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        谷歌、英特爾、微軟紛紛下海

        2017-03-07 08:55:37
        新潮電子 2017年2期
        關(guān)鍵詞:派系英特爾比特

        云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能……近年來科技領(lǐng)域的熱門概念層出不窮,大有“積硅步以致千里”的態(tài)度,而近期,有關(guān)量子計算的新聞不斷進入熱搜排行榜,作為一個能夠讓谷歌、英特爾、微軟等科技巨頭趨之若鶩的概念,其究竟有何魅力能夠被贊譽為“真正的計算革命顛覆者”呢?

        牛頓定律不再適用,量子計算究竟是何物?

        從物理科學(xué)基礎(chǔ)上講一個電子不可再分的,不可能永遠從90多納米到60多納米,到40多納米,到30多納米……將來能夠到零點幾納米甚至更小納米的層面。從科學(xué)的原理上來講,宏觀問題上,是按照牛頓三大定律主宰的,但到納米層面,牛頓定律不再適用,而會進入一個新的科學(xué),也就是我們經(jīng)常說的量子力學(xué),描述的基礎(chǔ)就不一樣了。

        量子計算是一種依照量子力學(xué)理論進行的新型計算。量子的重疊與牽連原理產(chǎn)生了巨大的計算能力。普通計算機中的2位寄存器在某一時間僅能存儲4個二進制數(shù)(00、01、10、11)中的一個,而量子計算機中的2位量子位(qubit)寄存器可同時存儲這四個數(shù),因為每一個量子比特可表示兩個值。如果有更多量子比特的話,計算能力就呈指數(shù)級提高。

        “如果你認為自己明白了量子理論,你就沒有明白量子理論”—參加過美國秘密研制原子彈“曼哈頓”計劃的諾貝爾物理學(xué)獎獲得者費曼都說出了這樣的話,所以不要害怕自己沒弄懂量子計算原理,應(yīng)用才是王道。

        計算能力幾何倍數(shù)遞增,為何需要量子計算?

        PC性能過剩?消費領(lǐng)域個人PC或許存在這樣的問題,但商業(yè)、工業(yè)領(lǐng)域顯然是PC性能不足。近年來,全球每年產(chǎn)生的數(shù)字化信息總量正急速增加,每過18個月,整個信息數(shù)據(jù)的容量將是所有歷史數(shù)據(jù)量的總和,如此龐大的數(shù)據(jù)量背后,需要以強悍的計算能力為支撐。以機器人為例,二十年前一個機器人會采用32個CPU達到120MHz的計算速度,而現(xiàn)在一臺機器人往往會采用2000個CPU、300個GPU,以強大的計算能力實現(xiàn)更快的反映速度及數(shù)據(jù)分析、處理能力。

        傳統(tǒng)PC性能難以滿足未來計算的需要,而疊加(superposition)和糾纏(entanglement)兩個獨特的量子現(xiàn)象讓量子計算機擁有遠比傳統(tǒng)計算機更強大的性能。量子疊加使量子比特能夠同時具有0和1的數(shù)值,可進行“同步計算”(simultaneous computation)。量子糾纏使分處兩地的兩個量子比特能共享量子態(tài),創(chuàng)造出超疊加效應(yīng):每增加一個量子比特,運算性能就翻一倍。具體到計算能力上,以人工智能為例,人工智能如果只是加速,原來需要一千臺機器,或者需要一萬臺,現(xiàn)在(用量子計算機)可能四臺就可以了。

        派系林立,科技巨頭們?yōu)楹胃髯詾閼?zhàn)?

        科技巨頭英特爾、微軟、IBM,谷歌都在向量子計算投入千萬美元的研發(fā)資金。但是,他們在對不同的量子計算技術(shù)下賭注!沒有人知道,采用哪種量子比特(qubit)能造出有實用價值的量子計算機。

        谷歌的超導(dǎo)量子研究:谷歌已制造出 9 量子比特的機器,并計劃明年增加至 49 量子比特。這是一個極為關(guān)鍵的門檻。學(xué)者預(yù)計,在 50 量子比特左右,量子計算機就能達到“量子霸權(quán)”(quantum supremacy),從而表明“量子計算機在一些領(lǐng)域有傳統(tǒng)計算機所不具有的能力”,比如在化學(xué)和材料學(xué)里模擬分子結(jié)構(gòu),還有處理密碼學(xué)、機器學(xué)習(xí)的一些問題。

        點評:谷歌、IBM都傾向該派系,超導(dǎo)量子研究能夠利用現(xiàn)有工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施以快速奏效,但其技術(shù)特點易崩潰,必須保持低溫。

        英特爾和硅量子點:英特爾在2015年向荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的量子技術(shù)研究項目QuTech投資5000萬美元,其專注于硅量子點技術(shù)(silicon quantum dots),它經(jīng)常被稱作“人造原子”。一個量子點量子比特是一塊極小的材料,像原子一樣,它身上電子的量子態(tài)可以用0或1來表示。不同于離子或原子,量子點不需要激光來困住它。

        點評:英特爾原本就對硅材料熟悉無比,穩(wěn)定的特性能夠利用現(xiàn)有工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)置,不過糾纏數(shù)量較少,必須保持低溫。

        微軟和拓撲量子:微軟選擇的是基于非阿貝爾任意子(nonabelian anyons)的拓撲量子比特(topological qubits),這些根本就不是物體,他們是沿著不同物質(zhì)邊緣游動的準粒子(quasiparticles)。他們的量子態(tài)由不同交叉路線(braiding Paths)來表現(xiàn)。因為交叉路線的形狀導(dǎo)致了量子疊加,他們會受到拓撲保護(topologically protected)而不至于崩潰,這類似于打結(jié)的鞋帶不會散開。

        點評:除微軟外,貝爾實驗室也屬于該流派,有點事大幅降低計算過程中的錯誤,缺點是存在與否都還需要驗證。

        D-Wave和量子退火:2007年,加拿大初創(chuàng)公司D-Wave Systems 宣布,他們使用16個超導(dǎo)量子比特成功制成量子計算機,但是D-Wave的機器并沒有使所有的量子比特發(fā)生糾纏,并且不能一個量子比特接著一個量子比特得編程(be programmed qubit by qubit),而是另辟蹊徑,使用了一項名為“量子退火”(quantum annealing)的技術(shù)。該技術(shù)下,每個量子比特只和臨近的量子比特糾纏并交互,這并沒有建立起一組并行計算,而是一個整體上的、單一的量子狀態(tài)。

        點評:D- Wave并沒有攻克許多公認的量子計算難題,比如錯誤修正(error correction),但包括谷歌和洛克希德馬丁在內(nèi)的幾家公司,購買并測試了D- Wave的設(shè)備,他們初步的共識是,D- Wave做到了一些能稱之為量子計算的東西。

        ionQ和囚禁離子:ionQ的Chris Monroe正在試圖克服囚禁離子帶來的各項挑戰(zhàn)。作為量子比特,它們可以在幾秒鐘內(nèi)維持穩(wěn)態(tài),這還多虧了真空裝置和在環(huán)境噪音影響下仍能將其穩(wěn)定的電極。但是,這些隔離措施意味著,量子比特之間的交互變得更難。Monroe 最近把 22 個鐿離子糾纏成一條線形鏈(linear chain),但至今,他還未能控制或查詢所有的離子對,而這是量子計算機必須做到的。

        點評:囚禁離子技術(shù)的優(yōu)勢在于穩(wěn)定,并具有非常好的邏輯門和保真度,不過其運轉(zhuǎn)較慢,需要較多的激光配合。

        總體而言,這五大派系是目前量子計算的主流,且每個派系都得到科技巨頭及資本創(chuàng)投圈的支持,誰最終會成為主流還有待時間考量。

        精力有限,巨頭們也需要抱團?

        科技巨頭們會選擇不同的技術(shù)派系,一方面肯定與企業(yè)本身技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃有關(guān),另一方面,這些習(xí)慣了“壟斷”的大佬顯然希望自己通過某技術(shù)派系拿到量子計算領(lǐng)域的話語權(quán)。但現(xiàn)實情況是沒有人對量子計算足夠了解,但每個團隊都選了一個量子比特類型做研究,每種方案都需要不斷地優(yōu)化,擴大規(guī)模,最終才能應(yīng)用于制造量子計算機。無論是制造基于超導(dǎo)體,還是硅的量子比特,都需要極高的連貫性和一致性。對它們冷卻的冷凍裝置也需要改善。囚禁離子需要更快的邏輯門,更緊湊的激光和光纖。拓撲量子比特仍需要被發(fā)明出來。簡而言之,要面對的挑戰(zhàn)太多,團隊之間需要一定程度的相互合作、信息共享,才能加快進度。

        未來的量子計算機很可能是一個混合體,由超快的超導(dǎo)體量子比特對算法進行運算,然后把結(jié)果扔給更穩(wěn)定的離子存儲。與此同時,光子在機器的不同部件之間傳遞信息,或者在量子網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點之間。

        值得百年等待,量子計算究竟能用在哪里?

        從量子概念的提出到當(dāng)下的摸索、實踐,量子研究已經(jīng)跨越了超過三個世紀、百年時間,據(jù)專業(yè)人士估計,按照現(xiàn)在的研究進程,真正實現(xiàn)可編程的、通用量子計算機,可能需要30年甚至50年。當(dāng)然,其潛在的應(yīng)用價值也是不可估量的。

        在金融、航天、生物基因、制藥等設(shè)計龐大、計算數(shù)據(jù)的領(lǐng)域而言,量子計算能極大縮短計算所需時間,并提供給更為詳實、準確的數(shù)據(jù)結(jié)果,當(dāng)然,它本身將成為大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)支撐。

        寫在最后:未來,可期

        不明覺厲!或許對大多數(shù)人而言,這四個字很生動地形容了量子計算。如果說第一次量子深刻影響了晶體管和激光的發(fā)展,那第二次量子革命對人類一定是有巨大促進的作用,數(shù)字化、智能化趨勢都需要量子計算的支撐,而各領(lǐng)域的變革與顛覆,最終會顛覆整個生活。

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