新型量子芯片架构:可重构路由器实现全连接

重新构想量子芯片

某大学的研究人员实现了一种新的超导量子处理器设计,旨在为量子革命所需的大规模、耐用设备提供一种潜在的架构。

与传统将信息处理量子比特布置在二维网格上的典型量子芯片设计不同,该团队设计了一种模块化量子处理器,其核心是一个可重构路由器作为中央枢纽。这使得任意两个量子比特都能连接并形成纠缠,而在旧系统中,量子比特只能与物理上最近的邻居“对话”。

“量子计算机未必会在内存大小或中央处理器尺寸等方面与经典计算机竞争,”某大学的安德鲁·克莱兰教授说。“相反,它们利用了一种根本不同的扩展方式:将经典计算机的计算能力翻倍,需要两倍大的中央处理器或两倍的时钟速度。而使量子计算机的能力翻倍,只需要增加一个量子比特。”

受经典计算机启发的设计

该设计从经典计算机中汲取灵感,将量子比特集群围绕在一个中央路由器周围,类似于个人电脑通过中央网络集线器相互通信。量子“开关”可以在几纳秒内连接或断开任何量子比特,从而实现高保真度的量子门操作和量子纠缠的生成,这是量子计算和通信的基本资源。

“原则上,通过路由器连接的量子比特数量没有限制,”该大学博士生、论文第一作者吴寻涛(音译)说。“只要能在一定的物理尺寸内容纳,你可以连接更多的量子比特以获得更强的处理能力。”

这项发表在《物理评论X》上的新论文描述了这种连接超导量子比特的新方法。研究人员的新型量子芯片具有灵活性、可扩展性,并且像手机和笔记本电脑中的芯片一样模块化。

“想象一下,一台经典计算机有一块主板,集成了中央处理器、图形处理器、内存等多种不同组件,”吴寻涛说。“我们的部分目标就是将这个概念转移到量子领域。”

规模与噪声

量子计算机是高度先进但精密的设备,有潜力改变电信、医疗保健、清洁能源和密码学等领域。在量子计算机能够充分发挥潜力应对这些全球性问题之前,必须满足两个条件。

首先,它们必须扩展到足够大的规模并具备灵活的操作性。
“这种扩展可以为经典计算机根本无法指望解决的计算问题提供解决方案,例如分解大数从而破解加密代码,”克莱兰说。

其次,它们必须是容错的,能够以极少的错误执行大规模计算,理想情况下超越当前最先进的经典计算机的处理能力。这里正在开发的超导量子比特平台是构建量子计算机的一种有前途的方法。

“典型的超导处理器芯片是方形的,所有量子比特都制作在上面。它是一个平面结构上的固态系统,”合著者严浩雄(音译)说,他于今年春季从该大学毕业,现在某机构担任量子工程师。“你可以想象一个二维阵列,就像一个方形晶格,这就是典型超导量子处理器的拓扑结构。”

典型设计的局限性

这种典型设计带来了若干限制。

首先,将量子比特放在网格上意味着每个量子比特最多只能与四个其他量子比特(即其北、南、东、西方向的直接邻居)相互作用。更强的量子比特连通性通常意味着处理器在灵活性和组件开销方面更强大,但四邻居限制通常被认为是平面设计固有的。这意味着对于实际的量子计算应用,使用蛮力扩展设备很可能导致不切实际的资源需求。

其次,最近邻连接反过来会限制可实现的量子动力学类别以及处理器能够执行的并行程度。

最后,如果所有量子比特都制作在同一平面基板上,那么这将给制造良率带来重大挑战,因为即使少数器件失效也意味着处理器无法工作。
“要进行实际的量子计算,我们需要数百万甚至数十亿个量子比特,而且我们需要把一切都做得完美,”严浩雄说。

重新设计芯片

为了解决这些问题,团队重新设计了量子处理器。处理器被设计为模块化的,使得不同组件可以在安装到处理器主板之前进行预选。

团队的下一步工作是研究将量子处理器扩展到更多量子比特的方法,寻找扩展处理器能力的新协议,并可能寻找连接路由器连接的量子比特集群的方法,就像超级计算机连接其组成处理器一样。

他们还在寻求扩展能够形成纠缠的量子比特之间的距离。
“目前,耦合范围是中程的,大约在毫米量级,”吴寻涛说。“因此,如果我们试图寻找连接远程量子比特的方法,那么我们必须探索将其他类型的技术与当前设置相结合的新途径。”

资金支持:设备和实验得到了陆军研究办公室和物理科学实验室(ARO资助号 W911NF2310077)以及空军科学研究办公室(AFOSR资助号 FA9550-20-1-0270)的支持。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公AI智能小助手)或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号(网络安全技术点滴分享)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1145029.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

GTE中文语义相似度服务性能调优:CPU资源利用最大化

GTE中文语义相似度服务性能调优:CPU资源利用最大化 1. 背景与挑战:轻量级CPU部署下的性能瓶颈 随着大模型在语义理解任务中的广泛应用,文本向量嵌入(Text Embedding)技术已成为信息检索、问答系统、推荐引擎等场景的…

StructBERT情感分析实战:5分钟搭建企业级文本情绪识别系统

StructBERT情感分析实战:5分钟搭建企业级文本情绪识别系统 1. 引言:中文情感分析的现实需求与挑战 在当今数字化时代,用户生成内容(UGC)呈爆炸式增长,社交媒体评论、电商评价、客服对话等场景中蕴含着海量…

GTE中文语义相似度服务优化技巧:提升计算速度的秘籍

GTE中文语义相似度服务优化技巧:提升计算速度的秘籍 1. 引言:GTE 中文语义相似度服务的价值与挑战 随着自然语言处理技术在智能客服、内容推荐和信息检索等场景中的广泛应用,语义相似度计算已成为核心能力之一。传统的关键词匹配方法难以捕…

AI实体分析从入门到精通:云端实验环境

AI实体分析从入门到精通:云端实验环境 引言:为什么需要云端实验环境? 作为一名职业培训学员,当你需要完成AI安全实操作业时,可能会遇到这样的困境:家用电脑性能不足跑不动复杂的AI模型,学校机…

AI实体侦测实战:10分钟完成视频分析,成本不到3块钱

AI实体侦测实战:10分钟完成视频分析,成本不到3块钱 1. 为什么你需要视频智能标签 短视频团队每天要处理大量素材,手动打标签不仅耗时还容易出错。想象一下,你刚拍完100条视频,老板要求2小时内给所有内容加上"人…

AI智能监控快速体验:预置环境5分钟可用

AI智能监控快速体验:预置环境5分钟可用 1. 什么是AI智能监控? AI智能监控是通过人工智能技术实时分析视频流,自动识别异常行为的系统。就像一位24小时不休息的保安,它能同时盯住上百个摄像头画面,准确发现异常情况。…

StructBERT轻量部署指南:无GPU环境完整方案

StructBERT轻量部署指南:无GPU环境完整方案 1. 背景与需求:中文情感分析的现实挑战 在当前自然语言处理(NLP)的应用场景中,中文情感分析已成为企业洞察用户反馈、监控舆情、优化客服系统的重要技术手段。无论是电商平…

GTE中文语义相似度计算一文详解:语义检索核心技术解析

GTE中文语义相似度计算一文详解:语义检索核心技术解析 1. 技术背景与核心价值 在信息爆炸的时代,传统的关键词匹配已无法满足日益复杂的语义理解需求。尤其是在搜索、推荐、问答系统等场景中,如何准确判断两段文本是否“意思相近”&#xf…

GTE中文语义相似度服务WebUI使用教程:可视化计算器操作指南

GTE中文语义相似度服务WebUI使用教程:可视化计算器操作指南 1. 项目背景与核心价值 在自然语言处理(NLP)领域,语义相似度计算是理解文本间关系的核心任务之一。传统基于关键词匹配的方法难以捕捉深层语义,而现代向量…

情感分析系统性能优化:StructBERT调参秘籍

情感分析系统性能优化:StructBERT调参秘籍 1. 中文情感分析的现实挑战与技术选型 在自然语言处理(NLP)的实际应用中,中文情感分析是企业客户洞察、舆情监控、产品反馈挖掘的核心技术之一。相比英文,中文语义更复杂、…

AI安全模型精选:3个最值得试用的方案

AI安全模型精选:3个最值得试用的方案 1. 为什么中小企业需要AI安全模型? 作为中小企业主,你可能经常被各种AI安全产品的宣传搞得眼花缭乱。每天都能看到"革命性""最先进""100%防护"这样的字眼,但…

StructBERT实战案例:客户反馈情感分析系统

StructBERT实战案例:客户反馈情感分析系统 1. 中文情感分析的应用价值与挑战 在当今数字化服务时代,企业每天都会收到来自社交媒体、客服系统、电商平台等渠道的海量客户反馈。如何高效地理解这些文本背后的情绪倾向,成为提升用户体验和优化…

StructBERT部署案例:用户反馈情感分析教程

StructBERT部署案例:用户反馈情感分析教程 1. 引言:中文情感分析的现实价值 在当今数字化时代,企业每天都会收到来自社交媒体、客服系统、电商平台等渠道的海量用户反馈。如何快速理解这些文本背后的情绪倾向,成为提升服务质量、…

AI侦测模型API封装教程:快速部署到业务系统

AI侦测模型API封装教程:快速部署到业务系统 引言 当你费尽心思训练出一个优秀的AI侦测模型后,如何让它真正发挥作用?很多开发者会遇到这样的困境:模型效果很好,但不知道如何集成到业务系统中。特别是对于全栈开发者来…

智能侦测服务避坑手册:低成本试错不心疼

智能侦测服务避坑手册:低成本试错不心疼 引言:创业团队的安全产品之痛 作为创业团队开发安全产品,最头疼的莫过于技术选型错误导致的资金浪费。我曾见过一个团队在半年内换了三套行为分析方案,每次投入十几万采购设备和服务&…

电商评论情感分析:StructBERT实战应用案例

电商评论情感分析:StructBERT实战应用案例 1. 引言:中文情感分析的现实需求与挑战 在电商平台日益繁荣的今天,用户评论已成为影响消费者决策和商家运营策略的重要数据来源。每天产生的海量中文评论中蕴含着丰富的情感信息——从对商品质量的…

StructBERT部署实战:无显卡环境完整教程

StructBERT部署实战:无显卡环境完整教程 1. 引言 1.1 中文情感分析的现实需求 在当前自然语言处理(NLP)的应用场景中,中文情感分析已成为企业洞察用户反馈、监控舆情动态、优化客户服务的核心技术之一。无论是电商平台的商品评…

智能侦测模型版本管理:云端镜像秒级切换,告别冲突

智能侦测模型版本管理:云端镜像秒级切换,告别冲突 引言 作为一名算法工程师,你是否经历过这样的痛苦场景?周一早上打开电脑,发现昨晚还能运行的模型训练脚本突然报错,原因是同事更新了某个依赖库版本&…

StructBERT情感分析在社交媒体监控中的实战应用

StructBERT情感分析在社交媒体监控中的实战应用 1. 引言:中文情感分析的现实需求与挑战 随着社交媒体平台的迅猛发展,用户生成内容(UGC)呈指数级增长。从微博评论、小红书笔记到抖音弹幕,海量中文文本中蕴含着公众对…

从零搭建智能侦测系统:云端全栈方案,比自建省70%

从零搭建智能侦测系统:云端全栈方案,比自建省70% 引言:为什么选择云端方案? 对于物联网公司而言,新增AI检测功能往往面临两难选择:自建GPU机房需要数百万硬件投入和运维团队,而纯软件方案又难…