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展望下一代超级计算机

2018 年 2 月 01 日

尽管各国最强大的 AI 开发竞赛是许多媒体的关注焦点,但一场同样重要的竞赛却持续升温,就是打造第一台量子计算机。

随着该领域呈现井喷式发展态势,2018 年应该有一连串的突破。当量子计算机针对任何类别的问题都明显优于经典超级计算机时,这就是所谓的“量子霸权(Quantum Supremacy)”[1] 的竞赛。

AI 前线:量子霸权(Quantum Supremacy)是加州理工学院量子理论学家 John Preskill 于 2012 年发明的名词,用于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备的能力。量子霸权的之争,不仅仅是技术之争,更是国运之争。

量子计算的两位领袖 Google 和 IBM 已经制定这一目标的计划。Intel 也是一匹黑马,前不久在 Las Vegas 举办的 CES 2018 展会上推出了为量子计算研究而设计的 49 量子位的测试芯片 [2]。

这是一笔巨大的赌注。量子计算机承诺为一些最困难的数学和计算问题创建新的计算范例。例如,分析多个基因在健康结果中的相互作用;模拟化学物质的能量状态,并预测原子粒子的行为。它们还可能通过快速破解用于保护 IT 基础设施和网络的现代密码学,使互联网变得不那么安全。

AI 前线:量子计算在这些方面现在还没有什么实际应用,原因是现在通用性的量子计算实现上还有很多困难。

有一点是可以肯定的:量子计算的时代即将来临,世界将永远不会重复。

简而言之,量子计算机使用称为“量子位(qubit)”[3] 的计算单位。虽然普通的半导体表示信息是一系列的 1 和 0,而量子位表现出量子特性,同时可以计算 1 和 0。这意味着两个量子位可以在同一时刻代表 1-0、1-1、0-1、0-0 的顺序。该计算能力随着量子位的增加而呈现指数级提高。理论上来说,量子计算机如果只有 50 个量子位,也比今天地球上最强大的超级计算机拥有更强的计算能力。

AI 前线:量子计算的基本原理是,量子位可以制备在两个逻辑态 0 和 1 的相干叠加态,也就是说它可以同时存储 0 和 1. 考虑一个 N 个物理位的存储器,若为经典存储器,则只能存储 个可能数据当中的任一个;若为量子存储器,则可同时存储个数,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 量子位的存储器,可能存储的数就高达,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,可以同时对个输入数进行数学运算,效果相当于经典计算机要重复实施次操作,或者采用个不同处理器实行并行操作。

摩尔定律 [4] 指出,每单位的计算能力每过 18 个月就会翻一番,而每计算单位的价格将下降一半。虽然摩尔定律在很大程度上是正确的,但是现在要挤出这些改进,所需要的资金比过去要大得多。换言之,半导体公司和研发人员需在研发上投入与日俱增的资金,才能实现每一次的飞跃。另一方面,量子计算的发展也是一日千里。

一家名为“D-Wave Systems”的公司正在销售一种量子计算机,据称有 2000 个量子位。但 D-Wave 计算机却饱受争议,尽管研究人员发现 D-Wave 计算机的良好用途,但这些量子计算机并没有击败传统的经典计算机,它只对某些类型的问题(如优化问题)有用。优化问题涉及从所有可行的解决方案找出最佳解决方案。因此,例如具有多个可行结果的复杂模拟问题可能并不容易使用 D-Wave 计算来解决。鉴于 D-Wave 计算机进行量子计算的方式,人们也不认为它是构建真正的超级计算机杀手的最有希望的方法。

AI 前线: D-Wave 这种量子计算并非严格意义上的通用量子计算机。但是它证明了 D-Wave 所用的量子算法也是通用的。

Google、IBM 和一些初创公司正在研究量子计算机,这些量子计算机因为要解决更广泛的问题,因此它们承诺会更加灵活,更加强大。几年前,这些有 2~4 个量子位的灵活的机器很常见。在过去一年里,这些公司宣布了更强大的量子计算机。2017 年 11 月,IBM 宣布 [5] 建立了使用 50 个量子位的量子计算机,打破了此前科学家们所认为的量子计算机超越传统超级计算机的临界点。

它有什么不足之处么?IBM 那台机器一次只能维持 90 微秒的量子计算状态。事实上,这种不稳定性,就是量子计算的致命伤,这些机器必须经过超级冷却才能工作,鉴于早期系统的不稳定性,需运行一组单独的计算来纠正计算错误。也就是说,科学家们正在对这种不稳定的问题进行快速改进,希望在 5 年之内,量子计算机能够在室温下运行。

AI 前线:因为量子运算的相干特性,所以来说接近绝对零度的时候计算准确性才能保证。温度越高运算错误率越高。

量子计算和人工智能的融合看上去很有希望。正如我们所看到的大规模人工智能的第一个重大影响时,我们也意识到,经典的基于半导体的计算限制了我们希望人工智能可以解决的最大问题的能力。他们将希望寄予量子计算机在脱离超低温环境之前就可以进行有用的计算。

AI 前线:人工智能核心资源是计算能力,量子人工智能的计算能力为人工智能发展提供革命性的工具,能够指数加速学习能力和速度,轻松应对大数据数据的挑战。Google 已建立联通管制人工智能实验室,Microsoft 等公司也在做一些人工智能方面的东西。在大数据方面,量子人工智能计算能力有巨大的优势,从而实现弯道超车。

量子计算有望进入这一突破口,为解决这些重大挑战提供所需的能量。精确的靶向医疗、更便宜的能源生产以及新型超强材料,都是量子计算所能实现的突破。通过在一个相对小型化的封装上同时进行数十亿的计算。Google 的研究人员通过使用量子计算来模拟氢分子的电子结构展示了这一承诺 [6],这是将化学设计从经验测量和有经验的猜测转向更合适的工程和模拟的关键步骤。(这也适用于药物发现。)

量子计算的危险也是真实存在的 [7]。量子计算机将能够很容易地破解目前所使用的大多数加密形式(尽管安全专家已经开始着手创建不能被量子位攻击破解的代码)。如果俄罗斯或中国取得量子计算的统治地位,他们就有可能利用自己的优势进行更复杂的黑客攻击和解密编码通讯,这完全是有可能的。

政府、大公司、初创公司和大学实验室之间,最聪明的工程师都在争夺量子霸权。这确实可能会改变全球的力量平衡。


[1] Quantum Supremacy
[2] CES 2018: Intel’s 49-Qubit Chip Shoots for Quantum Supremacy
[3] Qubit
[4] Moore’s law
[5] IBM Raises the Bar with a 50-Qubit Quantum Computer
[6] Quantum computer simulates hydrogen molecule
[7] The Promise and Peril of Quantum Computing

感谢陈利鑫对本文的审校。

2018 年 2 月 01 日 17:0110652
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