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IBM推出其第一台模块化量子计算机“IBM量子系统二号”。该公司展示了一种新方法,将机器内部的处理器连接在一起,然后将机器连接在一起,以形成模块化系统,当与新的纠错代码相结合时,有望在2033年生产出引人注目的量子机器。
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量子计算正开始履行其作为重要科学研究工具的承诺,IBM试图平息人们对该技术无法达到预期的担忧。“我们需要一段时间才能从科学价值转向商业价值。”IBM量子业务副总裁杰伊·甘贝塔表示,“但在我看来,研究和商业化正在变得越来越紧密。”
美国科技企业国际商业机器公司(IBM)公布了其在量子计算上的多项新进展,展示了量子计算与传统超级计算等现有技术结合的力量,旨在实现以量子为中心的超级计算。
当地时间12月4日,在纽约举行的年度IBM量子峰会上,IBM公司推出了133量子位的量子处理器IBM Quantum Heron,可提供迄今为止IBM最高的性能指标和最低的错误率。该公司还推出了“IBM量子系统二号(IBM Quantum System Two)”,这是该公司第一台模块化量子计算机,使用3个Heron处理器运行。值得注意的是,IBM展示了一种新方法,将机器内部的处理器连接在一起,然后将机器连接在一起,以形成模块化系统,当与新的纠错代码相结合时,有望在2033年生产出引人注目的量子机器:包括1000个逻辑量子比特的超级计算机,全面释放量子计算的能量。
量子计算利用亚原子粒子的特性,使它们可以同时处于许多不同的状态。这使得量子机器能够同时进行大量计算,计算速度比经典计算机快得多,并有可能解决传统计算机范围之外的问题。但该系统所基于的量子位不稳定,只能在很短时间内保持其量子态,从而在计算中导致错误或“噪声”。世界各地的研究人员正在努力完善量子计算。理论上,量子计算机非常适合对物质的亚原子行为进行建模,表明它在寻找新材料、解决能源问题和发现新药物方面具有潜在用途。
IBM高级副总裁兼研究总监达里奥·吉尔(Dario Gil)表示:“我们正处于量子计算机被用作探索科学新领域的工具的时代。” “随着我们继续推进量子系统如何通过模块化架构扩展和提供价值,我们将进一步提高公用事业规模(utility-scale)量子技术堆栈的质量,并将其交到我们的用户和合作伙伴手中,他们将突破量子技术界限的更复杂的问题。”
据IBM介绍,今年早些时候,该公司展示了127量子位处理器IBM Quantum Eagle可以作为一种科学工具来探索化学、物理和材料领域的公用事业规模问题。此后,美国能源部阿贡国家实验室、东京大学、华盛顿大学、科隆大学、哈佛大学等研究机构和IBM扩大了公用事业规模量子计算的演示,以确认其在探索未知计算领域的价值。
这包括在新的Heron处理器上运行的实验,IBM通过云服务向用户提供该处理器。Heron的错误率显著降低,比Eagle之前创下的最佳记录提高了五倍。
12月4日,IBM还推出了名为Condor的处理器,拥有1121个超导量子位。多年来,IBM一直遵循量子计算路线图,每年将量子比特数量增加约一倍。但该公司表示,现在将转变方向,专注于使其机器更能防止错误,而不是变得更大。
“IBM量子系统二号”是IBM下一代量子计算系统架构的基础。它将可扩展的低温基础设施和经典的运行时服务器与模块化量子位控制电子设备相结合。该架构结合了量子通信和计算,辅以经典计算资源,并利用中间件层适当集成量子和经典工作流程。
过去七年,IBM展开实验,将足够多的量子位连接在一起进行计算,研究如何充分控制量子位以便能够对其状态进行实际测量,并开发出第一个算法。
吉尔表示,纠错技术将在2029年全面发挥作用。之后,机器的能力应该会急剧提升,就像过去15年缓慢发展的人工智能系统在过去一年里变得更加复杂一样。
基于量子硬件、理论和软件方面的突破,IBM将其量子开发路线图延长至2033年,并提出新的目标:到2033年,以量子为中心的超级计算机将包括1000个逻辑量子比特,全面释放量子计算的能量。作为路线图的一部分,IBM计划让“IBM量子系统二号”也容纳其未来几代的量子处理器。此外,这些未来的处理器旨在逐步提高可以运行的操作质量,以显著扩展其能够处理的工作负载的复杂性和规模。
IBM还详细介绍了新一代软件堆栈的计划。为了实现量子计算开发民主化,该公司宣布推出Qiskit模式,让量子开发人员更轻松地创建代码。此外,IBM还通过其企业AI平台watsonx使用生成式AI进行量子代码编程。
《金融时报》报道称,量子计算正开始履行其作为重要科学研究工具的承诺,IBM试图平息人们对该技术无法达到预期的担忧。近年来,对量子系统即将接近商业用途的预期引发了对该技术的一波融资浪潮。但有迹象表明,商业应用的进展比预期得遥远,这引发了人们对可能出现“量子冬天”的警告,投资者信心和财务支持可能会减弱。
IBM量子业务副总裁杰伊·甘贝塔(Jay Gambetta)表示:“我们需要一段时间才能从科学价值转向商业价值。” “但在我看来,研究和商业化正在变得越来越紧密。”