光子芯片,它在一些矩阵运算、光学神经网络,AI等相关领域有巨大作用。 澎湃新闻:目前,中国光子集成芯片技术和产业的水平和实力如何?在国际上处于什么样的水平? 金贤敏:我觉得中国的光量子计算应该属于国际第一方阵,但是光子芯片这种底层技术我们还是有一些困难。中国的芯片制备工艺、品控等习惯以及工程师的耐心和素养,我觉得还是需要追赶国外。 总体来说,光子芯片领域我们落后于发达国家,但是一些点上不落后。比如,我们在2018年制作的三维光子芯片应该是世界上最好的。三维光子芯片是光子芯片的一类,在这一类上我们花了4年时间把它打深打透,在三维光子芯片的规模和精度上基本上都做到了最好,至今未被人追上。 光子芯片和电子芯片制造不同。电子的波长非常短,可以做到纳米级或者一个纳米;光则是几百纳米级的,不能做特别小的。光子芯片在制造上没有一定要用14纳米或28纳米或7纳米工艺来做芯片的限制,而是说大家(国内外)都可能是100纳米制成,就看谁的工艺、设计好,看谁把光芯片跟光量子计算、应用算法、光学神经网络结合地好。等于说,我们现在从头开始,大家都在零起跑线上比赛。 我们现在可以做到“fabricate as design”,就是设计了就能做出来。 我们最近在做一个CMOS兼容的高速可编程光量子芯片,我觉得这是触及到最根本的、最难的地方。从18年到现在做了三年多了,我越来越有信心了,我们基于CMOS工艺高速可编程的光子芯片已经非常接近世界最高水平。 在我们社会创新氛围的支持下,我觉得我们一定能做到最好。 澎湃新闻:今年6月下旬,您的团队实现了室温宽带量子存储器嵌入的时间能量纠缠,这对于大规模的量子网络构建至关重要。能否介绍一下宽带存储量子网络? 金贤敏:宽带量子网络就是量子互联网,将来的量子体系应该是一些连接的、具有很强算力的节点。连接使其互通互融,保证量子态信息的传输,同时又能进行联合计算,这种分布式(空间上大规模)互联的量子系统是未来量子互联网的雏形。 这应该是下一个颠覆性的技术。将来,不仅各个节点有很强的算力,而且能把各个节点连起来。这不仅能提升算力,而且能保证信息传输安全。 量子互联网现在处于雏形,但是我们已经在量子互联网走向室温的宽带上做了巨大努力。 室温是指能在日常环境、而非严苛超低温真空环境下运行,这是一项技术大规模应用的根本;宽带表示信息的带宽比较宽。这是一个全系统技术:怎么把光停下,在想要的时候取出,取出时信号还能保持量子态,同时这个系统还能在室温下运行。 这个工作很重要,我们付出了艰辛的努力才做出来。大家都知道这很重要,但是非常难。我们现在是国际上唯一做到长寿命、室温、宽带量存储的。 澎湃新闻:作为科研人员,您觉得目前量子技术领域的研究环境如何? 金贤敏:环境很好。特别是对于硬科技的从业者、踏实做研究的人,我觉得我们的机会来了。 我们中国重视硬科技和前沿科技的布局。第一种硬科技是我们被卡脖子的、马上要解决的;第二种硬科技是未来2到3年、3到5年形成的硬科技,这些硬科技形成时,我们中国人不可以被卡脖子。 我觉得量子科技属于第二类,在未来3到5年可能会有突破,能够避免被卡脖子。我们现在就咬住光量子芯片从设计到流片的全流程,将来我们甚至公布一些PDK,支持别人围绕我们的芯片进行后期开发,形成生态和系统。 而且我们本身也在做产业,我觉得将来形成产业集群后,至少我们有选择的权利,有话语权。 澎湃新闻:在量子芯片领域,您觉得目前科学研究向产业转化的环境如何? 金贤敏:我觉得投融资环境很好,我们总共见了20个投资人,有10个愿意投。有人说见了100个投资人,所以我讲到这个时候,很多人觉得我们在“凡尔赛”。 上海给了我们这么好的环境,只要你做的事情靠谱,别人进行尽调觉得你有一个靠谱、有战斗力的团队,那么你就会被认可。 政府也很积极的寻找国家有需求、有用的一些技术,这个也在慢慢变好。 但还是有一些保守的势力对新科技嗤之以鼻,他们总是想一些比较简单的,比如怎么消费级、怎么物流创新。 我觉得那方面的创新很重要,我也是受益者,但是中国不能缺硬科技。所以我做了交大的终身教授后,还是决定做这件事情(创业),觉得不能辜负这个时代。 责任编辑:李跃群 原文章作者:澎湃新闻,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2021-7-13
    最后回复 盛曼语 2021-7-13 16:27
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  • 稀释制冷机研发再突破解决量子计算“卡脖子”问题
    人民网北京7月13日电 (赵竹青)据中国科学院物理研究所消息,其自主研发的无液氦稀释制冷机实现10mK以下极低温,标志着我国在高端极低温仪器研制上取得了突破性的进展。 中国科学院物理研究所副研究员姬忠庆介绍,量子计算是当前世界各国科技竞争的主战场,稀释制冷机为量子计算机的正常运行提供必要的极低温环境,是量子计算研究中不可替代的关键设备。目前我国此类仪器完全依赖进口,是亟待攻破的“卡脖子”核心技术。因此,研制国产无液氦稀释制冷机迫在眉睫。 稀释制冷机是一种能够提供接近绝对零度环境的高端科研仪器,在凝聚态物理、材料科学、粒子物理乃至天文探测等科研领域得到了广泛应用。无液氦稀释制冷机有别于传统的依赖液氦辅助降温的湿式稀释制冷机,无需液氦供应,样品空间大,连续运行时间长且运维方便,在最近十年迅速普及并成为市场主流。 据了解,作为我国低温实验技术和低温物理研究的发源地,物理研究所曾在上世纪70年代末就成功研制了我国第一台湿式稀释制冷机,实现了最低33mK的极低温。面对新一轮量子科技竞争的新形势,物理所再一次组织力量联合攻关,完全自主研制国产无液氦稀释制冷机,在历时两年半的研发过程中,攻克了低温设备焊接工艺难题,解决了长期困扰的冷漏、超漏问题,在核心的极低温高效热交换器制作过程中,测试评估了大量材料和多种设计方案,攻克了盘管热交换器和银粉热交换器等多项核心技术难题。最终在2021年6月24日晚,该自主研发的无液氦稀释制冷机原型机实现10.9mK的连续稳定运行,满足超导量子计算需要的条件,单冲程运行模式可低于8.7mK,基本达到了国际主流产品的水平,在解决量子计算“卡脖子”问题、加快科技自立自强上迈出了关键的一步。 掌握稀释制冷核心技术标志着我国具备了为量子计算等前沿研究提供极低温条件保障的能力。“未来,物理所研究团队将进一步优化无液氦稀释制冷机相关技术,固化工艺流程,正在建设中的新一代制冷机将在易用性和稳定性方面达到进口产品水平,为我国的量子计算实验前沿研究提供有力支撑。”姬忠庆说。 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2021-7-13
    最后回复 当诠忆 2021-7-13 15:31
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  • 中国量子计算原型机九章问世;马斯克:2021年将推出全自动驾驶
    小米集团架构调整,开始新一轮人事变动;苹果Apple Watch创下新纪录。 中国量子计算原型机九章问世 76 个光子、不依赖于样本数量!刚刚,潘建伟团队实现 “量子计算优越性” 里程碑。 北京时间 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 Science 刊发研究成果《使用光子的量子计算优势》(Quantum computational advantage using photons),该研究也得到了Nature、NewScientist、Physics World等媒体的报道。 陆朝阳告诉 DeepTech:“该研究的大主题已经研究 20 年左右,具体从 2013 年开始。本次研究共有二十位左右研究人员参与,四位第一作者都是 90后。而谷歌的同类研究则有一百位左右研究人员参与。” 马斯克:2021年特斯拉将可以推出全自动驾驶功能 日前,马斯克在德国接受了科技媒体Axel Springer颁发的阿克塞尔·斯普林格奖(Axel Springer Award)。在颁奖期间,当被问到特斯拉全自动驾驶的发展潜力时,马斯克表明,他相信特斯拉2021年可以推出全自动驾驶功能,部分车主可以在自己的汽车上体验。 马斯克明确说到:“我对推出全自动驾驶功能非常有信心,甚至在明年就会将其发布给特斯拉车主。而且我认为,至少部分司法管辖区明年会允许全自动驾驶。” 实现完全自动驾驶不仅仅是技术突破,还极大地取决于法律法规的批准。今年6月,包括日本、韩国和欧盟成员国在内的50多个国家达成了共同法规,允许部分自动驾驶功能。然而,完全的自动驾驶功能依旧不被允许。 小米集团架构调整 开始新一轮人事变动 小米集团12月2日发布的组织调整文件显示,小米集团架构出现新一轮调整,同步展开人事变动。 此轮架构调整最明显变化是,小米首度成立集团总办,包含集团高管团队以及相关的支持部门组合而成,囊括原CEO办公室、原CSO战略小组、秘书处等,是小米集团顶层设计的重要组成部分。该集团总办由原CEO办公室主任魏来出任主任,向CEO汇报。 此次调整还涉及集团、手机部门、电视部门和金融业务。手机制造工程部已升级为智能制造部门。 苹果Apple Watch创下新纪录,三季度出货量预计达1180万块 12 月 3 日消息 根据调研公司 IDC 分享的数据,2020 年第三季度 Apple Watch 的总出货量达到了惊人的 1180 万台,比 2019 年第三季度的 680 万台出货量增长了近 75%。 1180 万台似乎是 Apple Watch 新的季度纪录,Statista 根据研究公司 Strategy Analytics 的数据显示,该设备在之前任何一个季度的出货量都从未超过 920 万台。2020 年第三季度包含了高端 Apple Watch Series 6 和中端 Apple Watch SE 的发布,Apple Watch Series 3 依旧在售,为用户提供了多个价位段的产品。 想继续在巴西销售新款iPhone?苹果将被强制要求搭配充电器 12月3日,虽然苹果基本上已经移除了新iPhone包装盒中的所有配件,但10月份有报道称,由于受当地法律限制,在法国发货时,苹果将不得不继续在包装盒中附带这些配件与EarPods。 现在,类似的事情也将发生在巴西。该国圣保罗州的公共消费者保护机构Procon-SP最新决定,苹果在销售新款iPhone时,被要求搭配电源适配器。Procon-SP在10月份就曾通知苹果,要求该公司澄清从iPhone包装盒中移除电源适配器的问题。 原文章作者:镁客网,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2021-7-13
    最后回复 五仓获 2021-7-13 15:00
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  • 量子计算挑战信息安全我国量子通信产业加速布局
    随着中国科学技术大学发布76个光子的量子计算原型机“九章”,我国已成为全球第二个实现“量子优越性”的国家,从技术层面展示了我国量子科技发展的领先性,也体现了发展“量子安全”的紧迫性。近日,中国信息协会牵头举办“2020量子安全应用开发论坛”,并发布国内首部以“量子安全”为主题的白皮书。 济南量子技术研究院院长、清华大学教授王向斌表示,量子安全意味着信息安全即使面对量子计算的挑战也能得到保证。目前以量子通信、计算以及精密测量为代表的量子科技,可以在信息安全、运算效率、测量精度等方面突破经典技术的瓶颈,是事关国家安全和社会经济高质量发展的战略性领域,对于未来国家科技竞争、新兴产业培育、国防和经济建设等领域有重要战略意义。 中国信息协会最新发布的《2020量子安全白皮书》(以下简称《白皮书》)显示,量子信息技术和密码学正在承担合力推动信息安全进入新时代的历史重任。经过多年的技术积累和项目实践,国内外已经形成了以量子保密通信技术为核心的较为完整的量子保密通信产业链。下一步发展需要进一步凝聚共识、协同创新,也需要科研进一步服务产业,推进技术应用。 量子安全重要性日益凸显 各类应用场景都具有量子安全技术的应用需求,实践量子安全保障已具现实意义 在国家的战略支持和科研人员的努力下,12月4日,中国科学技术大学宣布该校潘建伟、陆朝阳等人成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”,这一突破使我国成为全球第二个实现“量子优越性”的国家。 量子计算与量子通信存在着“矛”与“盾”的奇妙联系。以量子计算为代表的计算能力正在飞跃发展,对基于大数分解、离散对数等数学难题的公钥密码体系带来前所未有的挑战。能够抵抗量子计算挑战重任的密码技术重要性日益凸显。 与此同时,信息通信技术的快速发展,使得国家、机构、个人的信息安全需求与日俱增。在信息通信技术的主要应用场景中,如各类终端设备、连通各设备的网络连接、云计算等运营模式的数据中心、以区块链为代表的各类新兴密码应用,都存在被量子计算攻击的广泛可能性。因此,各类应用场景都具有量子安全技术的应用需求。 《白皮书》指出,虽然距离第一台能破解典型公钥密码的量子计算机出现可能还需10年甚至20年时间,但国家、机构甚至个人的核心数据保密年限需求也会达到数十年之久,其将面临诸如现在被截获和存储、将来被破译等安全风险。因此,实践量子安全保障已具现实意义。 量子安全技术是多学科、多行业共同努力的方向。目前,国内外实现量子安全主要有两大路线,包括“量子密码技术”与“抗量子计算密码技术”(PQC),其中“量子密码技术”又包括量子密钥分发(QKD)和量子随机数等。当前,QKD技术日臻成熟、商业产品已经投入实践;PQC也正在广泛征集、快速发展。 “量子+”产业生态加速建立 我国密码算法设计竞赛和标准化工作已经展开,一批致力于PQC应用的创新创业团队也正在积极作为 经过多年的技术积累和项目实践,国内外已经形成了以量子密码技术为核心的较为完整的量子保密通信产业链。其中,我国在QKD方面积累深厚、自主可控,已走在世界前列,我国量子通信产业链已初步形成完整链条,上下游生态也在逐渐健全。 《白皮书》显示,国内外已经形成了以QKD技术为核心的较为完整的量子保密通信产业链,目前国内从事量子通信系统硬件的代表性企业包括已经在科创板上市的国盾量子(688027)、安徽问天量子、上海循态科技等。 国内量子保密通信产业链的上游关键器件已基本实现自主可控。例如,单光子探测器件的核心近红外单光子雪崩二极管等,目前已经有一些单位如中国电子科技集团重庆声光电有限公司、光迅科技(002281)等能够量产;光学调制器件的研发生产、芯片化集成基本上也处于国际先进水平;还存在一定差距的主要是极高性能集成电路。 量子保密通信中下游领域的力量同样在不断积聚。除了刚刚和国盾量子携手启动“量子铸盾行动”的中国电信外,中国联通、中国移动和中国广电在量子保密通信领域都有涉足,新兴的量子网络公司如中科院的国科量子。 目前国内外在研究和实践量子通信应用模式,例如在云和大数据服务、政务信息保护、金融业务加密、电力安全保障等方面都已率先试水并推出相关产品。 值得注意的是,近年来IBM、微软、谷歌、华为等企业都投入了力量在后量子密码的研究上并形成相应成果。我国密码算法设计竞赛和标准化工作已经展开,除了大学和研究机构加大投入外,一批致力于PQC应用的创新创业团队也正在积极作为。目前国内外包括国盾量子、中国科学技术大学等在内的团队也开始了一些“PQC+QKD”的“混合型”量子安全密码具体解决方案的探讨。 业内呼吁融合创新 率先掌握能够形成先发优势、引领未来发展的颠覆性技术,是我国量子科技领域的重要使命 中国信息协会量子信息分会会长赵勇表示,当前,量子计算的蓬勃发展在为人类打开计算新时代的同时,对现有的信息安全也提出了前所未有的挑战,量子安全技术是多学科、多行业共同努力的方向,协同创新是产业链和生态发展的核心关键。 在量子通信领域,我国在国际上率先实现了广域量子保密通信技术路线图,在国际标准化方面也取得了一定的、重要的话语权。同时,我国建成了国际上首条远距离光纤量子保密通信骨干网“京沪干线”,保持着真实光纤环境下量子密钥分发安全成码距离的世界纪录,研制并发射了世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”……在量子通信安全上,我国已经产出了一批具有重要国际影响力的突出成果。 当前我国实用化的量子通信网络覆盖北京、上海、武汉、合肥、济南等多个城市和地区。根据中共中央、国务院印发《长三角区域一体化发展规划纲要》,将共建长三角一体化量子通信干线网络、培育和发展量子通信战略性新兴产业,在长三角地区率先构筑可持续发展的量子通信产业生态系统。在“2020量子安全应用开发论坛”上,中国网安、易科腾、江苏超流、云玺科技、神州数码、闪捷信息等企业探讨和发布了一系列量子安全解决方案,探讨量子通信技术如何同物联网、区块链、云储存等融合。 这是一场从科研到产业全方位比拼的“争霸战”。目前,国内外都在研究和实践量子通信应用模式,在各方面率先试水并推出相关产品。继2020年初白宫发布《美国量子网络战略愿景》后,7月,美国能源部发布了一份报告,提出发展国家量子互联网的蓝图战略。报告称,处于发展初期的量子互联网,将对科学、工业和国家安全等至关重要的领域产生深远影响。德国政府此前宣布将投入6.5亿欧元,推动量子技术从最初的研究走向市场应用。 “未来我国量子通信将实现三大扩展:一是区域的扩展,从京津冀、长三角、海南等区域城际量子网扩展到全国、全球;二是产品的扩展,未来将出现光电集成度更高、功能更丰富的加密芯片和设备;三是应用的扩展,随着量子通信带宽的增加以及网络覆盖的加深,基于图片、视频、VR等传输形式的应用将出现。”中国信息协会副会长朱玉表示,率先掌握能够形成先发优势、引领未来发展的颠覆性技术,率先建立下一代安全、高效、自主、可控的信息技术体系,推动我国的信息技术和产业核心竞争力实现跨越式提升,是我国量子科技领域的重要使命。 声明:转载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担,文章来源于网络,如有侵权联系删除! 原文章作者:量财经,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2021-7-13
    最后回复 绍崆坑 2021-7-13 09:52
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  • 中国科学家实现“量子霸权”!计算速度比超级计算机快100万亿倍
    该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。 来源:中国科学技术大学 北京时间12月4日 国际顶尖杂志《Science》刊发了 中国科学技术大学 潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队 的一项重磅研究成果 让我们一起来看看吧! 中国科学家实现 “量子计算优越性”里程碑 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100个模式的量子计算原型机“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。 根据现有理论 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 (“九章”一分钟完成的任务,超级计算机需要一亿年) 等效地 其速度比去年谷歌发布的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(也称之为“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》。 图(1) “九章”量子计算原型机光路系统原理图 左上方激光系统产生高峰值功率飞秒脉冲;左方25个光源通过参量下转换过程产生50路单模压缩态输入到右方100模式光量子干涉网络; 最后利用100个高效率超导单光子探测器对干涉仪输出光量子态进行探测。 制图:陆朝阳,彭礼超 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。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,成为欧美各发达国家角逐的焦点。对于量子计算机的研究,本领域的国际同行公认有三个指标性的发展阶段: 0 1 第一阶段 发展具备50-100个量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。 0 2 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)。 0 3 第三阶段 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(>99.9%),大幅度提高可集成的量子比特数目(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。 潘建伟团队一直在光量子信息处理方面处于国际领先水平。2017年,该团队构建了世界首台超越早期经典计算机(ENIAC)的光量子计算原型机。2019年,团队进一步研制了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的国际最高性能单光子源,实现了20光子输入60模式干涉线路的玻色取样,输出复杂度相当于48个量子比特的希尔伯特态空间,逼近了“量子计算优越性”。 图(2) 光量子干涉实物图 左下方为输入光学部分,右下方为锁相光路,上方共输出100个光学模式,分别通过低损耗单模光纤与100超导单光子探测器连接。 摄影:马潇汉,梁竞,邓宇皓 近期,该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10-9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”(命名为“九章”是为了纪念中国古代最早的数学专著《九章算术》)。 图(3) 100模式相位稳定干涉仪 光量子干涉装置集成在20 cm*20 cm的超低膨胀稳定衬底玻璃上, 用于实现50路单模压缩态间的两两干涉,并高精度地锁定任意两路光束间的相位。 摄影:马潇汉,梁竞,邓宇皓 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。“九章”输出量子态空间规模达到了1030(“悬铃木”输出量子态空间规模是1016,目前全世界的存储容量是1022)。 该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“九章号”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。 图(4) 光量子干涉示意图 制图:文乐,罗弋涵 《科学》杂志审稿人评价该工作是“一个最先进的实验”(a state-of-the-art experiment),“一个重大成就”(a major achievement)。研究人员希望这个工作能够激发更多的经典算法模拟方面的工作,也预计将来会有提升的空间。量子优越性实验并不是一个一蹴而就的工作,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,但最终量子并行性会产生经典计算机无法企及的算力。 上述项目受到了中国科学院、安徽省、科技部、上海市和基金委的支持。 中国科学技术大学新闻中心在调研专家库的基础上,就这个工作以视频或者文字的形式采访了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。让我们一起来听听他们的评价吧! 德国马普所所长 沃尔夫奖得主 富兰克林奖章得主Ignacio Cirac: 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。我相信这项成果背后付出了巨大的技术努力。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 沃尔夫奖得主 美国科学院院士Anton Zeilinger: 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”。我预测很有可能有朝一日量子计算机会被广泛使用。甚至每个人都可以使用。 麻省理工学院副教授 美国青年科学家总统奖得主 斯隆奖得主Dirk Englund: 这是一个划时代的成果。这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: 他们在实验中拿到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: 我认为这是一项杰出的工作,改变了当前的格局( it’s the game changer)。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。 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。 这个实验(潘建伟院士团队的实验)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。 我想说的是,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。 昆士兰大学教授Tim Ralph: 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。该设备的规模是非凡的:100模式干涉仪、25个压缩器提供输入的量子态、使用100个单光子探测器进行探测,并且实现了同时保持高效率,稳定性和量子不可分辨性——这都是展示量子计算优越性所必须的。 美国科学院院士 沃尔夫奖得主 狄拉克奖章得主Peter Zoller: 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。 瑞典皇家理工学院教授Val Zwiller: 著名的中国科学技术大学团队报道的量子计算优越性的工作为量子科学树立了一个新的重要里程碑,因为一个重要的量子优势清楚地证明了其量子处理器的表现远远优于超级计算机。为了实现这一目标,他们克服了重大的技术挑战,从而产生、操纵和探测非常大尺度的光量子态。 美国耶鲁大学教授 布鲁克海文国家实验室量子优势合作设计中心主任 美国艺术和科学院院士 巴克莱奖获得者Steven Girvin: 这是一个极其困难的,需要付出很大的努力来完善的工作。对此我印象非常深刻,我认为这是我们控制量子系统能力的重要技术进步。 英国剑桥大学教授 英国物理学会托马斯.杨奖章获得者Mete Atature: 对于量子计算这个蓬勃发展的领域来说,这确实是一个惊艳的时刻。陆教授和潘教授的这一成就将光子和以基于光子的量子技术置于世界舞台中央。通过这项工作,我们进入了量子技术应用的时代,与传统方法相比,我们取得了可触及的优越性。 论文链接: https://science.sciencemag.org/lookup/doi/10.1126/science.abe8770 本文内容及未标注图片版权归原作者所有,仅供分享之用,不代表本公众号观点。如转载稿涉及版权等问题,请作者在两周内与我们联系或者请留言通知我们删除。 原文章作者:学术桥,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2021-7-12
    最后回复 得曜 2021-7-12 23:04
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  • 合肥本源量子发起成立量子计算生物化学行业应用生态联盟
    6月29日,由合肥本源量子与德美化工在合肥高新区联合举办“量子计算·产业赋能”高峰论坛暨量子计算生物化学行业应用生态联盟成立大会落幕。 据介绍,合肥本源量子、德美化工、金斯瑞等企业联合发起成立量子生物化学行业生态联盟。该联盟宗旨是汇聚国内生物化学行业的合作伙伴,推动量子计算应用“生态群落”建立,将量子计算作为新型材料研发、新医药研究、新能源技术革新等领域开拓的新起点,深入生物、医药、化工、材料、能源等细分领域,聚焦行业发展痛点,探索量子计算的落地应用场景。 当天,合肥本源量子副总裁赵勇杰在会上正式发布《量子计算生物化学行业应用报》,报告称在生物化学领域,可以利用量子计算预测蛋白质结构、加速药物备选化合物检索、模拟二氧化碳催化过程、模拟锂电池材料等。未来,量子计算将从产品赋能走向行业赋能,助力生物化学行业实现量子优势。 (杨夏 张梦怡) 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2021-7-12
    最后回复 林玟玉 2021-7-12 23:00
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  • 我国量子计算原型机“九章”问世实现算力全球领先
    央广网北京12月4日消息(记者王利)据中央广播电视总台中国之声《全国新闻联播》报道,中国科学技术大学4日宣布该校潘建伟等人成功构建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。这一突破使我国成为全球第二个实现“量子优越性”的国家。国际学术期刊《科学》4日发表了该成果,审稿人评价这是“一个最先进的实验”“一个重大成就”。 量子计算在原理上具有超快的并行计算能力,量子计算可望通过特定算法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。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”。中国科学院院士、中国科学技术大学教授潘建伟介绍:“我们在高斯玻色的采样实验当中,构建了一个量子计算的原型机,可以比目前最快的超算快10的14次方倍。相当于我这里算一分钟的东西,用‘富岳号’拿来算,要算一亿年才能把这个事情算完,这就叫量子优越性。我总算可以演示某个功能,比传统的超级计算机算得好了。” 潘建伟团队的实验显示,当求解5000万个样本的高斯玻色取样时,“九章”需200秒,而目前世界最快的超级计算机“富岳”需6亿年。潘建伟介绍,将这台量子原型机命名为“九章”,意为纪念中国古代最早的数学专著《九章算术》。与通用计算机相比,“九章”还只是“单项冠军”,但其超强算力,在诸多领域具有潜在应用价值。潘建伟说:“希望通过15年到20年的努力,能够研制出通用的量子计算机,这样它就可以来解决很多非常广泛的问题,比如密码分析、气象预报、药物设计等,然后来探索物理学或者化学、生物学里面一些复杂的问题。” 原文章作者:央广网,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2021-7-12
    最后回复 盛曼语 2021-7-12 16:45
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  • 哈佛-麻省理工量子计算研究取得突破:“我们正在进入量子世界的一个全新部分”
    据外媒报道,来自哈佛大学-麻省理工学院超冷原子中心和其他大学的物理学家团队开发了一种特殊类型的量子计算机,被称为可编程量子模拟器,能够以256个量子比特或“量子位”运行。 该系统标志着向建造大规模量子机器迈出了一大步,可用于阐明一系列复杂的量子过程,并最终帮助在材料科学、通信技术、金融和许多其他领域带来现实世界的突破,克服当今甚至是最快的超级计算机都无法做到的研究障碍。量子位(Qubit)是量子计算机运行的基本构件,也是其巨大处理能力的来源。 2021年7月7日发表在《自然》杂志上的这项研究的资深作者之一、哈佛大学物理学教授、哈佛大学量子计划联合主任 Mikhail Lukin说:“这使该领域进入了一个迄今无人涉足的新领域。我们正在进入量子世界的一个全新的部分。” 据文理学院研究生院的物理学学生、该研究的主要作者Sepehr Ebadi称,正是该系统前所未有的尺寸和可编程性的结合,使其处于量子计算机竞赛的前沿,量子计算机利用物质在极小尺度上的神秘特性,大大提升了处理能力。在适当的情况下,量子比特的增加意味着该系统可以存储和处理比标准计算机运行所依赖的经典比特更多的信息。 Ebadi说:“仅用256个量子比特就能实现的量子状态数量超过了太阳系中的原子数量,”他解释了该系统的巨大规模。 目前,该模拟器已经使研究人员能够观察到以前从未在实验中实现的几种奇异的物质量子态,并进行了一项量子相变研究,其精确程度可作为磁学在量子水平上如何工作的教科书实例。 这些实验提供了关于材料特性背后的量子物理学的强有力的见解,并可以帮助科学家展示如何设计具有奇异特性的新材料。 该项目使用的是研究人员在2017年开发的一个平台的显著升级版,该平台能够达到51个量子比特的规模。那个旧系统允许研究人员捕捉超冷的铷原子,并使用称为光学镊子的单独聚焦激光束的一维阵列将它们按特定顺序排列。 这个新系统允许原子在光学镊子的二维阵列中被组装起来。这将可实现的系统规模从51个增加到256个比特。通过使用光学镊子,研究人员可以将原子安排在无缺陷的模式中,并创造出可编程的形状,如方形、蜂窝状或三角形格子,以设计量子比特之间的不同相互作用。 “这个新平台的主力是一个叫做空间光调制器的设备,它被用来塑造一个光学波前,以产生数百个单独聚焦的光学镊子光束,”Ebadi说。“这些设备本质上与电脑投影仪内用于在屏幕上显示图像的设备相同,但我们对它们进行了调整,使之成为我们的量子模拟器的一个关键组成部分。” 原子最初装入光学镊子的过程是随机的,研究人员必须移动原子,将它们排列到目标几何形状。研究人员使用第二组移动的光学镊子将原子拖到它们所需的位置,消除了最初的随机性。激光使研究人员能够完全控制原子量子比特的定位及其相干的量子操纵。 原文章作者:cnBeta,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2021-7-12
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  • 中国量子计算原型机“九章”问世:它一分钟完成的任务,超算需要...
    今日凌晨,中国科学技术大学宣布,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 100 个模式的量子计算原型机 “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。 据悉,根据现有理论,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(“九章”一分钟完成的任务,超级计算机需要一亿年)。等效地,其速度比去年谷歌发布的 53 个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。 据介绍,近期,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 10-9 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”。 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。“九章”输出量子态空间规模达到了 1030(“悬铃木”输出量子态空间规模是 1016,目前全世界的存储容量是 1022)。 原文章作者:三言财经,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2021-7-12
    最后回复 向望慕 2021-7-12 06:57
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