谷歌量子计算大热,英特尔做得怎么样?:黄金城最新娱乐网站

泡沫雕刻机 | 2021-02-02

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黄金城vip娱乐官网_英特尔研究院院长Rich Uhlig躺在采访桌前,掩饰着极其不得已的笑容,下一个问题还是关于量子计算,下一个问题还是intel研究院的全局媒体对话,生是量子计算的泰对于谷歌着火的量子计算,intel毫不留情地在量子计算上消灭了消防车,根据量子计算的商业化,至少需要10年的时间。 在最近的Rich Uhlig的对外公审中,他说不应该关注作为问题解决课题使用的系统,即如何构筑“量子实用性”。 为了直观理解如何构建量子实用性,英特尔研究人员预测,利用高性能量子模拟器,量子计算机在解决问题Max-Cut优化问题时将到达超级计算机的节点。 Max-Cut是一种复杂性随着变量数量的减少而倍增的算法,它被广泛应用于从交通管理到电子设计的各个领域,因此,Max-Cut是自由选择的测试用例。

研究针对一系列规模大幅减少的Max-Cut问题,比较了抗干扰量子算法和最先进设备的经典算法。 经过大量的模拟,研究表明,只有在数百个到数千个量子比特可靠运营的情况下,量子计算机才能比超级计算机更慢地解决问题的实际问题。 换句话说,业界开发这种规模的功能性量子处理器可能需要几年时间,需要很多工作。

英特尔公司必须把推出超导量子计算的测试芯片从更高的量子位数——扩展到7到17,再进行到49个量子位,使用多个镀金连接器控制操作者的每个量子位。 英特尔开发的硅磁矩量子比特技术与其他公司研究的超导量子比特技术相比,磁矩量子比特的尺寸远大于同种量子比特,具有比超导量子比特大的微优点,目前,英特尔比起量子霸权实用性更重要的rich uhlig :谷歌对于量子霸权的发表,首先必须接受这是量子计算领域的变革。 然后几天前发表社论,接受谷歌在这方面取得的成果,但必须把这次的成果放在正确的视点上理解。

也就是说,有必要主张在什么条件下超过量子霸权? 首先他要寻找非常复杂的问题第二,在解决问题这个简单的问题过程中,量子计算的效率要比传统的计算方法多,必须证明量子霸权正式成立。 但是,这个选题选择什么主题解决? 这个主题还不简单,什么主题都行,所以谷歌自由选择了主题来证明这个。

那显然是成果。 在我看来,未来量子计算的发展必须更进一步,只要不符合解决问题,就可以是没有意义的问题,但现实中对于这个世界,我们将以人类实际生活有意义的主题展开量子计算的发展。

所以我指出确实的目标不是量子霸权而是量子实用性。 我们开展的研究显然分为两个方面,如果是基于量子点的,包括超导量子和磁矩量子,我们将与荷兰学术伙伴QuTech共同开展这两个方面的研究,早期开展双管齐下的研究而且在这方面取得了非常好的进展,生产量子位,充分利用英特尔现在的生产优势,从控制技术的角度(磁矩量子是排斥低温的控制环境)我们取得了非常猥琐的进展,这一进展非常有意义。 要解决问题简单的现实问题,需要足够多的量化比特,随着量化比特数的增加,必须拒绝在低温环境下充分有效地展开量化比特的运算。

商业化至少需要十年。 对我们来说,从量子计算商业化应该还需要10年以上。

告诉我随着更多的问题必须量子计算来解决问题,可以解决问题的问题的数量和量化比特的数量、规模是成比例的关系被量子计算了,但在毫秒期间有可能不会再次分解。 还包括数据流代码。 需要物理的量化比特和逻辑的量化比特。

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为了保证功能上物理的量化比特超过逻辑量化比特的拒绝,需要很多数据流电路。 就像内存和存储一样,我们不能依赖这个物理级的介质。

因此,这项技术的进展是适当的。 英特中国研究院院长宋继强:逻辑与物理的关系是这样的。

物理的量子位是使用晶体管制作磁矩量子位Spin Qubit。 但是,前面提到的物理量子比特非常弱,而且它们的纠结时间非常短,必须检测出其状态是否平稳。

一般来说,多个物理量化比特位于上层数据流电路中,可以构成逻辑量化比特,该逻辑量化比特可以通过算法计算,因此用多个物理量化比特进行算法级Rich Uhlig :刚才你也解决了问题除了刚才说的量子、化学应用、材料、建模等应用外,在这两个方面我们有可能必须开发这样的容错量子位。 但是适合一些优化的计算。 在这个优化计算的过程中,你可能需要数百个逻辑可靠的量子比特。

也就是说,你需要数万个物理量子比特。 另外,另一个问题是解码编码这样的几个问题。 因为可能需要几千到一百万级的量化比特,所以更可靠、需要稳定的量化比特的问题可能会使那些解决问题晚一点来。

科研商业化研究逻辑Rich Uhlig :英特尔自由选择解决问题的问题在我们再次解决问题后需要取得非常期待和兴奋的结果。 也就是说,对社会和个人生活都是非常好的影响,需要给予相当大的利益。 另外,无论多么困难都必须带来相当大的进步。

我们是如何要求不要开始什么时候的领域研究的? 我在你心里已经确认过了,在教你用什么方法解决问题。 如果你开始研究这个问题,你必须尽快开始。 也就是说,在指出有解决问题的精致方法或有解决问题的神秘食谱时,必须尽快开始。

但是在具体操作时我们至今仍遵守的原则是不要自由选择单一的路径来解决问题。 而且,你不能在其中超越自己。

也就是说,我们都采用多管齐下的方式,采用不同的手段解决问题,分别展开测试,慢慢地看哪个或哪个有可能更成功,如果它更好的话,我们就不增加对它的投入,最 比如,我先说的量子位,最初是用我们的多重手段展开研究的,现在也很狭窄正在讨论。 最后是否需要研究解决办法很难预测,所以必须在全过程中保持批判精神。

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也就是说,你必须依赖指标、参数,告诉他你现在成功还是结束。 英特尔研究院今年的三大重点突破Rich Uhlig :首先对神经拟态计算方面的进展感到非常兴奋,英特尔正在建设更大规模的神经拟态网络系统。 虽然现在和年末很像,但是如果在年末之前关注新闻的话,很少看到更多的英特尔生产更大规模的神经拟态系统的消息。

然后我们通过自己的希望为学术界的研究注入了更好的能量。 二是英特尔对硅光子的研究取得了进展。

如上所述,为了获得光学链路,需要在CPUPCB中构建。 关于这一点也没有信息。 我们对英特尔在技术上取得突破充满信心。

三是编程复杂性方面的进展,也就是初期说的机器编程。 人工智能最有趣的应用之一是编程的展开。 也就是说,我们现在正在教机器如何开展自动编程。 这也是长期以来计算机科学领域的课题,现在我们看到了很好的期待,出现了一些早期的成果,但要得到成熟期需要几年的希望。

神经拟态芯片:多LOIHI芯片Rich Uhlig :关于神经拟态在英特尔研究中进展的问题,日前我们宣布LOIHI是神经拟态单芯片系统的构建,在此基础上我们进一步开发了基于大规模LOIHI系统黄金城最新娱乐网站的多芯片构建我们不在这个方向后深耕。 我们已经有了这个LOIHI系统。 现在做的是在LOIHI系统外部建设研发社区,在此基础上开发更多有趣的应用,因此我们创建了英特尔神经拟态研究社区,重新加入者利用我们LOIHI系统的集群另外,还包括在此基础上开发的低能效推理小说手段和机器人控制系统,以及在稠密编码、约束匹配、优化方面的计算。

神经拟态芯片现在可能主要面对,主要面对的瓶颈问题与现有的一般人工智能方式有关,其瓶颈在哪里? 实际上这些人工智能已经多年没有存在了,他们的瓶颈也多年没有解决,主要分为三个方面:第一是内存方面的瓶颈,第二是I/O方面的瓶颈,第三是能源消耗方面的瓶颈,这些因此,有必要解决问题这一内存瓶颈问题科幻作家威廉吉布森说:“the future isal read yhere its Justnote venly distributed”(未来只是诞生于不平衡) 英特尔研究院的价值在于看到技术的萌芽,尽可能慢慢地代入社会,充分发挥实用价值。 (公众号:)发出许可禁令刊登原创文章。

以下,听取刊登的心得。。

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