6秒内完成47年运算,Google量子计算机轻松碾压世界第一超算#抽屉IT

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谷歌量子计算机6秒内完成47年计算 超越世界第一超算

谷歌量子计算机6秒内完成47年计算超越世界第一超算论文称,谷歌最新Sycamore量子处理器目前拥有70个量子比特,而2019年版本只有53个量子比特。量子比特的增加,意味着可以成倍地提高量子计算机的性能,这使得新处理器的稳健性大约是以前的2.41亿倍。最新研究将标志着,量子计算迎来里程碑时刻。凭借其计算优势,谷歌的量子计算机有望彻底改变包括人工智能在内的各个领域。以前所未有的速度解决复杂问题,有望解锁下一代人工智能模型,突破许多领域从未超越的界限。47年被凝结成瞬间每个量子比特可以同时存在于0、1或叠加的状态,因此存储和处理这种级别的量子信息的能力很不容易,即使是最快的经典计算机也无法比拟。谷歌团队在一篇论文中表示,量子计算机有望执行超出经典计算机能力的任务。‘我们根据改进的经典方法估算了计算成本,并证明我们的实验超出了现有经典超级计算机的能力。’就算是田纳西州的Frontier超算(这已经是目前全世界最快的超算了),也碰不了量子计算机的瓷。当然前提是量子计算机释放出自身的潜力。因为传统的计算机用二进制的代码语言运行,仅限于0和1,以及双重状态。而量子计算机超越了这个限制。不过,目前研究人员还不能确定谷歌量子计算机的制造成本究竟是多少。但变革性的计算能力是毋庸置疑的。根据谷歌团队的说法,Frontier超级计算机只需6.18秒即可匹配谷歌-53量子比特计算机的计算结果。然而,同样的一台Frontier则需要47.2年才能与谷歌最新的70量子计算机所能提供的的计算能力相匹配。领域内的许多专家都认为谷歌的新量子计算机是一项重大进步。剑桥量子公司Riverlane的CEOSteveBrierley将谷歌的进步称为一个‘重大里程碑’。‘量子霸权?这个问题我们不用再争论了。’同样,苏塞克斯量子技术中心主任的一位教授赞扬谷歌解决了传统计算机难以计算的某些特定学术问题。他强调,在我们眼前关键的下一步,是创建能够纠正自身固有操作错误的量子计算机。虽然IBM尚未对谷歌最新的量子计算机置评,但明显,谷歌在量子计算领域的这一进展引起了全球研究人员和公司的共同关注。毫无疑问,这将为计算技术的发展开辟新的前景和竞争。研究中,团队提到噪声与相干演化相竞争,并破坏了长程相关性,这使得充分利用近期量子处理器的计算能力成为一个巨大的挑战。研究人员进行了随机电路采样(RCS)实验,在这些实验中,他们确定了由量子动力学和噪声之间的相互作用驱动的不同阶段。在量子计算中,这涉及通过运行随机电路,并分析结果输出来测试量子计算机的性能,以评估其解决复杂问题的能力和效率。在电路深度的驱动下,系统首先经历动态相变,其中输出分布不再集中在比特串的一部分中。第二个是由噪声驱动的转换。利用交叉熵基准,研究人员观察到了阶段边界,这可以定义噪声量子演化的计算复杂性。在模拟的估计计算成本,比起经典计算机,53量子比特完成1百万个噪音样本比其快6.18秒。而70量子比特要快47.2年。最后,谷歌团队展示了一个24周期70量子比特的RCS实验,估计保真度为1.7-107%,这意味着在相同保真度下,电路体积增加了约60%。谷歌根据改进的经典方法估算了计算成本,并证明了新量子计算机有着超出了现有经典超级计算机的能力。70量子比特的Sycamore实现了量子优势谷歌团队表示,尽管迄今为止RCS已经取得了成功,但寻找近期噪声量子处理器的实际应用仍然是一个突出的挑战。他们进行的实验就提供了量子动力学如何与噪声相互作用的研究。观察到的相界为高噪声量子器件能够正确利用其计算能力的7个体系提供了定量指导。在弱噪声阶段,全局相关性主导XEB,这一事实保护了RCS免受欺骗的攻击,这些都是未来应用的设计方向。‘量子霸权’成乌龙?其实,早在2019年,谷歌便声称实现了量子霸权。研究人员在NASA网站上发表的论文一经发布,便引起了轰动。论文称,谷歌处理器能够在3分20秒内执行一个计算,而用当今最强大的超级计算机Summit进行同样的计算,需要约10000年。随后,谷歌这篇论文正式在Nature上重磅发表。论文通讯作者JohnMartinis和同事描述了实现量子霸权所取得的技术进展。他们研制了一台由54个量子比特组成的处理器(名为Sycamore处理器)。该处理器利用量子叠加和量子纠缠实现的计算空间与经典比特所能达到的相比,实现了指数级的增加。由于有1个量子比特无法有效工作,处理器实际只用了53个量子比特。研究团队开发的纠错流程可以保证较高的运算保真度(高达99.99%)。为了测试该系统,团队设计了一项对量子电路产生的随机数字进行采样的任务。对于经典计算机来说,这一任务的难度会随量子电路中量子比特数的增加而增加。最后,量子处理器在200秒左右的时间内从量子电路中采集了100万个样本,而当今最强大的超级计算机大约需要1万年的时间才能完成这一任务。Nature表示,‘谷歌实现量子霸权无疑是一项了不起的成就’。然而,针对谷歌‘量子霸权’事件的批判和质疑也随之而至。IBM团队写道,‘在一个经典的系统上,同样的任务的理想模拟可以在2.5天内完成,而且保真度要高得多。’这意味着谷歌实际上并没有表现出量子霸权,而且竞争仍在继续。微软、IBM也下注除了谷歌,IBM、微软也在量子计算机上押注未来。在微软看来,未来十年最大的创新可能是在聚变能源、人工智能和量子计算领域。6月,CEO纳德拉曾公布了微软宏伟目标,10年内建造出量子计算机。将未来250年的化学和材料科学进展压缩到未来25年。AzureQuantumElements通过整合高性能计算(HPC)、人工智能和量子计算的最新突破,可以加速科学发现。值得一提的是,AzureQuantum中的Copilot帮助科学家使用自然语言来推理复杂的化学和材料科学问题。前段时间,IBM量子计算机登上了Nature封面。IBM、加州大学伯克利分校的Nature论文展示了,一条通往有用量子计算的道路。研究首次证明,100+量子比特的量子处理器,可以产生精确结果,并达到超越领先的经典方法。最重要的是,无需纠错就可超越经典计算机。论文中,研究人员在IBM127量子比特鹰(Eagle)量子处理器上模拟了磁性材料的行为。至关重要的是,他们设法绕过了‘量子噪声’,取得了可靠结果。要知道,量子噪声会引入计算误差,是这项技术的主要障碍。有研究统计,自2015年以来量子计算的投资走势不断上涨。与经典计算相比,量子计算具有彻底改变行业和以指数级速度解决复杂问题的潜力。量子计算机的突破可能会彻底改变许多领域,从药物发现到气候建模、金融建模,甚至人工智能,其潜力是巨大的。具体来讲,对不同领域的影响:-密码学:增强加密和解密算法。-药物发现:加速新药的开发。-优化问题:解决复杂的优化挑战。-机器学习:改进模式识别和数据分析。-财务建模:加强财务风险分析和预测。-材料科学:设计具有特定特性的新型材料。-天气预报:提高天气预报的准确性。-量子化学:模拟和研究化学反应。-人工智能:增强人工智能算法和训练模型。这次,谷歌的新量子计算机标志着速度和潜力的突破性进步,开启了一个具有跨多个行业变革意义的计算新时代。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1371165.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1371165.htm

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Google的新型量子计算机可以在6秒内完成了一项世界上最好的计算机需要47年才能完成的任务。量子计算机将改变我们理解世界的方式。

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Google再次宣称量子技术超越传统超级计算机

Google再次宣称量子技术超越传统超级计算机然而,量子界并非所有人都完全相信这一狂言。据英国《每日电讯报》报道,Google量子人工智能团队和多个合作者最近撰写的一篇研究论文指出,新的实验性量子机器超越了现有经典超级计算机的能力。这篇题为《随机电路采样中的相变》(PhasetransitioninRandomCircuitSampling)的论文探讨了量子计算机中的噪声问题。论文称,信号干扰与"相干演化竞争并破坏长程相关性",这对充分利用量子处理器的计算能力构成了重大挑战。随机电路采样(RCS)实验似乎通过采用一种被Google称为"数字黑魔法"的"交叉熵基准"技术来有效缓解噪声的影响,从而解决了这一问题。Google宣布已成功组装了70个量子比特,与2019年设备中发现的53个量子比特相比有了显著提高。这一进步使该公司实现了突破性的量子优势,超越了依靠CPU和GPU的当代超级计算机。目前最强大的HPC系统(Frontier)可以在6.18秒内完成与上一代量子设备相同的计算,而Google表示,同样的机器需要47.2年才能达到70量子比特系统的能力。Google的下一代量子计算机比2019年的设备强大2.41亿倍。它也比中国研究人员最近展示的量子计算机更强大,并认为它"坚定地处于超越经典的量子计算体系中"。对量子计算潜在商业前景感兴趣的公司(Riverlane)首席执行官史蒂夫-布赖尔利(SteveBrierley)对Google的突破表示欢迎,认为这是量子至上的"重要里程碑"。量子初创公司UniversalQuantum的首席执行官塞巴斯蒂安-魏德(SebastianWeidt)说,量子计算机还需要展示更多的实用功能。Weidt说,这是"非常好的量子优势展示",但Google研究人员描述的算法"还没有真正的实际应用"。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1370721.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1370721.htm

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