首台完全可编程光量子计算机面世:超过最强超算富岳7.8万亿倍

简介: 首台完全可编程光量子计算机面世:超过最强超算富岳7.8万亿倍

超级计算机通常被用于加解决那些经典计算机无法完成的问题,那如果超算的速度还不够呢?现在,一种新型的光子量子计算机只需 36 微秒就可以完成一项传统超级计算机 9000 多年才能完成的任务。

这台光子量子计算机名为 Borealis,是第一台能够通过云向公众提供量子优势的机器。

理论上讲,量子计算机具有量子优势,能够找到经典计算机无法解决的问题的答案。量子计算机的计算能力随量子比特的数量以指数方式增长。

无论是谷歌、IBM 亚马逊这样的科技巨头还是 IonQ 等初创公司,都依赖于基于超导电路或离子阱的量子比特。这些方法有一个缺点是它们都需要极低的温度,因为热量会破坏量子比特,而控制低温的系统是非常昂贵的。

相比之下,利用基于光子量子比特的量子计算机原则上可以在室温下运行,并且能够轻松集成到现有基于光纤的电信系统中,有可能帮助将量子计算机连接到强大的网络,甚至连接到量子互联网。

近年来,Sycamore、九章等量子计算机陆续问世。其中,中科大研制的九章是基于光子的量子计算原型机,在高斯玻色采样问题上,九章二号的处理速度比最快的超级计算机快亿亿亿倍(10 的 24 次方)。

九章二号的主要缺点在于,它依赖于固定反射镜片和透镜。因此它是不可编程的,这限制了它的整体应用。

现在,在一项新研究《可编程光子处理器的量子计算优越性》中,位于多伦多的量子计算初创公司 Xanadu 推出了全新的设备 Borealis,它可能是第一台完全可编程的光子量子计算机。这项研究 6 月 1 日正式发表在 Nature 杂志。


论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-022-04725-x.pdf

「Borealis 是第一台任何拥有互联网连接的人能够公开使用的具有量子计算优势的机器,」该研究的资深作者、Xanadu 系统集成团队负责人 Jonathan Lavoie 说

在 Borealis 中,量子比特由所谓的「压缩态」构成,由光脉冲中的多个光子的叠加组成。由于量子物理学的超现实性质,传统的量子比特能够以一种称为叠加的状态存在,它们可以表示数据的 0 或 1,而压缩态能够以 0、1、2、3 或更多的状态存在。

Borealis 能够生成多达 216 个压缩光脉冲序列。「重要的是要认识到 Borealis 并不等同于 216 量子比特的传统设备。由于它使用压缩态的量子比特,它处理的量子任务与基于超导电路量子比特或离子阱的设备不同。」Lavoie 说。

来自完全可编程光子处理器的高维 GBS。

在实验中,研究者在一项名为高斯玻色子采样的任务中测试了 Borealis,用机器分析了其中的随机数据 patch。高斯玻色子采样可能有很多实际应用,例如识别哪些分子彼此最适合。

在此前的工作中,九章二号在 144 个压缩光脉冲中检测到了多达 113 个光子。这项工作中,Borealis 在其压缩光脉冲序列中检测到了多达 219 个光子,而一般水平是 125 个。总而言之,科学家预估,Borealis 执行高斯玻色子采样的速度可以超过 2021 年世界上最快的传统超级计算机富岳(Fugaku)的 7.8 万亿倍

Borealis 的一项关键进步是使用了光子数分辨探测器。此前的机器使用的是阈值检测器,旨在仅区分出「未检测到光子」和「至少检测到一个光子」。Lavoie 表示,光子量子计算机可以解决的计算问题的规模随着它可以检测到光子数量呈指数增长,因此光子数分辨探测器使得 Borealis 的运行速度达到此前光子量子计算机的 5000 万倍以上

Xanadu 让 Borealis 可供所有人通过云使用。「我们还与合作伙伴合作,使其更广泛地可用,」Lavoie 说。「我们希望它的公开可用性将激发更多关于量子优势和一般高斯玻色子采样的研究。」

Lavoie 表示,Xanadu 未来的研究将完全专注于实现纠错和最终容错,以解决量子计算中最有价值的问题。在构建 Borealis 过程中学到的许多技术和经验教训,将被纳入 [future models] 架构中。

参考链接:https://spectrum.ieee.org/photonic-quantum-computing


相关文章
|
网络协议
【计算机网络】为什么DNS协议采用的是UDP作为传输层协议,而不是TCP?
【1月更文挑战第10天】【计算机网络】为什么DNS协议采用的是UDP作为传输层协议,而不是TCP?
|
搜索推荐
img标签上title与alt属性的区别是什么?
img标签上title与alt属性的区别是什么?
634 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 索引
眨眼张嘴人脸识别软件,图片眨眼摇头生成器,制作眨眼睛张嘴图软件
本系统基于OpenCV和Dlib实现人脸动态特征识别与图像生成,包含眨眼、张嘴检测及头部姿态估计功能,提供约200行核心代码,并支持扩展深度学习模型提升性能。
|
6月前
|
存储 C++ UED
鸿蒙5开发宝藏案例分享---优化应用包体积大小问题
本文分享了鸿蒙应用包体积优化的实用技巧,包括SO库压缩、HSP动态共享包、OHPM依赖冲突解决、按需加载和扫描工具定位优化点等方法。通过具体配置示例和实战经验,如启用`compressNativeLibs`、使用共享资源包、强制统一依赖版本以及动态导入功能模块,帮助开发者显著减少包体积,提升用户体验。文中还提供了图标优化、资源混淆和无用代码剔除等补充建议,助力打造更轻量的鸿蒙应用。
|
11月前
|
人工智能 Cloud Native 大数据
云+AI开启算力新时代,共建开源开放生态赴未来 | 2024龙蜥大会主论坛
本次分享的主题是云 + AI开启算力新时代,共建开源开放生态赴未来 | 2024龙蜥大会主论坛,由阿里巴巴集团合伙人、阿里云基础设施事业部总经理蒋江伟分享。
243 6
|
XML 算法 自动驾驶
使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型
前言 本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容,使用URDF 语言(xml格式)做一个差速轮式机器人模型,并使用URDF的增强版xacro,对机器人模型文件进行二次优化。 差速轮式机器人:两轮差速底盘由两个动力轮位于底盘左右两侧,两轮独立控制速度,通过给定不同速度实现底盘转向控制。一般会配有一到两个辅助支撑的万向轮。 此次建模,不引入算法,只是把机器人模型的样子做出来,所以只使用 rivz 进行可视化显示。 机器人的定义和构成 机器人定义:机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高级灵活性的自动化机器
348 15
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制
【10月更文挑战第22天】视觉强化学习(VRL)通过智能体与环境的交互学习最优策略,但可塑性损失是其关键挑战。近期一篇论文《Revisiting Plasticity in Visual Reinforcement Learning: Data, Modules and Training Stages》通过实证研究,揭示了数据增强、评论家可塑性损失及早期干预在维持智能体可塑性方面的作用,并提出了一种动态调整重放率的方法,为解决高重放率困境提供了新思路。
288 2
|
存储 监控 数据库
大师学SwiftUI第18章Part2 - 存储图片和自定义相机
在前面的示例中,我们在屏幕上展示了图片,但也可以将其存储到文件或数据库中。另外有时使用相机将照片存储到设备的相册薄里会很有用,这样可供其它应用访问。UIKit框架提供了如下两个保存图片和视频的函数。 •
692 0
|
监控 安全 网络安全
初探rce中的无参数rce
无参数RCE虽然不常见,但其隐蔽性和潜在的破坏性使得它成为一种特别危险的安全威胁。防御这类攻击要求开发者和系统管理员具备深刻的安全意识和综合的安全策略。通过持续的安全培训、审计以及运用行业最佳实践,可以有效降低这类风险。安全是一个持续的过程,而不是一次性任务,面对日益复杂的安全威胁,持续的努力和关注是保障数字资产安全的关键。
209 1
|
算法 Oracle 关系型数据库
量子计算与量子密码(入门级-少图版)(3)
量子计算与量子密码(入门级-少图版)(3)
502 0