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好几个粉丝留言让W君聊聊美国最新的量子计算芯片Willow , 这有点太看得起W君了 。
我们就是一个做军事情报分析的分析狗 , 聊这个东西似乎就有点跨界了 。
但是 , W君还是可以从按照军事情报分析的框架来给大家聊聊 , 为了避免下作的蹭流量 , 咱们就把Willow直接翻译成它的意译“小魔仙” , 同时 , 咱们也不去提这个“小魔仙”的创造公司的名字 , 毕竟这个名字也是个流量热词 。
首先 , 从本质上来说小魔仙芯片的确是实现了一个质的突破 , 让人们看到量子计算机实用化的可能性 , 这是小魔仙芯片的消息发布后最有价值的部分 。
简单的说一下“为什么” 。 任何计算机的理论都是在一个相对于理想的状态下实现的 。 但是从工程学上来说理想状态是不可能实现的 。 例如在我们的计算机上存储一个最小的数据单位——比特 , 这实际上就是存储单元中的高低电平的变化 。 一般的来说 , 高电平为1、低电平为0 。
从电路图上我们就可以看到 , 传统计算机的存储单元一般是由电容或者mos或者三极管来组成 。 在其中存储的电荷的多少代表了高低电平 , 当然了 , 还有磁性元件或者光存储元件 。 这些存储单元的特点都在于状态可以翻转来代表0或者1 。
只不过 , 大部分存储状态都会被环境的影响所改变 。 即便是光盘这种看似稳定的存储介质也可能因为物理上的划痕造成内部所存储的数据失真 。
更别提传统的计算机内存了 。 只不过 , 在传统的计算机中我们一般并不会因为这些环境影响所带来的计算机数据“失真”而带来计算上的错误 。 究其原因在于我们的计算机本身是带有“纠错”的功能的 。 举个例子——当我们存储一个信息的时候入如果一个比特位上的数据是1 , 但是有可能因为电磁的影响把这个1变成了0 , 这样我们存储的信息就没有置信度了 , 通过没有置信度的数据所计算出的结果也就可能是错误的了 , 这样计算机就失去了实用价值 。 怎么办我们可以在三个比特的范围内存储一个比特的数据 , 例如我们在三个比特的位置上存储111 , 当有环境影响的时候改变了一个比特位 , 那么我们可以通过“少数服从多数”的原则依旧得到准确的数据 , 例如111、011、101、110都会被当作“1”来看待 。
【说说美国的量子计算芯片Willow,美国给中国创造了神话】
其实光盘存储介质上存储数据的方法就是借助于这样的准则来建立的 , 传统文档中我们说在激光头在光盘上留下小坑或者小点 , 但很少有人告诉你这个小点是长条状的 。 在光盘读取的时候正因为是长条状的点的存在 , 所以细小的划痕才不会有影响——但要注意的是我们牺牲掉了2/3的存储密度 , 这就是一个取舍了 。
在计算机传输过程中 , 我们还有奇偶校验码者汉明码来支持各种不同方向上的数据纠错 。 也正因为这些纠错有效工作我们的计算机才可以实用化 。
现在说回“小魔仙”芯片 , 在发布会上最重要的一张图是下面这张:
这个东西是什么?这是“表面码”(Surface code) 。 是一种更高效的纠错方式 , 还是以“少数服从多数”的纠错方式来说 , 一个量子位上不仅仅会存储0和1的叠加态 , 还会存储量子位的波动态我们可以理解为-和+ , 因此一个量子位的存储会是 -0 , +0 , -1 , +1 , 这样我们要存储纠错状态的时候就需要先存储数据的纠错 还是三个1 , 也就是111 , 然后再用少数服从多数的方式存储 +111、+111、+111 , 这样就形成了下面九个量子位的存储方式
+111
+111
+111
也就是说利用九个量子位才可以确保数据的稳定性 。 这种方式在实际上是效率极低的 , 而且对于这种方式的校验所付出的成本远大于这种方式带来的计算收益 。
在计算机拓扑学中有一个纠错方式叫做表面码 , 它是利用纪录拓扑形态进行纠错的 , 所以你看小魔仙芯片的发布会中最重要的那张图 , 其实就是把表面码的原理图旋转了45度 。 它才真正的揭示了小魔仙芯片的核心价值 。
简单说概念 , 大家拿起自己的手机仔细看屏幕中的像素点 , 手机屏幕的像素点越多显示的图像就越细致 。 表面码也是如此 , 当“表面点”越多就越能显示(表现)更细致的拓扑结构 。 因此在表面码的加持下理论上量子比特位越多 , 纠错的能力就越强 。 而且由于是拓扑计算 , 因此在达到了一定的“像素”密度下验证正确与否的开销就会趋近于下降的趋势 。 例如我们做个试验 , 下面的图形的大小都是一样的 。
第一张图的像素是10个像素的 , 因此你只可以看到蓝绿灰色的色块 , 第二张图是100像素 , 你可以看到海边的椰子树 , 到了第三张图500像素的时候你可以看清海边椰子树下有一张躺椅 , 到了第四张图1000像素的时候你却不会从图像中再发现更多细节了 。 其实到500像素的时候你的“拓扑识别”就固定到了一个开销平衡的水准 。 这就是大家能理解的表面码算法 。 你的眼睛看所有图形的时间也只是0.1秒就能识别到图形上的大部分信息——开销趋近于平衡 。
小魔仙芯片的最大验证价值就是验证了在量子计算领域内 , 我们可以利用表面码技术完成量子计算的纠错 , 并且在一定数量的量子数量下实现了验证数据准确性(纠错)比计算任务本身的的开销更低的可能性 , 也就是说 , 从这一刻起真正可能不存在错误的量子计算成为一种可能 。
除此之外 , 小魔仙的芯片并不代表什么 。
那为什么说美国给中国创造了一个神话呢?其实是说咱们的自媒体 , 盲目蹭流量的问题了 。
问题来源于这个数据在随机电路采样测试中 , 小魔仙芯片用了5分钟的时间完成了地球上现有的超级计算机10000000000000000000000000年的计算量 。
这件事我们看发布会的PPT原图 , 小魔仙5分钟 , 经典超级计算机10000000000000000000000000年 。 这就被自媒体拿来炒作了 。
但是 , 说这个计算能力炸裂的前提是先要了解一下什么是随机电路取样(random Circuit Sampling , RCS) ,是一种量子计算的基准算法 , 用于验证量子计算机是否能完成经典计算机无法处理的复杂任务 。 它通过在一组量子比特上运行随机生成的量子逻辑门 , 让比特进入高度纠缠和叠加的状态 , 然后测量输出结果 , 生成一个复杂的概率分布 。 经典计算机在模拟这种分布时需要记录所有可能的量子态 , 其数量随着比特数量呈指数级增长(例如 53 个比特需记录 2?3 个状态) 。 此外 , 随机电路的深度增加会显著提升计算复杂度 , 使经典算法无法找到有效的近似方法 。 这使得 RCS 成为验证“量子优越性”的重要工具 , 也是量子计算机展示潜力的核心实验之一 。
只不过要注意的一点是 , RCS仅是验证量子优越性的重要工具而已 , 并不具备真正的实际应用价值 。 说个大家都理解的概念——如果一台计算机被设计成3D Mark的专用跑分机器 , 而不能玩任何游戏 , 那么这台计算机就除了跑分之外没有了任何意义 。
小魔仙芯片目前就是这种计算机、而RCS就等同于我们现实生活中的3D Mark 。
很多自媒体的认知就把这种跑分机当作通用计算机了 , 脑洞大开 , 认为“小魔仙芯片”成了改变人类进程的惊世之作……硬生生的造神话 , 不尴尬吗?
所谓宇宙级的轰动、芯片的革命、证明平行宇宙、加密货币终结者……都是初中没上完的自媒体作者们的臆断 。
本质上 , “专用机”是没有任何实际意义的 。
不信吗?那W君给大家构建一个专用计算机系统:
在数学领域“图论”中有一个很经典的难题 , 叫做两点之间最小距离 。 类似于上面的图要求迅速的求出图中任意两点之间的最近距离 。 图由节点和节点之间的距离来构成 , 例如上图A和B的距离为8 , A和E点距离是9……那么我们如何求出J到L点的最短距离和路径呢 是JKFL还是JQIGBZCFL或者是其他?
经典计算机的方式就是遍历所有节点的可能性 , 然后经过排序找出这些可能性中最小的一个 。 随着节点数量的增加 , 其实这个图计算的复杂度也和RCS的复杂度一样是以指数级上升的 。
那么W君要用什么方式构建一个专用“计算机”来解决复杂到传统计算机要几万年到几亿年的计算呢?答案是只需要一些绳子 , 一根钉子和一个热气球 。
1.在输入图结构的时候 , 按照图来剪出合适长度的绳子 , 例如M-L就剪出6米长的绳子 , N-M就剪出3米长的绳子
2.将绳子按照节点的次序系在一起形成图
这个计算机就构建完成了
在计算的时候只需要在想计算的起始节点的绳结上拴上一个气球 , 把目的节点的绳结钉在地面上 。
松开手就能得到计算结果 。 ——这只网会在气球的浮力作用下直接被拉伸 , 最终停留在最短的路径上 , 理论上 , 如果节点的数量达到一定的量级后 , 只要气球的浮力足够大 , 那么“绳子计算”可以完虐“经典的超级计算机” 。
那么是不是W君就创造了一个绳子计算机也得被很多自媒体博主大吹特吹呢?但问题是 , 这种绳子计算机除了解决无矢量图最短路径问题之外其实也是毫无价值的 。
按照现在的自媒体博主们的逻辑就应该大吹特吹了 , 题目都可以帮他们想好了《中国低功耗计算机开物理挂 , 秒杀美国计算机10万万万万亿年》 。
讲真 , 美国这个芯片其实挺好 , 但真没好到现在大家说的这个地步 , 而且只是验证了纠错所带来的附加计算的开销在可接受的程度范围内 。 如果指望着这种芯片可以真正的有那怕一点用途目前来说还是太过于遥远了 。 被1万万万亿年的一页PPT忽悠傻了吧?这其实就是碎片化信息传播带来的致命问题了 , 哪怕一个词露出来到我们这里怎么就成了神话了?在高呼美国万万万亿年的时候 , 拜托你知道RCS到底是个啥吗?
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