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量子計算的時代何時真正開始?

DPVg_AI_era ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-20 09:28 ? 次閱讀
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微軟Build 2018 大會的第二天,微軟副總裁、量子計算部門的負責人 Todd Holmdahl 向外界透露,微軟能夠在五年內(nèi)造出第一臺擁有 100 個拓撲量子比特的量子計算機,并且將其整合到 Azure 當中。而 100 個拓撲量子比特的計算能力,最高可以相當于 1000 個邏輯量子比特,這意味著 5 年之后,微軟已經(jīng)可以用量子計算機解決很多實際問題了。

對于很多人來說,量子計算和人工智能一樣,一直是個未來時科技:很早就聽說,一直在進展,但離目標始終差五年。就開發(fā)者而言,幸好量子計算一直“停在未來”,這樣一方面我們可以饒有興致地欣賞巨頭們在跑步機上的一路狂奔,另一方面又不必擔憂量子計算真的會對自己職業(yè)造成什么沖擊。

然而最近幾年以來,我們已經(jīng)開始聽到火山爆發(fā)前巖層的積壓破碎之聲。IBM、Google 先后宣布了量子計算機的進展,越來越多的學(xué)者宣稱說量子計算機即將成為現(xiàn)實。根據(jù)現(xiàn)在的進展,我們可以肯定地說,當 21 世紀結(jié)束的時候,本世紀將會被歸納為“量子計算”的世紀。

但問題在于,量子計算的時代何時真正開始?

這對于技術(shù)人員來說,是個至關(guān)重要的問題。因為量子計算一旦落地,將從根本上重新定義計算這件事,我們所學(xué)的每一個算法都可能要重寫,我們在這個領(lǐng)域所取得的所有學(xué)位都可能需要回爐,所有成果都需要翻新。

舉個例子,今天的區(qū)塊鏈和加密數(shù)字貨幣普遍依賴 256 位的哈希函數(shù)和非對稱加密方案。在經(jīng)典的馮諾依曼計算機體系中,即便我們調(diào)動全球的算力,破解一個密碼、或者尋找一次哈希碰撞也需要數(shù)萬年的時間。這是加密數(shù)字貨幣安全性的根源。比特幣的擁躉認為,中本聰通過二次哈希,已經(jīng)做到了“防量子計算破解”,事實果真如此嗎?

在微軟 Build 2018 大會的第二天,微軟副總裁、量子計算部門的負責人 Todd Holmdahl 向外界透露了微軟量子計算的一些最新進展,他直截了當?shù)刂赋觯④浤軌蛟谖迥陜?nèi)造出第一臺擁有 100 個拓撲量子比特的量子計算機,并且將其整合到 Azure 當中。而 100 個拓撲量子比特的計算能力,最高可以相當于 1000 個邏輯量子比特,這意味著 5 年之后,微軟已經(jīng)可以用量子計算機解決很多實際問題了。

這是一個令人感到震驚的消息。微軟這個級別的玩家投資研究量子計算機絕對不是什么新聞,事實上早在 2016 年底,Todd Holmdahl 履新不久的時候,他就接受過 ZDNet 的采訪,并透露了微軟進軍量子計算的情況。但令人沒想到的是,微軟在這個方面的進步速度如此之快,足以促使我們向所有開發(fā)者亮起警報。

圖1 Todd Holmdahl, Corporate VP, Microsoft

Todd Holmdahl 是一位經(jīng)驗豐富的硬件系統(tǒng)主管,在接手量子計算機部門之前,他負責過 XBox 和 HoloLens 的部門,是將系統(tǒng)產(chǎn)品化投入市場的高手。因此,微軟兩年前將他放在量子計算部門負責人的位置上,這本身就表明了對量子計算投入實用的一個判斷。

根據(jù) Todd 的介紹,微軟的量子計算有三大優(yōu)勢。

第一個優(yōu)勢是微軟獨特的路線,即采用“拓撲量子比特(Topological qubit)”進行計算,而不是普通的“邏輯量子比特(logical qubit)”。這里的拓撲,就是數(shù)學(xué)中的拓撲。在數(shù)學(xué)里,拓撲是研究那些在連續(xù)形變過程中保持不變的數(shù)學(xué)性質(zhì),形象的說,如果你有一塊某種形狀的橡皮泥,在不撕裂和重新粘合的情況下,隨便你怎么捏、擠、搓、拉,只要最后能從形狀 A 變成形狀 B,那么在拓撲數(shù)學(xué)來看,A 和 B 就是同一個東西。

圖2 三組拓撲等價的物體

這事跟量子計算有什么關(guān)系呢?

常規(guī)的量子計算使用一種所謂“邏輯量子比特”來編寫程序,放在模擬器上調(diào)試和測試,然后再把程序放在量子計算機上,由真正的物理量子比特來執(zhí)行。對于這種常規(guī)的量子計算機來說,好消息是物理學(xué)家已經(jīng)找到符合要求的基本物理粒子,你只要把程序?qū)懗鰜恚隙軌蛟斐隽孔佑嬎銠C來執(zhí)行。壞消息是什么呢?壞消息就是這種量子計算機很難造大。

量子計算機能力的“大”和“小”,基本上取決于其量子比特的數(shù)量。而在傳統(tǒng)架構(gòu)下,量子比特的數(shù)量一多,錯誤率就會急劇上升。錯誤從哪里來?來自所謂的“局部噪音(Local Noise)”。

要知道,量子是微觀粒子,哪怕極其微小的電磁場都會對量子構(gòu)成干擾,產(chǎn)生所謂“局部噪音”。這也就是為什么量子計算機要放在接近絕對零度(約-273攝氏度)的容器里,嚴嚴實實地封閉起來,對外界干擾嚴防死守。盡管如此,當量子比特數(shù)量迅速增加的時候,這一團基本粒子對于外界的干擾會越來越敏感,導(dǎo)致計算錯誤率劇增。造量子計算機,這是一個巨大的難題。

而拓撲量子比特就不同,它是通過基本粒子的拓撲位置和拓撲運動來處理信息的。剛才說過,無論外界的干擾怎么蹂躪它的運動路徑,只要它還是連續(xù)變化,從拓撲角度來看,下面兩個運動是等價的:

圖3 上下兩圖中,兩個基本粒子對換位置,雖然路徑不同,但在拓撲來看完全等價

這也就是說,用拓撲量子比特進行計算,對于外界的干擾有極強的容錯能力。這樣一來,基于拓撲量子比特的計算機就可以把規(guī)模做得很大,能力做得很強。

既然拓撲量子比特這么好,為啥 IBM 和 Google 不用呢?原因很簡單,符合拓撲量子比特設(shè)想(非阿貝爾群任意子,Non-abelian Anyons)的基本物理粒子還沒有在實驗中發(fā)現(xiàn),物理學(xué)家也不確定是否一定能夠找到這樣的基本粒子。如果找不到的話,那么理論上量子計算程序再漂亮,實踐中造不出相應(yīng)的物理量子計算機,那也只能是空歡喜一場。

問題來了,微軟是當前唯一一個壓寶在拓撲量子計算上的科技巨頭,而且 Todd Holmdahl 信誓旦旦幾年內(nèi)就可以造出 100 個量子比特的計算機,他的底氣何在?難道就不怕空歡喜一場?又或者,他的團隊已經(jīng)偷偷取得了關(guān)鍵的突破,確保能夠兌現(xiàn)諾言?

對此我們尚不得而知,但是我們知道的是,Todd 的團隊已經(jīng)在這種量子計算機的計算控制技術(shù)和生產(chǎn)技術(shù)方面取得了堅實的進步,這大概是他信心的來源,也是微軟在這個領(lǐng)域的獨門絕技。

這個技術(shù)一旦取得突破,長期困擾我們的諸多計算難題,將迎刃而解。例如著名的旅行商問題,各種 NP 完全問題,在量子計算機中將勢如破竹地被解決。再比如,廣泛應(yīng)用的 RSA 非對稱加密算法,其安全性完全依賴于因式分解難題:就是把兩個大素數(shù)乘起來得到一個更大的合數(shù),這個計算可以很快,但是反過來,給你一個巨大的合數(shù),讓你找到它是哪兩個大素數(shù)的乘積,這就難比登天了。

對于 2048 位的 RSA 密碼,想要破解,就經(jīng)典的馮諾依曼計算機來說,哪怕是全球最強的超級計算機,也需要花上十億年才能完成。而對于量子計算機來說,如果量子比特數(shù)量足夠,在 100 秒內(nèi)就可以破解。這意味著當前幾乎所有信息密碼學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施將完全作廢。而前面提到的比特幣,盡管中本聰已經(jīng)針對量子計算的威脅進行了一系列的加密防護,但其可靠性也將大大下降。理論上講,必須嚴格遵守“一交易一地址”的模式,才能讓比特幣在量子計算的威脅下再茍延殘喘一段時間。

另一方面,高量子比特的量子計算機對于機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化任務(wù)來說,是一個巨大的優(yōu)勢。做過機器學(xué)習(xí)的人都知道,在模型訓(xùn)練當中,計算時間主要消耗在優(yōu)化環(huán)節(jié)上。而優(yōu)化過程,經(jīng)常被比喻為爬山(或下山),就是在一個高維空間的曲面里尋找全局最高點(或最低點)。所以很多機器學(xué)習(xí)算法都會絞盡腦汁構(gòu)造一個凸曲面,因為這樣一來,全局的最優(yōu)點只有一個,找它就比較簡單,單純跟著坡度上下即可。

但是實踐當中大量的問題構(gòu)造不出那么漂亮的凸曲面,而是起起伏伏,這山望著那山高。雖然算法上也有一些處理辦法,但是速度就被嚴重拖慢了。在這種情況下,量子計算機簡直就是救世主,形象地說,量子面對這些起起伏伏的曲面,就好像可以穿山一樣,不用一步步地爬,而是一下子穿過去,形成判斷,由此大幅度的減少模型訓(xùn)練的時間。

在展示中,Todd 舉了一個例子,他的團隊對北京市的交通優(yōu)化進行了一個測試,也就是說如何調(diào)度所有的機動車和交通設(shè)施來達成某一個特定的交通目標,在我大帝都生活過的人來說,都知道在宇宙中心做一個這樣的優(yōu)化意味著什么。而 Todd 的團隊利用量子計算的算法,將本來需要在超級計算機上花費數(shù)個小時才能訓(xùn)練出來的模型,在 PC 上用了區(qū)區(qū) 200 毫秒就給訓(xùn)練出來了,整整提速 4000 倍。這還只是在當前技術(shù)水平上,在未來裝備了 Brainwave 芯片(微軟新推出的基于 FPGA 技術(shù)的 AI 芯片)的機器上,可以更快。

微軟的第二個優(yōu)勢是會將未來的量子計算機與 Azure 整合,從而使之成為 Azure 的一部分。

在 Build 2018 首日的開場演講中,微軟 CEO Satya Nadella 明確的說,Azure 的愿景是要成為全球計算機。毫無疑問,如果五年之后,Todd 團隊研發(fā)出來的量子計算機被加入到 Azure 之中,那就意味著全世界的 Azure 用戶都有機會使用這臺量子計算機解決問題。我們幾乎可以設(shè)想,到時候會有一大批用戶排著隊等著使用這臺量子計算機,為此不惜付出高昂的“上機費”,這對于 Azure 業(yè)務(wù)來說意味著什么,當然不言自明。當然,用戶們肯定能從中得到更多回報,比如把中本聰?shù)?96 萬枚比特幣據(jù)為己有。

微軟的第三個優(yōu)勢是開發(fā)工具整合。兵馬未動,糧草先行,搞開發(fā)工具一向是微軟最擅長的。

微軟已經(jīng)推出了 Q# 量子計算編程語言,并集成到 Visual Studio 當中。與此同時,微軟也提供了本地和云上的量子計算機模擬器,讓你能提前嘗鮮,在經(jīng)典的計算機體系結(jié)構(gòu)上嘗試量子計算。當然,微軟也提供了大量的文檔和案例。感興趣的開發(fā)者今天就可以學(xué)習(xí)和嘗試量子編程。

圖4 Visual Studio 中的 Q# 量子程序設(shè)計語言

總之,一切都來得比預(yù)想的要快。下面的問題就是,什么時候開始學(xué)習(xí)量子計算是最合適的時機?對此,Todd 的答案非常驚悚:六年前。他介紹說,當自己的兒子只有十七八歲,剛剛進入斯坦福校園學(xué)習(xí)計算機科學(xué)的時候,他給了他兒子一個忠告,讓他從大一就開始關(guān)注和學(xué)習(xí)量子計算,因為他們這一代人將注定在量子計算時代工作和生活。也許對于大多數(shù)人來說,這件事情還沒有那么緊迫,但是不出意外的話,我們中的大多數(shù)人將活著作出這樣的決定:學(xué)習(xí),或是被淘汰。

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原文標題:微軟:五年內(nèi)造出擁有100個拓撲量子比特的量子計算機

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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