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解決未來AI算力需求,「玻色量子」研發(fā)數(shù)千量子比特AI協(xié)處理器

企業(yè)動(dòng)態(tài)
在AI產(chǎn)業(yè)中,如果將算法比作火箭,則數(shù)據(jù)是燃料,算力是引擎,三者共同推進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。這三者中的引擎——也就是算力的需求從2012年至今增長(zhǎng)了超過30萬(wàn)倍

 

預(yù)計(jì)未來1-2年內(nèi)完成十萬(wàn)量子比特級(jí)實(shí)用化樣機(jī)驗(yàn)證

在AI產(chǎn)業(yè)中,如果將算法比作火箭,則數(shù)據(jù)是燃料,算力是引擎,三者共同推進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。這三者中的引擎——也就是算力的需求從2012年至今增長(zhǎng)了超過30萬(wàn)倍,而且在可預(yù)見的將來仍然會(huì)保持高速的增長(zhǎng)。但由于摩爾定律失效等問題,導(dǎo)致CPU性能提升遭遇瓶,業(yè)界對(duì)于下一代先進(jìn)計(jì)算的需求日益迫切。目前處于風(fēng)口的量子計(jì)算便是一種有前景的解決方案。

36氪近期采訪的一家量子計(jì)算創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)——北京玻色量子科技于2020年底成立,目前已完成光量子實(shí)驗(yàn)室的搭建,正在研發(fā)1000+量子比特級(jí)別CIM量子AI協(xié)處理器工程樣機(jī),以及相應(yīng)的加速算法。預(yù)計(jì)未來3-4年內(nèi)將樣機(jī)的量子比特?cái)?shù)擴(kuò)展到百萬(wàn)級(jí),并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。量子AI云計(jì)算平臺(tái)也在計(jì)劃中。

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(玻色量子創(chuàng)始人文凱博士在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)試 圖片來源:采訪供圖)

玻色量子創(chuàng)始人文凱為清華本碩、斯坦福大學(xué)的博士,長(zhǎng)期致力于量子信息科技研究,師從斯坦福山本喜久(Yamamoto)教授。文凱博士是CIM方案的首創(chuàng)成員之一,發(fā)表過多篇頂級(jí)論文和專利,畢業(yè)后曾任職于Google,聯(lián)合創(chuàng)辦過人工智能、智能硬件公司。聯(lián)合創(chuàng)始人馬寅畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院光電子專業(yè),曾負(fù)責(zé)我國(guó)多個(gè)航天衛(wèi)星型號(hào)與載人航天器型號(hào)的精密儀器與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作,曾聯(lián)合創(chuàng)辦人工智能可穿戴硬件公司。 

從技術(shù)架構(gòu)來看,目前Google、IBM等企業(yè)著力研發(fā)的是通用量子計(jì)算架構(gòu),即希望用量子比特來構(gòu)建邏輯門,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖靈完備的通用計(jì)算機(jī)。目前為止通用量子計(jì)算的實(shí)現(xiàn)方案有多條技術(shù)路線,如超導(dǎo)、離子阱、拓?fù)淞孔佑?jì)算等,但都由于巨大的技術(shù)難度,還處于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段,環(huán)境要求苛刻,運(yùn)行費(fèi)用高昂,且僅能運(yùn)行演示性算法,離實(shí)用化還很遠(yuǎn)。第二條路線是以D-Wave公司為代表的專用量子計(jì)算架構(gòu),目前已經(jīng)有商業(yè)化客戶,但由于僅能解決單一退火問題,使用場(chǎng)景有限。

玻色量子試圖走出第三條道路:經(jīng)典計(jì)算機(jī)+量子AI架構(gòu)。玻色量子認(rèn)為這一混合計(jì)算架構(gòu)將是行業(yè)未來發(fā)展方向:在這樣的架構(gòu)中,經(jīng)典計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)傳統(tǒng)的通用計(jì)算部分,而量子計(jì)算僅負(fù)責(zé)對(duì)需要極大算力或是經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以求解的問題進(jìn)行加速,如AI里面的深度學(xué)習(xí)、組合優(yōu)化等。好鋼用在刀刃上——這樣能解決大多數(shù)上需要使用量子計(jì)算的問題,但成本僅需通用量子計(jì)算的一小部分。

玻色量子研發(fā)的這種能夠?qū)?fù)雜AI問題進(jìn)行指數(shù)級(jí)加速的量子計(jì)算系統(tǒng)名為:相干伊辛機(jī)(Coherent Ising Machine,以下簡(jiǎn)稱CIM)。在國(guó)際上,CIM作為量子計(jì)算中的一種新興方案,是第二代光量子計(jì)算方案,聚集了半導(dǎo)體和光量子計(jì)算多家頂級(jí)團(tuán)隊(duì),在學(xué)術(shù)影響力上是世界上僅次于超導(dǎo)量子計(jì)算和離子阱量子計(jì)算的第三大學(xué)派。2013年,斯坦福大學(xué)研究組首次提出CIM方案以及在優(yōu)化問題中的應(yīng)用,2014年完成4量子比特CIM方案計(jì)算實(shí)驗(yàn),2016年分別實(shí)現(xiàn)100量子比特和2000量子比特。目前CIM研究方向的高校、科研院所和公司包括:NTT Research、Stanford、MIT、Caltech、Cornell University、University of Michigan和NASA等。目前,玻色量子是國(guó)內(nèi)唯一一家采用CIM技術(shù)方案的量子計(jì)算企業(yè)。

( 圖片來源:采訪供圖)

玻色量子表明,CIM技術(shù)方案能大幅加速AI運(yùn)算,在神經(jīng)層、網(wǎng)絡(luò)容量和性能上優(yōu)于現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?,F(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有的神經(jīng)層均由經(jīng)典計(jì)算機(jī)計(jì)算,而量子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用量子模型作為部分神經(jīng)層,并由CIM作為協(xié)處理器計(jì)算?,F(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著層數(shù)和連接數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)容量?jī)H以多項(xiàng)式方式增加,而量子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可利用節(jié)點(diǎn)的疊加態(tài)和糾纏態(tài)等量子特性,網(wǎng)絡(luò)容量隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)能以指數(shù)方式增加。通常網(wǎng)絡(luò)容量越高則性能越好,但計(jì)算復(fù)雜度隨之大幅增加,CIM處理相應(yīng)復(fù)雜度計(jì)算只需要增加非常少的量子比特?cái)?shù),即可大幅加速AI運(yùn)算,使算力指數(shù)級(jí)倍增。

此外,和其他量子計(jì)算設(shè)備需要真空超低溫環(huán)境不同,玻色量子的CIM方案使用的是光量子,在室溫下即可運(yùn)行,極大的降低了運(yùn)行費(fèi)用,并可以將體積縮小到臺(tái)式機(jī)箱尺寸,便于商業(yè)化部署應(yīng)用。

(AI處理器性能對(duì)比 圖表來源:采訪提供)

玻色量子同時(shí)指出了CIM向百萬(wàn)量子比特目標(biāo)研究的幾大難點(diǎn):其一是需要把光脈沖變成壓縮態(tài),或者稱之為神經(jīng)元光脈沖,并且在量子比特?cái)?shù)提升的同時(shí),穩(wěn)定高速生成量子神經(jīng)元光脈沖;其二是系統(tǒng)控制,隨著比特?cái)?shù)提升控制頻率也會(huì)提升,需要保持精確控制。

除此之外,人才匱乏也是量子科學(xué)領(lǐng)域的普遍問題。36氪在量子領(lǐng)域的采訪中曾了解到,據(jù)估計(jì)2018年時(shí)全球一線人才不超過1000人,國(guó)內(nèi)不超過100人。國(guó)外許多高校已開設(shè)量子科學(xué)專業(yè),而國(guó)內(nèi)只有中科大等少數(shù)幾個(gè)高校有涉獵。量子科學(xué)公司中團(tuán)隊(duì)成員大多為物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè),引入公司后進(jìn)行需要跨界培養(yǎng)。

玻色量子介紹了CIM量子AI協(xié)處理器的主要應(yīng)用市場(chǎng)。CIM量子AI協(xié)處理器應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,可大幅提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,同時(shí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一層或多層嵌入,可僅用少量量子比特?cái)U(kuò)張成指數(shù)節(jié)點(diǎn)的空間,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的加速算法。CIM量子AI協(xié)處理器應(yīng)用于運(yùn)籌學(xué)特別是物流路徑規(guī)劃時(shí),可降低成本、提高效率;應(yīng)用于金融領(lǐng)域可加快大規(guī)模投資組合的優(yōu)化速度(從一天降低到幾分鐘);應(yīng)用于生物領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分子的精確模擬,已經(jīng)證明有指數(shù)加速的效果。根據(jù)最新發(fā)布的《2021量子計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新與趨勢(shì)展望》報(bào)告顯示,量子計(jì)算有望在10-15年內(nèi)實(shí)現(xiàn)商用,預(yù)計(jì)量子計(jì)算的商用元年在2030年左右。預(yù)計(jì)2030年全球量子計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到140.1億美元,并以30%左右的增速平緩上漲,至2035年預(yù)計(jì)會(huì)達(dá)到489.7億美元的量子計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模。

玻色量子于2020年獲得OTEC全球創(chuàng)業(yè)賽·數(shù)字智能與新基建賽道冠軍。目前已完成光量子實(shí)驗(yàn)室的搭建,正在研發(fā)1000+量子比特級(jí)別CIM量子AI協(xié)處理器工程樣機(jī),以及相應(yīng)的加速算法。預(yù)計(jì)未來3-4年內(nèi)將樣機(jī)的量子比特?cái)?shù)擴(kuò)展到百萬(wàn)級(jí),并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。玻色量子還計(jì)劃開發(fā)量子AI的云計(jì)算平臺(tái),對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、物流路徑優(yōu)化、藥物晶形預(yù)測(cè)模型等算法進(jìn)行云端量子計(jì)算加速,幫助各類相關(guān)企業(yè)提升算力。

 (來源:36Kr 文丨李子月Zoe )

責(zé)任編輯:張誠(chéng) 來源: 互聯(lián)網(wǎng)
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