英特尔研究院长RichUhlig:量子计算可以解决多少问题和_og真人平台

本文摘要:实用性比量子霸权更重要的RichUhlig:谷歌对量子霸权的宣布,首先需要接受量子计算领域的变革,而且几天前也公开发表了社论,接受谷歌在这方面取得的成果,但是这次的成果必须以正确的观点来理解,也就是说,什么样的条件超过量子霸权首先,他要找一个非常复杂的问题,第二,在解决问题这个简单的问题的过程中,量子计算的效率比传统的计算方式多,量子霸权正式成立。

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英特尔研究院长RichUhlig躺在采访桌前,隐藏着非常不得已的笑容,下一个问题是量子的计算,英特尔研究院的全局媒体对话,生来就成为量子的计算主题,谷歌点燃的量子的计算,英特尔毫不留情地给量子的计算消防车最近,RichUhlig对外的公开信中提到,现在不应该更加关注如何构建解决问题困难的系统。为了直观地理解如何构建量子的实用性,英特尔的研究人员利用高性能量子模拟器预测量子计算机在解决问题Max-Cut优化问题时,超级计算机的节点达到了很多。

Max-Cut是一种复杂性随着变量的减少而倍增的算法,一般用于从交通管理到电子设计的各个领域,所以我们可以自由选择Max-Cut作为测试案例。在研究中,对于一系列规模大幅减少的Max-Cut问题,我们将容噪量子算法与最先进设备的经典算法进行比较。经过大量模拟,研究指出,只有在数百甚至数千个量子位置可靠运行的情况下,量子计算机才能比超级计算机慢慢解决问题。

换句话说,业界开发这种规模的功能性量子处理器需要几年时间,也许需要很多工作。英特尔公司计算超导量子,测试芯片扩展到更高的量子位数-从7到17,再到49个量子位置,需要多个镀金连接器来控制和操作者的量子位置。据介绍,互联网开发的硅磁矩量子位置技术与其他公司研究的超导量子位置技术相比,磁矩量子位置的尺寸远远大于同类量子位置,比超导量子位置具有更大的微缩优势。

目前,互联网正在研究300毫米晶片用于现有技术和设备生产磁矩量子位置的技术。实用性比量子霸权更重要的RichUhlig:谷歌对量子霸权的宣布,首先需要接受量子计算领域的变革,而且几天前也公开发表了社论,接受谷歌在这方面取得的成果,但是这次的成果必须以正确的观点来理解,也就是说,什么样的条件超过量子霸权首先,他要找一个非常复杂的问题,第二,在解决问题这个简单的问题的过程中,量子计算的效率比传统的计算方式多,量子霸权正式成立。

解决问题

但是,这个选题选择什么样的主题来解决呢?因为这个主题不简单,所以谷歌可以自由选择主题制作这个证明书。显然是成就。在我看来,未来量子计算的发展必须进一步发展,不能满足解决问题的无意义问题。

如果确实在现实中对这个世界,在我们人类的实际生活有意义的问题上推进量子计算的发展。所以我指出的确目标不是量子霸屏,而是量子实用性。我们开展的研究明显分为两个方面,包括超导量子和磁矩量子,即根据量子点,我们与荷兰的学术伙伴QuTech共同开展这两个方面的研究,早期开展双管齐下的研究是比较正确的战略,最近英特尔内部更好地研究了这个研究的范围,在这方面取得了非常好的进展,无论是从生产量子位开始,利用英特尔现在的生产优势,还是从控制技术的角度来看(磁矩子拒绝低温控制),我们都取得了非常好的进展。如果我们想解决这些简单的现实问题,我们必须有很多量子位置。

量子

随着量子位置数量的增加,我们必须拒绝在低温环境下有效地计算量子位置。商业化至少需要10年RichUhlig:从量子来看,商业化至少需要10年。随着更多的问题必须通过量子计算来解决问题,量子计算可以解决多少问题和量子位置的数量、规模有比例的关系,但是量子位置非常薄弱,也就是说,毫秒之间可能不会再分解,所以周围的环境对量子位置有更大的宽容度还包括数据流代码,我们需要物理量子位置和逻辑量子位置,我们需要很多数据流电路来保证功能上物理量子位置超过逻辑量子位置的拒绝,因此需要多年的不存在,这类似于内存和存储,我们不能依赖这个物理级别的介质英特尔中国研究院院长宋继强:逻辑与物理的关系是这样的,物理的量子位置是以晶体管为磁矩量子位置SpinQubit。但是,刚才物理量子位置非常弱,而且纠缠的时间非常短,必须检查其状态是否平稳。

一般来说,多个物理量子位置可以在上面特定的数据流电路中构成逻辑量子位置,这个逻辑量子位置可以用于算法计算,因此多个物理量子位置可以用于算法水平的长期逻辑量子位置。RichUhlig:刚才你也回答说,在解决问题的过程中,最近,可能不需要长期解决问题,除了我刚才说的量子、化学的应用以外,还有材料、建模等的应用,这两个方面可能不需要我们研究这样的容量。但是,计算优化是合适的。在这样的优化计算过程中,有可能需要数百个逻辑可靠的量子位置,也就是说需要数万个物理量子位置,还有解密代码等问题。

因为有可能需要数千到数百万级的量子位置,所以更可靠、更稳定的量子位置的问题有可能会延迟解决问题。科学研究的商业研究逻辑Richuhlig:英特尔自由选择解决问题的问题是,考虑到解决问题后需要再会的非常期待和兴奋的结果,也就是说,对社会和个人生活都有非常好的影响,给予相当大的利益我们要求在什么时候不开始某个领域的研究,我只是在你的心里已经确认了,告诉你用什么方法解决问题,开始研究这个问题的时候,必须尽快开始。

也就是说,当你指出你有一个精致的方法来解决问题,或者你有一些神秘的配方来帮助但是,在具体的操作中,我们以前遵守的原则是不能自由选择单一的路线来解决问题,而是在其中崩溃。也就是说,我们以多管齐下的方式采取不同的手段解决问题,分别进行测试,慢慢看哪个或哪个更有可能成功,如果更顺利的话,我们就不会增加投入,最后在这方面取得更好的进展。例如,我以前说过的量子位置,最初我们用多种手段进行研究,现在也开始进行狭窄的研究。

最后没有必要研究解决方案是非常难以预测的,所以在整个过程中必须保持谴责精神。也就是说,必须通过指标、参数来告诉他现在是成功还是结束。英特尔研究院今年的三个重点突破了Rich的Uhlig:首先,我对神经模拟计算的进展感到兴奋,英特尔正在建设更大规模的神经模拟网络系统,即使现在和年底相似,在年底之前关注新闻,也不会看到更多的英特尔生产更大规模的神经模拟系统的新闻。

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而且,我们也通过自己的希望给学术界的研究带来了更好的能量。第二,我感动的是英特尔在硅光子方面的研究取得的进展,正如我以前说的那样,在CPUPCB中需要构筑获得光学链接,在这方面也没有消息,我们对这方面在技术上英特尔取得突破有信心。

第三个方面是编程的复杂性进展,也就是前期我说的机械编程,人工智能最有趣的应用之一是开展编程,也就是我们现在教机械如何开展自动编程,这也是长期以来计算机科学领域的难题,但现在我们已经看到了很好的期待神经模拟芯片:多LOIHI芯片Richuhlig:关于神经模拟在英特尔的研究中进展的问题,在此期间,我们宣布LOIHI是神经模拟单芯片系统的构建,在此基础上,我们开展了更大规模的LOIHI系统多芯片构建的研发我们不会在这个方向之后深耕。我们已经有了这个LOIHI系统,现在正在推进LOIHI系统的外部建设研究开发社区,基于它需要开发更有趣的应用,所以我们建立了英特尔神经拟态研究社区,重新加入的各方可以充分利用我们LOIHI系统的集团,开发出更简单的用例模型,现在已经有了非常好的有趣的结果神经拟态芯片现在主要面临的主要瓶颈问题与现有常用的人工智能方式有关,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问题,主要分为三个方面:第一个是存储器瓶颈,第二个是I/O瓶颈,第三个能源消耗器瓶颈,这些必须一个接一个地解决问题,神经模拟是这方面的解决方案,首先是存储器记录:科幻作家威廉·吉布森曾经说过,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,Tributed,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,The,英特尔研究院的价值是看到技术的征兆,尽量慢慢代入社会,充分发挥实用价值。

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