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重磅!谷歌Willow量子芯片橫空出世:解決量子計算三十年難題,馬斯克驚嘆,Altman祝賀

人工智能 新聞
這是量子計算領域長久以來的一大挑戰。通常情況下,使用的量子比特越多,發生的錯誤就越多。但 Willow 實現了隨著量子比特數量的增加,錯誤率反而指數級下降。

剛剛谷歌 CEO 劈柴哥激動地宣布,谷歌最新的量子計算芯片 Willow 已經問世!Willow 在基準測試中取得了驚人的成績:在不到 5 分鐘內完成了一項標準計算,而這需要頂尖超算超過 10^25 年——比宇宙年齡還長!

消息一出,連馬斯克都驚嘆:“Wow!” 

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劈柴哥還提議未來用 SpaceX 的星艦在太空里建個量子集群,馬斯克表示:“這很可能會發生?!?任何一個自尊的文明至少應該達到卡爾達肖夫 II 型文明。馬斯克認為,我們目前僅處于 I 型文明的 5% 以下。為了達到 30% 左右,我們需要在所有沙漠或高度干旱的地區放置太陽能電池板。

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劈柴哥對此表示贊同,并表示我們應該更多地擴展太陽能,而不是去尋找替代方案。

Sam Altman 也送上了祝賀。

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Willow 的成就主要體現在兩個方面

指數級減少錯誤:

這是量子計算領域長久以來的一大挑戰。通常情況下,使用的量子比特越多,發生的錯誤就越多。但 Willow 實現了隨著量子比特數量的增加,錯誤率反而指數級下降。谷歌在國際頂級期刊《自然》雜志上發表的結果顯示,他們測試了從 3x3、5x5 到 7x7 不同大小的量子比特網格,每次都能將錯誤率減半。這被稱為“低于閾值”,是自 1995 年 Peter Shor 提出量子糾錯以來一直未能攻克的難題。 這次的成果也是超導量子系統上實時糾錯的首次成功案例之一,對于任何有用的計算都至關重要,因為如果不能足夠快地糾正錯誤,計算就會在完成之前被破壞。此外,這也是一個“超越盈虧平衡”的演示,其中量子比特陣列的壽命比單個物理量子比特的壽命更長,這是一個無法偽造的標志,表明糾錯正在改善整個系統。作為第一個低于閾值的系統,這是迄今為止為可擴展邏輯量子位構建的最令人信服的原型。

性能吊打超級計算機:

谷歌使用了隨機電路采樣 (RCS) 基準測試來衡量 Willow 的性能。RCS 由谷歌團隊率先提出,現在已成為業界廣泛使用的標準,它是目前可以在量子計算機上進行的最難的經典基準測試。Willow 的測試結果令人震驚:它在不到 5 分鐘的時間內完成了一項計算,而這在當今最快的超級計算機之一上需要 10^25 年,也就是 10 萬億億年。這個數字遠遠超過了物理學中的已知時間尺度,也遠遠超過了宇宙的年齡。這也印證了量子計算發生在多個平行宇宙中的觀點,與我們生活在一個多重宇宙中的想法相符,這是 David Deutsch 最初提出的預測。 值得注意的是,谷歌對 Frontier 超算的評估是基于保守假設的,例如假設可以完全訪問輔助存儲(即硬盤驅動器),且沒有任何帶寬開銷——這對 Frontier 來說是一個慷慨且不切實際的允許。

更詳細的技術細節:

105 個量子比特: Willow 擁有 105 個量子比特,在量子糾錯和隨機電路采樣這兩個系統基準測試中均實現了業界最佳性能。

T1 時間提升 5 倍: T1 時間(衡量量子比特保持激發態的時間)接近 100 微秒,比上一代芯片提升了 5 倍。

先進的制造設施: Willow 是在谷歌位于圣巴巴拉的最先進制造工廠生產的,該工廠是全球少數幾個為此目的從零開始建造的工廠之一。系統工程在量子芯片的設計和制造過程中至關重要:芯片的所有組件,例如單量子比特和雙量子比特門、量子比特復位和讀出,都必須同時進行良好的工程設計和集成。

Willow視頻(中英文字幕)介紹:

未來展望,高級AI

谷歌的下一個挑戰是在今天的量子芯片上演示第一個“有用的、超越經典的”計算,它與現實世界的應用相關。他們樂觀地認為 Willow 一代芯片可以幫助他們實現這一目標。他們邀請研究人員、工程師和開發者通過查看他們的開源軟件和教育資源(包括他們在 Coursera 上的新課程)加入他們的行列,在那里開發者可以學習量子糾錯的要點,并幫助他們創建可以解決未來問題的算法。

劈柴哥認為,

高級 AI 將顯著受益于量子計算。量子算法有基本的縮放規律作為支撐,正如我們用 RCS 看到的那樣。對于許多對人工智能至關重要的基礎計算任務,也存在類似的縮放優勢。因此,量子計算對于收集經典機器無法訪問的訓練數據、訓練和優化某些學習架構以及對量子效應很重要的系統進行建模將是不可或缺的。這包括幫助我們發現新藥、為電動汽車設計更高效的電池,以及加速聚變和新能源替代品的進展。許多此類未來改變游戲規則的應用程序在經典計算機上將不可行;它們正等待著量子計算來解鎖。

太逆天了,個人感覺這是谷歌繼Transformer后又一個改變人類歷史的成果。

責任編輯:張燕妮 來源: AI寒武紀
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