量子計算總是混合的,這需要不斷協調
現代計算革命是由中央處理器(CPU)的發展推動的,隨著時間的推移,CPU變得更小、更複雜。這種發展最終形成了微處理器,今天我們使用的CPU的主要形式。在這個過程中,出現了更專業的芯片——圖形處理器(GPU)、現場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)。每一種專用芯片都能加速和改善不同維度的處理性能,並解鎖新的計算能力。
量子的出現,為計算能力下一個變革做了準備
每一個新的計算選項的出現都會促進計算能力的混合發展。現在,我們不再簡單地將指令發送到CPU,可以跨一系列設備進行計算,每種都可以解決一組特定的問題。
計算選項的增加同時也複雜化了計算環境。這種複雜性帶來了兩個挑戰,一是設計上需要創建穩定和可擴展的架構,以便於執行多設備計算的作業。二是確保以高效、優化和可重複的方式實際運行這些工作。換句話說,我們不僅要設計多設備架構,還需要在它們之間協調計算。
通過這樣我們可以更好地理解量子堆棧。量子堆棧是一個包含量子計算設備的堆棧,這些設備使用的計算能力都是混合型的。堆棧的結構必然涉及經典處理器和量子計算設備。即使在今天的單個量子算法中,計算也是在經典處理器和量子處理器之間共享的。
量子堆棧的結構反映了複雜性
結構的複雜性還因現實情況變得更複雜:就像在其他體系結構中訪問高性能GPU和HPC資源一樣,現在和將來對量子設備的訪問是遠程化的。
同時,為了保護其不斷發展的IP,嘗試量子能力的組織也會嚴重依賴自己和內部的私有云資產。
量子硬件和軟件繼續發展
因為量子硬件和軟件都在不斷發展,量子堆棧的架構及其組件的編排必須允許一定程度的”交換能力”。也就是說,量子體系結構要有一定程度的靈活性,使組織能夠在不受任何一種解決方案束縛的情況下,嘗試新技術和新的協調方式。在量子相關技術的設計中,對互操作性的強調預示著對適應性的持續需求。
量子堆棧的混合性質
除了描述混合量子體系結構的一些獨特特徵外,還包括:
第1, 量子堆棧的混合特性反映了在計算設備的體系結構中存在著更廣泛的混合趨勢。
第2, 量子器件與各種經典器件之間的內在差異意味著它們不會相互取代。
第3, 混合體系結構固有的複雜性要求編排工具能夠簡化和優化它們的性能。
經典與量子的相對優勢
經典器件和量子器件有相對優勢,至少在一定程度上反映了它們的相對成熟程度。最早的機械計算設備可以追溯到19世紀中葉,第一台可編程計算機出現在20世紀30年代中期。從那時起,經典計算機不斷發展,大致以摩爾定律為主。今天,它們執行一系列不可思議的功能,包括量子設備的模擬。
20世紀的量子計算
量子計算是20世紀的產物。量子物理學的理論在20世紀20年代才合併,理查德·費曼直到1982年才提出量子計算裝置的基本構想。也就是說,量子處理技術正在接近一個臨界點,在某些情況下,它將超越經典設備。
量子設備——不斷變得更加強大
隨著量子器件的不斷改進,在某些功能上會比經典器件的功能更強大。傳統的器件依賴於二進制位,二進制位的值可以是1或0,而量子器件依賴於可以同時以兩種狀態的線性組合存在的量子比特。
一個量子位的狀態也可以與其他量子位的狀態糾纏在一起,這意味著一個量子位的行為可以影響許多量子位的行為。由於這些獨特的特性,添加更多的量子比特會產生一種網絡效應,這種效應會迅速地給量子設備帶來比經典替代品更多的計算能力。
鑑於這些差異,我們應該如何看待經典和量子計算設備的相對優勢?
現在和將來,從數據準備和參數選擇到後處理、繪圖和某些類型的數據分析,經典計算將是最好的。目前,高性能計算機和超級計算機也是分析海量數據集的最佳工具。
當然,經典裝置在某些情況下所具有的優勢並不僅僅是由於這些裝置的固有特性。它們也源於這樣一個事實,即已經建立了針對這些用例的最佳實踐、優化和工俱生態系統。
量子的力量
量子的一個相對優勢在於它能夠通過從多個方向對數據進行廣泛分析,從小數據集中提取信息。當數據難以獲取時,這些能力將對機器學習和建模複雜但罕見的現象(如金融危機和全球流行病)的演變產生重大影響。
量子計算允許增強從概率分佈中取樣的能力,而這些概率分佈是用經典技術很難取樣的。這在解決優化和機器學習問題方面有許多應用,例如生成模型。
最後,正如理查德·費曼首次提出的那樣,量子器件可以用來模擬量子系統,比如分子間的相互作用,這是經典器件永遠做不到的。
量子器件不會取代經典器件
量子設備可以用來解決特定的問題,特別是在經典計算機上難以解決的問題。量子技術的內在能力將使它能夠加速生物、化學、物流和材料科學的進步。
長時間以來,整個計算領域都趨向於混合模式的發展。量子計算遵循這一趨勢,主要是因為混合模式提供了一種特殊形式的計算能力。
由於在早期很少有企業願意投資(或有能力負擔得起)量子硬件,因此他們建造出可以根據需要訪問量子設備的經典架構。
人們預測到量子破壞的組織——化學和材料科學、製藥、金融服務、物流、安全等——應特別專注於開發這些體系結構,並培養其他必要資源,以確保量子就緒。
除了經典的計算能力,這些資源還包括量子所需的人才和內部專業知識。
量子未來 Continue reading