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量子计算虽好 成熟商用仍需10年?

来源:《IT时报》公众号vittimes

原标题:量子计算虽好,成熟商用仍需10年?

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1、量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。

2、量子计算机计算时需要处于低温环境,豪K级。而1K温度相当于零下272摄氏度。

3、目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题。

5G时代,万物互联,数据爆发式增长。图灵量子创始人金贤敏表示,未来数据爆炸,每年新增数据的量将是过往数据的总和。

在华为量子计算软件与算法首席科学家翁文康看来,当晶体管元件大小在原子大小10倍时,电子将变得不稳定,无法形成宏观物理世界的0与1的信号。但也正是量子隧穿效应的产生,让粒子呈现量子叠加态,使量子计算成为可能。

金贤敏告诉《IT时报》记者,当摩尔定律终结,传统算力的提升无法再靠芯片尺寸支撑时,量子计算、光子计算会成为后摩尔时代突破算力的重要手段。

01、距离成熟至少10年

由于量子具有叠加态,能同时以0和1的状态进行运算,因此N个量子的算力是传统计算机2的N次方倍。

翁文康在世界人工智能大会量子计算及光子芯片论坛演讲中指出,量子计算将带来指数级增长的计算空间,1块指甲大小的超导处理器,可以带有50+量子比特(100纳米),超越所有经典计算机的记忆体容量。

不过,不同于传统计算机输出的是一个精确结果,量子计算机输出的是概率。而人工智能也通过数据归类后产出的概率结果。因此,国防科技大学研究院吴俊杰认为,量子计算更适合人工智能的应用。

今年6月底,中科大潘建伟团队发表论文称,56个量子比特的超导量子计算原型机“祖冲之号”能将超级计算机需8年完成的任务样本压缩至最短1.2个小时,而在去年年底,潘建伟团队宣告成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”,在全球范围首次实现光量子计算的“量子优越性”。但目前量子计算仍处于实验室研发状态,只能完成特定的任务。

那么,我们距离量子计算商用化还需等待多久?金贤敏认为,实现通用量子计算机有三个前提——百万量子比特的操纵能力、极低温环境、高集成度。

翁文康判断,在量子系统仿真、量子化学、组合优化、机器学习等领域的“专用”量子计算机预计成熟期为3~5年,而在大数分解、数据库搜索、量子动力学、量子人工智能等领域“通用”量子计算机预计成熟期可能需要10年甚至更久。

02、量子计算机无法民用

“量子计算机不会像手机一样人手一台,进入每个家庭。”中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员尤立星直言,量子计算主要会运用于国家、政府层面。

这背后是高昂的成本。

《IT时报》记者注意到,加拿大量子计算企业D-Wave的一台量子计算退火机售价在1000万~1500万美元间。

尤立星表示,由于量子叠加态很脆弱,温度一高容易产生“量子噪声”,会影响计算准确度,因此无论是光子、超导、离子形式的量子计算机,计算时都需要处于低温环境,“在豪K级”。而1K温度相当于零下272摄氏度。

为了满足豪K环境,量子计算机需要配置“冰箱”,即稀释制冷机。尤立星透漏,一台“冰箱”的价格至少两三百万,而九章量子计算原型机便配备了7台。

与此同时,要将计算结果传输到室温环境还需要配备特殊的数据线,一根单价在1万元左右,而一台计算机配备100跟数据线意味着100万元的支出。

更大的成本在于能耗。尤立星表示,在室温下计算能耗放在豪K环境下则要大幅翻100万倍至1亿倍间,高达10兆瓦。要知道一般发电站的发电功率也仅在百兆瓦级别。

另一方面,从极低温环境到室温,数据线会产生“漏热”,因此在尤立星看来,线路漏热能耗甚至高于计算能耗。

中国信通院研究报告指出,业界认为在相当长时间里,通过云平台开展量子计算服务,共享稀缺资源,探索适用于量子计算行业应用,是较为切实可行的实现方式。这或许解释了为什么谷歌、华为云等公司开始布局量子云计算。而在7月7日,国内公有云第一股优刻得与图灵量子签署战略合作协议。

03、光子芯片能弯道超车吗?

每三个半月,算力需要翻一番。这是大数据时代对于算力的需求,远超摩尔定律的供给。金贤敏告诉记者,随着物理极限的到来,非冯诺依曼架构将会成为算力的下一个突破口,“人类进入架构为王的时代”。

中国科学院上海光学精密机械研究所副所长张龙认为,光子有超高信息容量、超低传输功耗和延时、超低信道干扰的特性,并天然具有并行能力,在相同功耗下,光器件比电器件快数百倍,“光子芯片将是未来科技发展的基础性核心技术,是突破摩尔定律最有前景的技术之一”。

张龙表示,目前世界各国均未在光子芯片领域形成绝对优势,“中国需要在尚未完全成熟的光子芯片领域占据先机”。目前光子芯片行业仍有加工流片平台少、检测设备仍依靠进口、高端光子器件仍匮乏、缺乏重大落地场景等四个痛点。

张龙认为,目前90%以上的应用场景仍需依靠传统计算机芯片,而量子芯片只能解决应用场景中1%~2%的难题,而如今中国芯片的优势在于IC设计,这是在人工智能应用场景落地下加速发展的结果。

排版/季嘉颖

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