Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Google ogłasza supremację kwantową, IBM nazywa to sztuczką laboratoryjną

Google twierdzi, że jego 53-kubitowy procesor Sycamore próbkował układ kwantowy przez około 200 sekund. Według szacunków firmy najlepszy superkomputer potrzebowałby na to około 10 000 lat. Szef badań IBM Dario Gil nazwał eksperyment szczególnym przypadkiem bez "praktycznych zastosowań".

TechnologiaAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 27 września 20264 min czytaniaŹródła 5
Google ogłasza supremację kwantową, IBM nazywa to sztuczką laboratoryjną

Praca z twierdzeniem Google pojawiła się na NASA.gov, a potem została zdjęta. To najpoważniejszy jak dotąd sygnał, że procesory kwantowe mogą przewyższyć maszyny klasyczne w wąskim zadaniu. Fortune zdobył kopię pracy i 20 września 2019 roku poinformował, że rzecznik Google odmówił potwierdzenia jej autentyczności. Źródło w firmie powiedziało Fortune, że NASA opublikowała pracę za wcześnie, zanim zakończyła się recenzja naukowa.

Liczby w pracy są wymowne. "Podczas gdy nasz procesor potrzebuje około 200 sekund, żeby próbkować jedno wystąpienie układu kwantowego 1 000 000 razy, najlepszy superkomputer potrzebowałby około 10 000 lat na wykonanie równoważnego zadania" - napisali badacze. Na serwerze Google Cloud ten sam eksperyment zająłby szacunkowo 50 000 000 000 000 godzin. Na procesorze kwantowym zajął 30 sekund.

Ta różnica to cały argument. Google nazywa maszynę Sycamore. To 53-kubitowy układ zmniejszony z 72-kubitowego projektu o nazwie Bristlecone. Praca stwierdza, że nadprzewodzące kubity mogą teraz wykonywać obliczenia "poza zasięgiem najszybszych klasycznych superkomputerów dostępnych dziś" i że eksperyment "wyznacza pierwsze obliczenie, które można wykonać wyłącznie na procesorze kwantowym".

Nie wszyscy czytają to tak samo.

Dario Gil, który kieruje IBM Research, powiedział Fortune, że wyniku nie należy traktować jako miary postępu. "Eksperyment i termin supremacja zostaną błędnie zrozumiane przez niemal wszystkich" - stwierdził. Opisał go jako wysoce szczególny eksperyment laboratoryjny bez praktycznych zastosowań i przekonywał, że komputery kwantowe będą pracować obok maszyn klasycznych, a nie je zastąpią. Jim Clarke, dyrektor ds. sprzętu kwantowego w Intel Labs, nazwał to "zauważalnym kamieniem milowym", ale powiedział, że komercyjnie opłacalny komputer kwantowy wymaga znacznie więcej postępu w badaniach i rozwoju. "Choć rozwój jest wciąż na pierwszym kilometrze tego maratonu, mocno wierzymy w potencjał tej technologii" - powiedział Clarke.

Spór nie jest nowy. Dwa lata wcześniej, w kwietniu 2017 roku, John Martinis, który kieruje grupą badań kwantowych Google, powiedział MIT Technology Review, że dał sobie czas do końca tego roku na osiągnięcie supremacji kwantowej. Zespół właśnie zbudował sześciokubitowy układ w siatce dwa na trzy. Był to test metody produkcyjnej, w której kubity i ich okablowanie sterujące powstają na osobnych chipach, a następnie są łączone metodą bump bonding. Martinis powiedział, że do właściwego eksperymentu potrzebna będzie siatka 49 kubitów. "Uważamy, że jesteśmy gotowi przeprowadzić ten eksperyment. To coś, co możemy zrobić teraz" - powiedział magazynowi.

W grudniu 2017 roku, na konferencji o komputerach kwantowych dla biznesu w NASA Ames, Martinis sprzeciwiał się sposobowi punktowania tego wyścigu. "Komunikaty prasowe zawsze mówią o wyścigu kwantowym w liczbie kubitów" - powiedział, według Gizmodo. "To więcej niż tylko ilość, liczy się jakość kubitów". Dodał, że Google produkuje wtedy urządzenie o 49 lub 50 kubitach i w ciągu dwóch tygodni rozpocznie testy.

IBM miał własny harmonogram. 10 listopada 2017 roku firma poinformowała, że jej naukowcy zbudowali i zmierzyli prototyp 50-kubitowego procesora. Dario Gil powiedział wtedy, że to pierwszy raz, gdy jakakolwiek firma zbudowała komputer kwantowy w tej skali. Seth Lloyd, profesor inżynierii mechanicznej na MIT, niezwiązany z badaniami, powiedział Associated Press, że IBM prawdopodobnie ma jeszcze usterki do usunięcia, ale ogłoszenie jest oznaką znaczącego postępu.

Skala okazała się jednak ruchomym celem. W marcu 2019 roku IBM promował inną miarę, Quantum Volume. Łączy ona liczbę kubitów z łącznością, czasem koherencji, błędami bramek i pomiarów, przesłuchami między urządzeniami oraz wydajnością kompilatora. IBM podał, że jego Q System One z 20-kubitowym procesorem osiągnął Quantum Volume równy 16, dwa razy więcej niż wcześniejszy system IBM Q. Firma prognozowała, że Quantum Volume będzie musiał podwajać się co roku, żeby w ciągu dekady osiągnąć przewagę kwantową.

To, co pokazał Google, jest natomiast testem porównawczym, a nie produktem. Sama praca formułuje to ostrożnie: komputery kwantowe "przechodzą od tematu badawczego do technologii, która odblokowuje nowe możliwości obliczeniowe", a "dzieli nas tylko jeden twórczy algorytm od wartościowych zastosowań w bliskiej perspektywie". To twierdzenie o tym, co może nastąpić, nie o tym, co maszyna robi dziś.

Eksperyment próbkuje losowo generowane liczby przez wyspecjalizowane układy. Nie ma oczywistego zastosowania przemysłowego. Sami badacze Google przewidują, że moc obliczeń kwantowych będzie "rosnąć w tempie podwójnie wykładniczym", co przewyższyłoby około dwuletnie podwajanie klasycznych obliczeń opisane prawem Moore'a. Czy ta krzywa się utrzyma, rozstrzygnie właśnie recenzja naukowa i kolejne maszyny.

Komentarze 0

Źródła

5
  1. 01Google Claims 'Quantum Supremacy,' Marking a Major Milestone in ComputingEN
  2. 02Google's New Chip Is a Stepping Stone to Quantum Computing SupremacyEN
  3. 03Why Google Is Poised to Hit the Next Critical Milestone in Quantum ComputingEN
  4. 04IBM says it's reached milestone in quantum computingEN
  5. 05IBM hits quantum computing milestone, may see 'Quantum Advantage' in 2020sEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.