Фвм фотонная вычислительная машина
Вычисления со скоростью света
Фотонные процессоры по производительности намного обгоняют привычную электронику.
Можно ли улучшить современные компьютеры? Вопрос на самом деле намного серьезнее, чем может показаться на первый взгляд. В середине прошлого века, когда электронные вычислительные машины только появились, их конструировали на основе электронных ламп, затем перешли на транзисторы, еще позже – на интегральные схемы, которые объединяли на одном кристалле полупроводника сотни транзисторов. Наконец в 1970-х появились микропроцессоры – сверхкомпактные интегральные схемы, включавшие в себя огромное число элементов, гораздо больше, чем раньше (миллионы и даже миллиарды, если говорить о современных микропроцессорах).
Компьютеры каждого нового поколения работали быстрее и эффективнее прежних: транзисторные работали лучше ламповых, микропроцессорные лучше транзисторных. Однако с того момента, когда изобрели микропроцессоры, в компьютерной электронике появлялось все меньше принципиальных инноваций, и прогресс шел просто по пути улучшения того, что уже придумано. И сейчас уже не за горами тот момент, когда в компьютерах улучшат абсолютно все, что можно.
Чтобы эволюция умных машин, ставших для нас такими незаменимыми, не остановилась, нам нужны кардинальные изменения в их устройстве. Самое популярное на сегодня направление разработок здесь – квантовые компьютеры. Но чем быстрее работает такой компьютер, тем сильнее у него проявляются различные физические эффекты, которые мешают вычислениям, и исследователи пока что не знают способа их преодолеть.
Кроме того, квантовые компьютеры – достаточно специфические устройства, которые не для всех задач хороши. Они идеальны там, где нужно перебрать огромное количество вариантов решения, где нужно моделировать квантовые системы (что вытекает из их природы). Но вычислить какой-нибудь квадратный корень будет быстрее и проще на обычном компьютере, а на квантовом мы затратим на это совершенно неадекватные ресурсы.
Есть ли альтернатива квантовым вычислениям? Да, и по мнению Сергея Степаненко, лауреата Государственной премии Российской Федерации и доктора физико-математических наук из Российского федерального ядерного центра – Всероссийского научно-исследовательского института экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ) в Сарове, это вычисления оптические. Нужно – ни больше, ни меньше – заменить электрические токи лучами лазеров.
Логика вычислений останется прежней, что позволит использовать в фотонных вычислительных машинах все изобретения, все архитектурные решения, которые сейчас используют для машин электронных. Задачи, которые удобно решать на ФВМ (фотонные вычислительные машины) и ЭВМ – одни и те же, только на ФВМ привычные квадратные корни можно вычислять намного быстрее.
Подробное описание фотонного процессора опубликовано в журнале «Фотоника». В конце прошлого года Степаненко представил свой проект на Национальном Суперкомпьютерном Форуме в Переславле-Залесском, на котором ежегодно обсуждают самые современные отечественные разработки и самые передовые идеи, порой граничащие с фантастикой. Впрочем, фантастикой проект Степаненко уже не назовешь: в конце прошлого года его изобретение было запатентовано. Коллеги нашли разработку настолько интересной, что попросили Степаненко провести на Форуме двухдневную презентацию.
Как же работает ФВМ? На самом деле, он не целиком работает на свету – в нем есть электрические блоки, которые подготавливает программу для световой части. Высокоуровневый язык программирования переводится в машинный код – набор простых инструкций. Затем эти инструкции преобразуются в лазерные импульсы и отправляются в фотонную часть устройства, где и происходят сами вычисления. Фотоны бегут по волноводам (они могут быть из такого же оптоволокна, что доставляет интернет нам в квартиры) и попадают, наконец, в фотонный процессор.
Здесь лазерные лучи взаимодействуют друг с другом по законам обыкновенной булевой алгебры, то есть здесь выполняются знакомые всем логические операции «И», «ИЛИ», «НЕ» и т. д., но только сами логические вентили здесь не электрические, а оптические. Каждый луч, подошедший к оптическому вентилю, соответствует одному биту информации. Внутри вентиля лучи, пришедшие по различным каналам, встречаются и вступают в интерференцию. Если интерференция конструктивна, то на выходе из вентиля получается световой импульс – логическая «1», если же она деструктивна, световые волны подавляют друг друга, и темнота трактуется как «0».
После того, как лазерные лучи последовательно провзаимодействовали в различных оптических вентилях, вычислительный процесс заканчивается. Лучи покидают процессор и по оптоволокну «летят» обратно в электронную часть компьютера. Здесь оптическая информация вновь преобразуется в электрическую и становится доступна пользователю.
Идея фотонного процессора не нова, но сама схема его воплощения – новая. По словам Степаненко, главное – чтобы преобразования между светом и электричеством выполнялись как можно реже, потому что они требуют много времени и энергии. Создать фотонный процессор пытаются уже по меньшей мере 30 лет, и такие попытки очень часто терпели крах именно из-за того, что инженеры создавали электронно-оптические «гибриды», в которых «свето-электрических» преобразований за один цикл работы было слишком много. В результате новое устройство никак не могло обойти по характеристикам электронные аналоги.
Другая важная причина неудач заключается в том, что за основу логических вентилей в прошлом часто брали активные логические элементы. В отличие от пассивных, в которых состояния «0» и «1» получаются за счет оптических эффектов наподобие интерференции, в активных элементах сама среда меняет свои свойства и либо пропускает свет, либо нет. Но чтобы изменить свойства среды, нужны снова время с энергией – лишние затраты того и другого опять-таки делали ФВМ неконкурентоспособными.
Пиковая производительность фотонного процессора Степаненко для самой тяжелой операции умножения, какую приходится выполнять компьютерам, может составить до 50 петафлопсов (флопс – единица измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой выполняет вычислительная система за одну секунду). Мощность такого процессора на пике составит всего 100 Вт.
Для сравнения: современные электронные процессоры той же мощности выполняют вычислений порядка всего лишь 5 терафлопсов (то есть в десять тысяч раз меньше). С другой стороны, самому «крутому» суперкомпьютеру в мире, чтобы продемонстрировать абсолютный рекорд в 93 петафлопса, необходимо аж 15 000 000 ватт мощности. При этом суперкомпьютеры содержат десятки тысяч мультиядерных электронных процессоров и занимают огромные помещения, а фотонного процессора достаточно всего одного, и пространства он собой займет всего 1000 см 3 (или 1 литр).
Наконец, производительность ФВМ зависит от длины световой волны. Например, 50 петафлопсов мы получим с лазерной волной в 1530 нм. Однако если бы длина волны была в 10 раз меньше – а излучение такого порядка используют, например, в медицинской рентгенографии – производительность возросла бы сразу в 100 раз и составила бы 5 эксафлопсов. (Эксафлопс – квинтиллион вычислений в секунду; к этой отметке суперкомпьютеры пока только неспешно подбираются.)
Сразу возникает вопрос, насколько в принципе можно уменьшить длину волны. В случае лазера на 10 нм вычисления придется проводить разве что в вакууме: материалов, по которым могло бы передаваться излучение с такой длиной волны, в природе не известно. Излучение с длиной волны 0,1 нм возникает лишь при взрыве сверхновых. Кажется, что использование таких лучей в компьютерах – это точно что-то из области фантастики, но, как верно замечает Степаненко, не будем забывать, что 100 лет назад никто не помышлял и о мобильных телефонах.
Впрочем, излишне фантазировать пока и не требуется. Во-первых, если создать фотонный процессор мощностью такого же порядка, что и современные суперкомпьютеры, его производительность «перепрыгнет» далеко за эксафлопсы. Во-вторых, лучи с разными длинами волн не взаимодействуют, то есть если использовать несколько лазеров, то в одном фотонном процессоре можно будет параллельно выполнять несколько вычислительных процессов, и они не будут друг другу мешать.
В прошлом Степаненко много работал с мультипроцессорными системами, налаживая в них алгоритмы обмена, и даже написал про них монографию. Накопленный опыт помог продумать и новые маршруты передачи данных, которые позволяют обрабатывать информацию «на лету», делая ненужной традиционную оперативную память.
Конечно, пока это лишь проект, и чтобы построить фотонный компьютер, нужно преодолеть серьезные технические трудности. Важно, однако, что ничего физически запрещенного здесь нет.
В России разработали фотонный суперкомпьютер
Уникальный оптический суперкомпьютер, который имеет огромные преимущества перед традиционными ЭВМ, разработан в России, разработка уже запатентована, сообщили РИА Новости в РФЯЦ-ВНИИЭФ.
Речь идет о так называемой фотонной вычислительной машине (ФВМ), в которой вычислительные процессы «построены» на взаимодействии импульсов лазерного излучения, а не на работе электронных компонентов, как в обычных ЭВМ. Такая ФВМ состоит из электрической и «световой» частей. Машинный код (то есть набор инструкций) переводится в лазерные импульсы. Кванты света, фотоны, по волноводам попадают в фотонный процессор, где происходит взаимодействие лазерных импульсов, и над ними совершаются такие же логические операции, как и в электронно-вычислительных машинах. Далее лазерные лучи покидают процессор и возвращаются в электронную часть компьютера, где оптическая информация вновь преобразуется в электрическую и оказывается доступной пользователю.
Как пояснил автор разработки, главный научный сотрудник Института теоретической и математической физики (ИТМФ) ВНИИЭФ Сергей Степаненко, фотонные вычислительные машины нужны для решения задач, которые не под силу «полупроводниковым» суперкомпьютерам.
По его словам, применение фотонных технологий позволяет в десятки или сотни тысяч раз уменьшить количество энергии, необходимой для достижения одинаковой производительности с нынешними ЭВМ.
«Если для супер-ЭВМ потребуется здание площадью с футбольное поле, то такая производительность может быть достигнута ФВМ, которая помещается в поллитровой кружке и отводимое тепло составляет около сотни ватт — меньше, чем у кипятильника», — пояснил Степаненко.
Создать фотонную вычислительную машину специалисты разных стран пытаются давно, но до практических воплощений в силу разных причин дело не доходило. Во ВНИИЭФ предложили новую схему реализации принципа работы ФВМ, благодаря которой, в частности, преобразования между световой и электрической частями компьютера выполнялись бы как можно реже, потому что они требуют много времени и энергии.
Наивысшая производительность фотонного процессора, придуманного во ВНИИЭФ, для самой сложной для полупроводниковой вычислительной машины операции умножения может составить до 50 петафлопсов, а пиковая мощность такого процессора составит лишь 100 ватт (для сравнения, производительность современных электронных процессоров такой же мощности составляет порядка всего лишь 5 терафлопсов, то есть в десять тысяч раз меньше). При этом производительность ФВМ можно резко повысить, уменьшая длину световой волны.
Что касается конкретных задач, которые можно было бы решать с помощью фотонных вычислительных машин, то это, например, задачи по изучению генетических особенностей людей, что важно для медицинских приложений.
ЭВМ, разработан в России, разработка уже запатентована
Через пару лет эта же разработка вылазит на презентации какого-нить Маска или ябло-империи и весь мир рукоплескает «гениям мысли».
Расходимся поцоны, это не для игор!
Пусть для начала продемонстрируют пару логических элементов в действии!
Давно известная концепция.Ничего нового
Т.е. это все в теории пока. НУ ок
Ну а производить и развивать технологию конечно будут где нибудь в Китае.
Интересно было бы узнать в чем конкретно инновация. Оптические компутеры как бы известны уже довольно давно.
Я вот задаюсь вопросом как в этом случае реализовали логически элемент «и», точнее на каком эффекте он может быть основан?
Как работает инновация (2)
Продолжаем знакомиться с книгой Мэтта Ридли «Как работает инновация».
Просто удобрений, однако, оказалось мало. Конечно, зелень пёрла до небес. Но пшеница, вырастив тяжёлый колос на длинном стебле, норовила лечь на землю до прихода комбайна. Это была проблема, и очень серьёзная. Её решило сотрудничество пяти зерноводческих коллективов, начиная японцами в тридцатых годах и кончая отцом «зелёной революции» Норманом Борлоугом в шестидесятых. Лайфхаком явилось выведение карликовой пшеницы с такими короткими стеблями, которые не ложились на землю даже под грузом более тяжёлого колоса. При этом она была более устойчивой против болезней и вредителей. Борлоуг приложил немало усилий для популяризации своего детища в Пакистане, где угроза голода была весьма высока. Вы думаете, там его встретили с распростёртыми объятиями? Как бы не так. Местное научное сообщество осыпало его упрёками, начиная с неподходящих для Пакистана сортов и заканчивая заговором ЦРУ. Индийские бюрократы тоже не горели желанием разрешить культивацию новых сортов. Всё же угроза голода сделала своё дело и, начиная с 1965 года, правительства стали заказывать мексиканские семена сотнями тонн. За шесть лет Индия удвоила свой урожай зерновых! За пшеницей карликовыми сорта получили рис и другие культуры. Так карликовые гены, найденные в Японии, скрещенные в США, адаптированные в Мексике и применённые в Южной Азии стали современным чудом, накормившим планету. Вынужден констатировать, что Советский Союз был в этой истории далеко не впереди планеты всей. Да, Хрущёв выступал за химизацию и настроил азотно-туковых комбинатов. Но карликовая пшеница дошла до нашей пашни лишь в восьмидесятых, и до сих пор внедряется не столь охотно. Государство решало зерновую проблему закупками за рубежом.
Но и это ещё не всё. Сегодня мы переживаем очередную революцию, вызываемую CRISPR-технологиями. Первенство в ней оспаривают Университет Беркли и MIT. Но началось всё не с них, а с розового озера с розовыми фламинго.
Розовый цвет озера недалеко от испанского Аликанте вызван солелюбивыми микробами. Тех едят розовые моллюски, моллюсков едят розовые фламинго. Франсиско Мохика, изучая геном одной из этих бактерий, Haloferax mediterranei, обнаружил нечто странное: повторяющиеся последовательности длиной тридцать нуклеотидов, между которыми были уникальные последовательности тоже где-то из трёх десятков нуклеотидов. Подобные структуры первыми обнаружили японские исследователи, но не стали их исследовать. Впоследствии оказалось, что это есть и в других бактериях, и всегда структурам предшествует один определённый ген, названный Cas. Они и получили название CRISPR (clustered regularly interspaced short palindromic repeats). Долгое время он искал объяснение этому феномену, пока в 2003 году ему не улыбнулась удача: он взял одну из уникальных последовательностей (спейсеров) и забил их в поиск по базе геномов. И поиск выплюнул вируса-бактериофага. Оказалось, что таким образом через геном работает иммунитет бактерии. Да, вирус, геном которого закодирован в спейсере, бактерии не страшен. Она распознаёт его и не даёт испортить свой ДНК.
Упрощённая схема строения CRISPR
Разъяснив, как работает CRISPR, удалось поставить их на службу человеку. Теперь мы можем выключать одни гены путём вставки спейсеров и включать другие путём их добавления в ДНК. Так появилось генное конструирование. Больше не надо скрещивать наугад, как это делали в двадцатых, мутировать наугад, облучая радиацией, как в шестидесятых, а также врезать гены наугад, как в девяностых. Уже смастерили свиней с иммунитетом против PRRS-вируса, пшеницу, устойчивую к плесени и картофель, который не темнеет на срезе. Сегодня в Китае и Штатах порядка полутысячи проектов генного конструирования, в Японии сотня. А в Европе. В Европе счёт идёт на десятки. Осторожные европейцы опасаются и подвергают каждый проект ГМО внушительной проверке. Отставание есть, и оно нарастает. Лоббисты, страх и косность делают своё дело.
Или взять колено у нас под умывальником, через которое зловоние от канализации не проникает в наш дом. Туалетом со смывом пользовалась ещё королева Елизавета, но он не пользовался популярностью из-за вони. Александер Камминг запатентовал в 1775 году унитаз новой конструкции с трубой S-образной формы. Джозеф Брама доработал его три года спустя, а знакомую нам форму с U-образной трубой унитазу придал йоркширский слесарь Томас Крэппер в конце девятнадцатого века.
Правда ли, что такую простую вещь, как грузовой контейнер, озарённый внезапной идеей Малком Маклин додумался внедрить в пятидесятых? Нет, конечно. Ещё в 1929 году фирма Seatrain Lines пыталась заниматься этим делом, но потерпела неудачу. Контейнера были либо слишком малы, чтобы реально облегчать погрузку, либо слишком велики, чтобы быть заполнены в достаточно быстрое время. Маклин, тратя много денег на погрузку-разгрузку, захотел в 1954 году загонять грузовик с грузом на палубу судна. Потом он пришёл к выводу, что не стоит возить по морю грузовик с колёсами и мотором. Надо просто сделать отделяемой его поклажу. Что он и организовал планомерно и эффективно. Никакого героического момента. Один человек адаптировал уже имеющуюся концепцию, а другой придумал, как сделать из этого деньги. Было ли ему трудно? А как же! Главную проблему представили грузчики, которых нововведение оставляло без работы. Профсоюзы были в ярости и объявили забастовку. Ничего у них не получилось. Судна стали грузиться в разы быстрее и в десятки раз дешевле.
Как и с радио, появление компьютера следовало логике прогресса: его обязательно кто-нибудь изобрёл бы. А вернее, изобрели бы. Как любое сложное изделие, компьютер является плодом коллективного труда. Кто-то считает первым компьютером ЭНИАК, но были и Колоссус, который ломал немецкий военный шифр, и вычислитель инженера Атанасова. А ещё Марк I. А ещё немецкий Z3. Притом создатели этих машин обильно заимствовали идеи друг у друга. А когда-то давно механический вычислител придумали Чарльз Бэббидж и Ада Ловлейс. Помогла ли созданию компьютеров война? Автор намекает, что, может быть, в её отсутствие все изобретатели лучше бы общались, и это бы ускорило прогресс. Зато не получили бы такой щедрый бюджет на свои исследования.
В 1965 году промышленный журнал Electronix спросил у Гордона Мура о будущем, и тот ответил, что сложность минимального компонента увеличивалась вдвое каждый год. Он предположил, что это продлится ещё как минимум 10 лет. Это длится уже полвека.
Многие инвестиции не оправдали себя, но что-то получало взрывной импульс и становилось мотором рынка. В 1981 году шеф отдела разработок фирмы Моторола не мог допустить, что сотовая связь способна вытеснить проводной телефон. Или возьмём поисковики или социальные сети. Их тоже никто заранее не предсказывал. Сегодня, реально глядя на вещи, мы признаём: их появление было закономерным и неотвратимым. Ларри Пейдж не собирался делать поисковик. Он собирался аннотировать Сеть, а не обыскивать её. Идея была проста: собирать ссылки, которые веб-страницы помещают друг на друга. Но оказалось, что его с Сергеем Брином детище, названное первоначально BackRub, не только неплохо каталогизирует информацию, но и с отрывом опережает все лучшие на тот момент средства для интернет-поиска. Так появился проект Google, представляющий собой по большому счёту нечто вроде коллективного разума: ведь мы ссылаемся чаще всего не на абы-кого, а на тех, кого считаем важными для себя и других.
Последними в своём списке изобретений автора являются доисторические изобретения, сделанные нашими далёкими предками. Я не стану пересказывать известные вещи, просто приведу пару интересных мыслей. Кредо у него такое: всё, что ни случалось, случалось постепенно, неизбежно и закономерно. Начало земледения он приурочивает к окончанию ледникового периода, когда стало больше дождей и земли для растений. Вследствие этогокому-то стало возможно не полагаться исключительно на охоту. Случалось это в местах с относительным избытком питания. Люди занимались земледелием параллельно с охотой и рыболовством, привыкая к земле.
Читая о приручении собаки, я в который раз вижу тему самоприручения с упоминанием эксперимента Дмитрия Беляева по одомашниванию чернобурой лисицы и идею самоодомашнивания человека. Я недавно писал об этом в обзоре книжки Хейра и Вудз. Мы, став общественным созданием, гораздо лучше переносим близость себе подобных. И способны набиться, как селёдки, в вагон метро. Попробуйте сделать это с шимпанзе, ага.
Напоследок два слова про огонь. Он не только обогрел нас, но и дал шанс нарастить мозг. Готовя пищу, мы экономим свою энергию на переваривание и оказываемся способны направить сэкономленные калории на мыслительную деятельность. А также можем получить путём готовки больше калорий из продукта. Радикальное увеличение мозга произошло где-то два миллиона лет тому назад. Появился Homo erectus.
В целом, создаётся впечатление, что автор выбрал историй поярче, подходящих под слово «инновация» (не дав для него определения) и попытался сгруппировать их по каким-то общим чертам, не отделяя существенного от прочего. Бессистемный подход, характерный для западной школы мысли.
Что ж, это тоже интересно и достойно ознакомления. В следующей части мы узнаем о результатах авторского анализа.
Вводная по квантовым компьютерам (перевод с сайта Explaining Computers)
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Quantum Computing» автора Christopher Barnatt.
Квантовые вычисления
Основы квантовых вычислений
Традиционные компьютеры построены из кремниевых микросхем, содержащих миллионы или миллиарды миниатюрных транзисторов. Каждый из них может быть включен — в понимании машины это состояние «0» или «1». Впоследствии компьютер хранит и обрабатывают данные, используя «двоичные числа» или «биты».
Квантовые компьютеры работают с «квантовыми битами» или «кубитами». Они могут поддерживаться аппаратно разными способами — например, с помощью квантово-механических свойств сверхпроводящих электрических цепей или отдельных захваченных ионов.
Кубиты могут существовать более чем в одном состоянии или «суперпозиции» в один и тот же момент времени. Что позволяет кубиту принимать значение «1», «0» или оба значения одновременно. Это позволяет квантовому компьютеру обрабатывать гораздо большее количество данных, чем классический компьютер, и выполнять массовую параллельную обработку. Это также означает, что каждый кубит, добавленный в квантовый компьютер, экспоненциально увеличивает его мощность.
Большинство людей теряется, когда слышит про свойства кубита. Подброшенная монета не может выпадать одновременно орлом и решкой. И всё же, квантовому состоянию кубита под силу что-то подобное. Поэтому неудивительно, что известный физик-ядерщик Нильс Бор однажды заявил: — «Всякий, кого не шокирует квантовая теория, просто её не понимает!»
Помимо суперпозиций, кубиты могут «запутываться». «Запутанность» — ещё одно ключевое квантово-механическое свойство, означающее, что состояние одного кубита может зависеть от состояния другого. Это означает, что наблюдение за одним кубитом может выявить состояние его ненаблюдаемой пары.
Создавать кубиты и управлять ими очень сложно. Многие из сегодняшних экспериментальных квантовых процессоров используют квантовые явления, возникающие в сверхпроводящих материалах, и, следовательно, нуждаются в охлаждении почти до абсолютного нуля (около минус 272 градусов Цельсия). Также требуется защита от фонового шума, и даже в этом случае выполнение вычислений с использованием кубитов потребуют исправления ошибок. Основной задачей квантовых вычислений является создание отказоустойчивой машины.
Квантовые первопроходцы
К компаниям, которые в настоящее время разрабатывают оборудование для квантовых компьютеров, относятся: IBM, Alibaba, Microsoft, Google, Intel, D-Wave Systems, Quantum Circuits, IonQ, Honeywell, Xanadu и Rigetti. Многие из них работают совместно с исследовательскими группами крупных университетов, и все они продолжают добиваться значительных успехов. Дальше приводится обзор работы каждой из этих компаний.
IBM работает над созданием квантового компьютера уже более 35 лет. Она добилась значительного прогресса с несколькими работающими машинами. Согласно веб-сайту IBM-Q: — «Сегодня квантовые вычисления — это игровая площадка для исследователей, но через пять лет они станут мейнстримом. Через пять лет эффект квантовых вычислений выйдет за рамки исследовательской лаборатории. Он будет широко использоваться новыми категориями профессионалов и разработчиков, которые используют этот новый метод вычислений для решения проблем, которые когда-то считались неразрешимыми».
В 2016 году IBM запустила сайт под названием IBM Q Experience, который показал 5-кубитный квантовый компьютер всему интернету. С этого времени, к нему присоединились вторая машина на 5 кубитов и машина на 16 кубитов, обе из которых доступны для экспериментов. Чтобы помочь тем, кто хочет узнать о квантовых вычислениях и принять участие в их разработке, IBM предлагает программную платформу для квантовых вычислений с открытым исходным кодом под названием Qiskit.
В ноябре 2017 года IBM объявила, что к её квантовому облаку добавляются две 20-кубитные машины. Их могут использовать клиенты, которые являются зарегистрированными членами IBM Q Network. IBM описывает это как «всемирное сообщество ведущих компаний, стартапов, академических институтов и национальных исследовательских лабораторий из списка Fortune 500, работающих с IBM над продвижением квантовых вычислений и изучением практических приложений для бизнеса и науки».
Также в ноябре 2017 года IBM объявила что сконструировала квантовый процессор на 50 кубитов, который на тот момент считался самым мощным квантовым оборудованием.
50-кубитный квантовый компьютер IBM
В январе 2019 года IBM объявила о выпуске своей IBM Q System One как «первой в мире интегрированной универсальной системы приближенных квантовых вычислений, разработанной для научного и коммерческого использования». Эта модульная и относительно компактная система предназначена для использования вне лабораторных условий. Вы можете узнать больше о IBM Q System One в этом пресс-релизе.
Ещё один технологический гигант, который усердно работает над тем, чтобы квантовые вычисления стали реальностью, — это Google, у которой есть лаборатория квантового ИИ. В марте 2017 года инженеры Масуд Мохсени, Питер Рид и Хартмут Невен, которые работают на этом объекте, опубликовали статью в Nature. В ней они рассказали, что квантовые вычисления возможны на относительно небольших устройствах, которые появятся в течение следующих пяти лет. Это подтверждает взгляды IBM на сроки появления коммерческих квантовых вычислений.
На раннем этапе развития квантовых вычислений компания Google использовала машину от канадской компании D-Wave Systems. Однако сейчас компания активно разрабатывает собственное оборудование, а в марте 2018 года анонсировала новый 72-кубитный квантовый процессор под названием Bristlecone.
В июне 2019 года директор лаборатории квантового искусственного интеллекта Google Хартмут Невен отчитался, что мощность их квантовых процессоров в настоящее время растет вдвое экспоненциально. Это было названо «законом Невана» и предполагает, что мы можем достичь точки квантового превосходства, когда квантовый компьютер может превзойти любой классический компьютер к концу 2019 года.
В октябре 2019 года команда инженеров Google опубликовала в Nature статью, в которой утверждала, что достигла квантового превосходства. В частности, учёные Google использовали квантовый процессор под названием Sycamore для выборки выходного сигнала псевдослучайной квантовой схемы. Sycamore потребовалось около 200 секунд, чтобы выполнить выборку одного экземпляра схемы миллион раз. Для сравнения, команда Google подсчитала, что классическому суперкомпьютеру потребуется около 10 000 лет для выполнения тех же вычислений. Далее команда пришла к выводу: — «Квантовые процессоры на основе сверхпроводящих кубитов теперь могут выполнять вычисления за пределами досягаемости самых быстрых классических суперкомпьютеров, доступных сегодня. Этот эксперимент знаменует собой первое вычисление, которое может быть выполнено только на квантовом процессоре. Таким образом, квантовые процессоры достигли режима квантового превосходства».
Это откровение инженеров Google было большой новостью, но вскоре вызвало споры. IBM опубликовала сообщение в блоге, сказав, что вычисления в эксперименте Google могут быть выполнены на классическом компьютере за два с половиной дня, а не за 10 000 лет. И по утверждению IBM: — «Поскольку первоначальное значение термина «квантовое превосходство», предложенное Джоном Прескиллом в 2012 году, заключалось в описании точки, в которой квантовые компьютеры могут делать то, что не могут классические компьютеры — эта граница ещё не преодолена».
Alibaba
В Китае главным интернет-гигантом является Alibaba, а не Google. А в июле 2015 года они объединилась с Китайской Академией Наук, чтобы сформировать «Лабораторию квантовых вычислений CAS — Alibaba». Как пояснил профессор Цзянвэй Пан, их цель состоит в том, чтобы «провести передовые исследования систем, которые кажутся наиболее многообещающими для реализации практических приложений квантовых вычислений, а также разрушить узкие места закона Мура и классических вычислений». Вы можете посетить сайт лаборатории здесь.
Как и IBM, Alibaba сделала экспериментальный квантовый компьютер доступным в Интернете. В частности, в марте 2018 года китайский гигант электронного бизнеса запустил своё «сверхпроводящее облако квантовых вычислений», чтобы обеспечить доступ к 11-кубитному квантовому компьютеру. Он был разработан с Китайской Академией Наук и позволяет пользователям запускать квантовые программы и загружать результаты.
Microsoft
Как и следовало ожидать, Microsoft тоже заинтересована в квантовых вычислениях и работает с некоторыми ведущими учёными и университетами мира. С этой целью Microsoft создала несколько лабораторий «Station Q», например лабораторию в Калифорнийском университете. В феврале 2019 года компания также анонсировала Microsoft Quantum Network, чтобы объединить вместе все партнёрские коалиции.
Ключевым элементом стратегии Microsoft является разработка квантовых компьютеров на основе «топологических кубитов», которые, по мнению компании, будут менее подвержены ошибкам (следовательно, для исправления ошибок потребуется меньшее количество системных ресурсов). Microsoft также считает, что топологические кубиты будет легче масштабировать для коммерческого применения. Согласно статье в Computer Weekly за май 2018 года, вице-президент Microsoft, отвечающий за квантовые вычисления, считает, что коммерческие квантовые компьютеры могут появиться на их облачной платформе Azure всего через пять лет.
Что касается программного обеспечения, то в декабре 2017 года Microsoft выпустила предварительную версию своего инструмента разработчика вычислительной техники. Его можно загрузить бесплатно, он включает язык программирования под названием Q# и симулятор квантовых вычислений. В мае 2019 года Microsoft сообщила, что собирается открыть исходный код инструмента разработчика. А в мае 2020 года компания анонсировала свой сервис облачных вычислений Azure Quantum.
Intel
Intel, как ведущий производитель микропроцессоров в мире, тоже работает над созданием микросхем для квантовых вычислений. Компания применяет два различных подхода. Одно из этих направлений проводится совместно с ведущим голландским пионером квантовых вычислений QuTech. 17 ноября 2017 года Intel объявила о поставке своему партнеру в Нидерландах тестового чипа на 17 кубитов. Затем, в январе 2018 года на выставке CES, компания объявила о поставке тестового квантового процессора на 49 кубитов под названием Tangle Lake.
Второе направление исследований Intel в области квантовых вычислений проводится исключительно внутри компании и включает в себя создание процессоров на основе технологии, называемой «спиновой кубит». Это важное нововведение, поскольку чипы спиновых кубитов производятся с использованием традиционных методов изготовления кремния Intel. В июне 2018 года Intel сообщила, что начала тестирование 26-спинового кубитного чипа.
Спиновые кубиты Intel имеют диаметр всего около 50 нанометров, или 1/1500 ширины человеческого волоса. Это означает, что, возможно, через десять лет Intel сможет производить крошечные квантовые процессоры, содержащие тысячи или миллионы кубитов. В отличие от обычных процессоров, их нужно охлаждать почти до абсолютного нуля. Но потенциал поистине захватывающий. Согласно разделу сайта Intel, посвященному квантовым вычислениям, компания нацелена на производство квантовых процессоров в течение десяти лет и ожидает, что технология начнет входить в свою «коммерческую фазу» примерно в 2025 году.
D-Wave Systems
D-Wave Systems — пионер квантовых вычислений, базирующийся в Канаде, и ещё в 2007 году продемонстрировавший 16-кубитный квантовый компьютер. В 2011 году компания продала 128-кубитную машину D-Wave One за 10 миллионов долларов американской военно-промышленной корпорации Lockheed Martin. В 2013 году — 512-кубитные D-Wave Two ведомству NASA и компании Google. К 2015 году D-Wave преодолела барьер в 1000 кубитов со своим D-Wave 2X, а в январе 2017 года продала свою первую 2000-кубитную машину D-Wave 2000Q фирме, специализирующейся в кибербезопасности, Temporal Defense Systems.
Читая этот список достижений, вы, возможно, пришли к выводу, что D-Wave должен быть ведущим производителем квантовых компьютеров в мире. В конце концов, это единственная компания, которая торгует такими машинами. Тем не менее, работа компании остаётся спорной. Это потому, что их оборудование основано на «адиабатическом» процессе, называемом «квантовый отжиг», который другие пионеры отвергли как «ограничительный» и «тупиковый». IBM, например, использует подход к квантовым вычислениям «на основе затвора», который позволяет ей управлять кубитами аналогично тому, как транзистор управляет потоком электронов в обычном микропроцессоре. Но в системе D-Wave такого контроля нет.
Вместо этого квантовый компьютер D-Wave использует факт того, что все физические системы стремятся к состояниям с минимальной энергией. Так, например, если вы заварите чашку чая и отлучитесь по делам — когда вы вернетесь, она будет холодной, потому что содержимое стремится к минимальному энергетическому состоянию. Кубиты в системе D-Wave также этому подвержены, и поэтому компания использует своё оборудование для решения проблем оптимизации, которые могут быть выражены как «проблемы минимизации энергии». Это ограничивает в возможностях, но всё же позволяет аппаратному обеспечению выполнять определенные алгоритмы намного быстрее, чем классический компьютер. Вы можете ознакомиться с видео, в котором D-Wave объясняет свой подход к квантовым вычислениям.
В августе 2016 года в статье Physical Review X сообщалось, что некоторые алгоритмы работают до 100 миллионов раз быстрее на D-Wave 2X, чем на одноядерном классическом процессоре. Одним из авторов этого исследования оказался технический директор Google. Всё это говорит о том, что мнение о ценности работы D-Wave для развития квантовых вычислений остаётся спорным.
Компания продолжает продвигать свои квантовые компьютеры. В октябре 2018 года D-Wave запустила облачную квантовую среду приложений под названием Leap. Она обеспечивает доступ в реальном времени к квантовому компьютеру D-Wave 2000Q, а в марте 2019 года доступ был расширен, чтобы предоставить такую возможность Японии и всей Европе.
Rigetti
Ещё один игрок в области квантовых вычислений — это стартап под названием Rigetti. В компании уже работает более 120 сотрудников, и они собрали 19-кубитный квантовый компьютер доступный онлайн через свою среду разработки под названием Forest.
Quantum Circuits
Другой стартап — Quantum Circuits, основанный ведущим профессором квантовых вычислений Робертом Шёлкопфом и другими коллегами из Йельского университета. Компания привлекла 18 миллионов долларов венчурного капитала и планирует «победить гигантов компьютерной индустрии» в гонке за создание жизнеспособного квантового компьютера.
IonQ — специализируется в области квантовых вычислений с захваченными ионами. Компания утверждает, что её технология «сочетает в себе непревзойденную физическую производительность, идеальную репликацию кубитов, возможность подключения к оптическим сетям и высокооптимизированные алгоритмы», чтобы «создать квантовый компьютер, который является столь же масштабируемым, сколь и мощным и который будет поддерживать широкий спектр приложений в самых разных отраслях». Если вы хотите узнать больше о квантовых вычислениях, на сайте IonQ есть отличное учебное пособие.
Xanadu
Xanadu разрабатывает фотонные квантовые вычисления, интегрируя «квантовые кремниевые фотонные чипы в существующее оборудование для создания полнофункциональных квантовых вычислений». Как отмечает компания, по сравнению с другими технологиями кубитов, «фотоны очень стабильны и почти не подвержены влиянию случайного шума от тепла. Мы используем фотонные чипы для генерации, управления и измерения фотонов способами, обеспечивающими чрезвычайно быстрые вычисления».
Honeywell
Еще одна компания, которая применяет способ квантовых вычислений с захваченными ионами, является Honeywell. У компании огромный опыт в области бизнес-вычислений. В июне 2020 года Honeywell объявила о создании самого высокопроизводительного квантового компьютера в мире. Остальные компании отнеслись к этому скептически. Но, тем не менее, это ещё одна важная разработка — особенно потому, что как стало известно, американский финансовый холдинг JPMorgan Chase уже экспериментирует со этой системой для разработки приложений финансовых услуг, включая обнаружение мошенничества и торговлю под управлением ИИ.
Amazon
Amazon не объявила о разработке аппаратного или программного обеспечения для квантовых вычислений. Однако, 2 декабря 2019 года гигант запустил ряд квантовых сервисов Amazon Web Services. К ним относится Amazon Bracket, который позволяет учёным, исследователям и разработчикам начинать эксперименты с квантовыми компьютерами от нескольких поставщиков оборудования. В частности, клиенты могут получить доступ к оборудованию от Rigetti, Ion-Q и D-Wave Systems, что означает, что они могут экспериментировать с системами, основанными на трёх различных технологиях кубитов.
Помимо Bracket, Amazon также запустила лабораторию Amazon Quantum Solutions Lab. Она предназначена, чтобы помочь компаниям «подготовиться к квантовым вычислениям», позволяя им работать с ведущими экспертами. Таким образом, ключевая вещь, которую Amazon делает со своими предложениями по квантовым вычислениям, — это действовать в качестве облачного брокера. То есть стать посредником между производителями квантовых компьютеров и теми, кто захочет воспользоваться их мощностями.
Разработчики программного обеспечения для квантовых компьютеров
Даже лучшее всего оборудованный квантовый компьютер не сможет использоваться без соответствующего программного обеспечения, и многие из производителей этих машин разрабатывают собственное. Тем не менее, количество стороннего ПО под квантовые компьютеры постоянно растет.
1QBit
1QBit сотрудничает с крупными компаниями и «ведущими поставщиками оборудования для решения отраслевых задач в области оптимизации, моделирования и машинного обучения». Компания разрабатывает программное обеспечение как для классических, так и для квантовых процессоров.
Cambridge Quantum Computing разрабатывает ПО для квантовых компьютеров под решения «самых интригующих задач» в таких областях, как квантовая химия, квантовое машинное обучение и квантовая кибербезопасность. В число клиентов входят компании, входящие в «некоторые из крупнейших в мире химических, энергетических, финансовых и материаловедческих организаций», которые пробуют использовать возможности квантовых вычислений.
QC Ware
QC Ware разрабатывает «корпоративное программное обеспечение и услуги для квантовых вычислений» с клиентами, включая Airbus, BMW и Goldman Sachs, и партнерами по оборудованию, включая AWS, D-Wave Systems, Google, IBM, Microsoft и Rigetti.
QSimulate
QSimulate разрабатывает ПО, чтобы «использовать возможности количественного моделирования для решения насущных проблем в фармацевтической и химической областях».
Rahko
Rahko создаёт ПО, которое предназначено для использования квантового машинного обучения (квантового ИИ) под решения задач квантовой химии.
Zapata
Zapata работает со своими клиентами над разработкой ПО для квантовых компьютеров под решения сложных вычислительных задач в таких областях, как химия, финансы, логистика, фармацевтика, машиностроение и материалы.
Пользователи приложений квантовых компьютеров
Приложения для квантовых компьютеров включают молекулярное моделирование (также известное как квантовая химия), оптимизацию логистики, финансовое моделирование, криптографию и обучение искусственного интеллекта. Некоторые крупные предприятия уже активно изучают — что именно квантовые машины смогут сделать для их исследований и разработок, продуктов и услуг, а также их чистой прибыли. Я приведу несколько примеров.
Daimler работает как с IBM, так и с Google, чтобы оптимизировать маршруты доставки автомобилей или поток запчастей через фабрики. Компания также изучает, как квантовые компьютеры можно использовать для моделирования химических структур и реакций внутри батарей, чтобы помочь в усовершенствовании электромобилей.
Другой автомобильный гигант — Volkswagen работает с Google и с D-Wave Systems, чтобы применить квантовые компьютеры в решении проблем оптимизации транспортного потока и в разработке лучших аккумуляторов.
В финансовом секторе, JPMorgan работает с IBM, чтобы изучить, как квантовые компьютеры смогут помочь в разработке торговых стратегий, оптимизации портфеля, ценообразования на активы и анализа рисков. Другой финансовый конгломерат — Barclays участвует в сети IBM Q Network, чтобы выяснить, можно ли использовать квантовые компьютеры для оптимизации расчётов по крупным пакетам финансовых транзакций.
В 2011 году аэрокосмический гигант Lockheed Martin стал первым покупателем квантового компьютера, произведенного D-Wave Systems, и продолжил изучение возможности использования этой технологии для приложений, включая управление воздушным движением и проверку системы. Airbus аналогичным образом исследует, как квантовые компьютеры могут ускорить его исследовательскую деятельность, и вложил средства в компанию QC Ware, производящую программное обеспечение для квантовых машин.
Тем временем Accenture Labs и биотехнологическая компания Biogen сотрудничают с 1QBit, исследуя, как можно ускорить открытие лекарств, применив квантовые компьютеры для молекулярных сравнений. В сентябре 2017 года IBM использовала своё 7-кубитное оборудование для моделирования структуры трёхатомной молекулы гидрида бериллия. В октябре 2017 года Google и Rigetti также анонсировали OpenFermion, программу для моделирования химических процессов на квантовом компьютере.
Квантовое будущее
Я надеюсь, что эта статья продемонстрировала вам, как квантовые вычисления довольно быстро превращаются из фантазий в реальность. Разумно предположить, что в 20-х годах из облака будут доступны квантовые суперкомпьютеры, которым найдут практичное применение и это будет стоить недорого. Вполне возможно, что через десять лет основные службы интернет-поиска и облачного ИИ будут использовать возможности квантовых машин, а большинство пользователей этого и не осознают.
Для тех, кто хочет узнать больше, приведу несколько избранных источников для получения дополнительной информации: