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千赢娱乐:重磅!世界首台光量子计较机在中国降
发布时间:2018-03-28 07:33 浏览量:
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  千赢娱乐,5月3日,中科院发布了一个“重磅动静”:中国量子计较机降生。这是汗青上第一台超越晚期典范计较机的基于单光子的量子,为最终实现超越典范计较能力的量子计较奠基了根本。

  这是中科大潘建伟、陆向阳、朱晓波和浙大王浩华传授等攻关冲破的,其自主研发了10比特超导量子线样品,通过成长全局纠缠操作,成功实现了目宿世界上最大数目标超导量子比特的纠缠和完整的丈量。

  进一步,研究团队操纵超导量子线演示了求解线性方程组的量子算法,证了然通过量子计较的并行性加快求解线性方程组的可行性。

  发布的尝试测试声称,该原型机的取样速度比国际同业快至多24000倍,同时,通过和典范算法比力,也比人类汗青上第一台电子管计较机(ENIAC)和第一台晶体管计较机(TRADIC)运转速度快10-100倍。

  相关报道中还援用了一个例子:“若是此刻保守计较机的速度是自行车,量子计较机的速度就比如飞机”。并且进一步暗示:量子计较机对特定问题的处置能力可跨越目前最快的“神威·太湖之光”超等计较机。

  潘建伟传授不断在光量子计较机范畴进行研究,至多在2007年,潘建伟研究组的“光量子计较机的物理实现和算法使用”,就曾获评中国高档学校十大科技进展。

  那么,到底怎样对待量子计较机?真的能比超等计较机“神威·太湖之光”更厉害?超算和人工智能到底有什么关系?

  对于今天发布的“中国量子计较机”,刘军暗示还没有看过具体的产物和论文,但他指出报道中关于自行车和飞机的比方,以及说量子计较机超越神威·太湖之光的说法,都是不合错误的。缘由有三个:

  别的也有伴侣对量子位暗示,量子计较目前很是依赖算法,只要在处理特定问题时才能起效。并且量子态的长时间存储比力坚苦,目前还难以支持大规模计较,相关研究只逗留在理论阶段。

  总而言之一句话:使用问题是目前量子计较最焦点的问题。大部专业场景还用不上量子计较机,将来可能比力合用于平安性要求高、加密解密等方面的工作。因而刘军说跟神威·太湖之光比拟并不合适。

  神威·太湖之光,是我国自主研发的超等计较机,也是目前全球排名第一的超等计较机,速度比第二名“河汉二号”快出近两倍。

  2015年,美国颁布发表对中国禁售高机能处置器。一年之后,中国就自主研发出超等计较机神威·太湖之光。也是一件相当提气的工作。

  这位业内人士回覆说:起首是国度结构早,国防科大和江南计较所都是军方布景的研究步队,并且国度注重,列入了计谋级方针中。

  其次更间接的是得没法子,像美国对中国禁运,最尖端的部件不给你了,于是刺激了中国必必要自主开辟做这个工作——美国人现实上干了一件很愚笨的工作。

  超等计较机神威-太湖之光作为国之重器,目前对于人工智能的不少问题,几乎就像屠龙刀斩蛇一般——其实太冤枉了。刘军笑称,此刻只要超大规模的科学工程计较仿真问题,才“配”这把国度屠龙刀。

  早在AlphaGo击败李世石、并让深度神经收集、机械进修和人工智能“闻名”于千家万户之前,以办事器和计较力为主业的海潮内部,就曾经在早几年里到了这种变化。

  出格是对刘军来说,这种AI大潮澎湃而至的感受,没有人比他更有话语权了。特别是本年以来,他的头衔从海潮集团高机能办事器产物部总司理,新近变动为了海潮人工智能与高机能产物部总司理。

  若是我们把BAT、360、搜狗、今日头条,Face++等企业看作人工智能时代的掘金者,那从“海潮”这个卖水者背后,也能窥见AI潮流涌动的标的目的。

  他回忆称,此刻这小我工智能高潮让他最较着到是3年前,其时还没有AlphaGo大战李世石的史诗级事务,但由于BAT在内的客户,曾经起头有了更大计较量和更多计较力方面的营业——“我们把它看作一种新的方式和东西,让我们去向理本来大数据的这些问题。”

  之前,刘军未想过超算和AI会带来如许连系性的汗青机缘,而从3年前起头,他们到一些营业正在变得分歧。

  起首,GPU可能此刻曾经广为人知,是人工智能中最焦点的芯片使用,但GPU的降生,其时最次要的目标倒是但愿处理超算和高机能计较中的问题。

  “NVIDIA的创始人黄仁勋发现GPU,其时最次要想做超算和高机能计较。但其时他最次要的合作敌手是Intel,以及更现实的问题是所有的软件都跑在Intel的CPU集群上,所以若何把软件移植过来,是最头疼的问题。”

  然而预料之外的是,搞神经收集的人发觉了GPU,并发觉GPU对加快锻炼的机能提拔协助很大,于是起头带动了整个用GPU来做深切神经收集的高潮。

  毫无疑问,这股海潮也影响到了中国互联网公司。但在2015年以前,这些公司并不晓得若何操纵GPU实现神经收集的锻炼。

  刘军暗示,其时包罗科大讯飞、搜狗和奇虎360等公司,都在寻求处理方案,即若何做使用的迁徙优化,而海潮的脚色,就是帮本人的这些超算营业里的客户,把CPU的使用转到GPU上。

  不外,这并不是一蹴而就的工作。刘军认为其时虽然海潮办事的客户有了把使用迁徙到GPU上的需求,但此中面对最现实的挑战来自“人才”——懂GPU的人其实无限,人力资本也紧缺。

  刘军将Caffe的呈现比方成“轮子”,是加速整个AI这辆汽车往前的环节性发现。自此之后,互联网公司和研究人工智能的公司就有了较为便当的东西,可以或许快速把本来的数据通过深度进修的方式成比力强的推理识此外营业使用。

  “若是没有Caffe如许的框架,此刻看到的绝大大都的人工智能可能还在摸索怎样编写法式、以及若何实现想要的工具,所以’轮子’呈现,整个进度一会儿就上升了良多。”

  当然,除了GPU和Caffe带来的加快,刘军还认为超算的成长变化,正在和人工智能交错在一路,而这也是他的职务变成海潮人工智能与高机能产物部总司理的缘由。

  刘军引见称,目前办事的客户来看,图像阐发的样本量级大约为百亿级,而语音阐发也达到了十万小时级。跟着AI的使用范畴拓展,锻炼数据的样本量越来越大,对并行存储容量和带宽提出了新挑战。

  他暗示,从高机能计较能力支持来讲,深度进修需要高容量、高带宽的并行存储,高带宽、低延时的互联收集,需要更大规模的GPU集群,同时需要公用的神经收集芯片。

  线 CPU同业并行计较和GPU/MIC异构并行计较。由于线下锻炼涉及的数据量很是大,往往可以或许达到PB级,计较和通信十分稠密,因为深度神经收集(DNN)、轮回神经收集(RNN)、卷积神经收集(CNN)等算法往往可扩展性不高,需要在节点内进行高效计较。

  这种方案次要基于用户请求。因为线上产物往往伴跟着亿万级此外用户和用户请求,需要成千上万个节点来及时响应,这就要求线上平台低功耗且高机能。

  刘军注释称,本来大师不断用的比力多的是CPU,由于CPU大比力成熟,摆设起来也比力便利。

  此刻在锻炼端大师越来越多的用GPU,所以在前端揣度端云端摆设的时候,越来越多的人起头摆设GPU。由于它的模子间接过来放在就能够用。

  第三个标的目的也是海潮在做的FPGA,FPGA的体例生成的就比力适合于并发的低延迟的处置简单的小使命,此刻用FPGA在云端处置推理端。

  不外此刻用户除了普遍采取CPU、GPU外,他们也正在测验考试新的趋向,目前之所以FPGA的异构计较模式成为深度进修选择,焦点环节是:低功耗、高机能、易编程。

  就在近期竣事的ASC2017世界大学生超算竞赛中,全球最快、中国最出名的超等计较机神威-太湖之光就成为了总决赛的计较平台。此中具体范畴涵盖超算系统设想、人工智能、基因测序等。

  而人工智能方面,则基于百度的深度进修开源平台PaddlePaddle,要求参赛者在3000W额定功耗下搭建超算系统竞赛平台、建模计较并对瞬息万变的交通环境做出预测,而且协助车辆选择最合适的行驶线。

  竞赛供给给各步队在上百条道上约50个工作日的汗青交通数据,要求他们预测每条道在某工作日早高峰的道交通情况,最终,航空航天大学、大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学等参赛步队取得了较高精度的交通预测成果。

  不外,刘军对量子位暗示这只是“牛刀小试”。次要目标是但愿借助竞赛,培育更多人的乐趣,“让更多人晓得它、领会它、熟悉它,为下一步生态圈内的软件开辟培育乐趣和习惯。”

  这也是这位站在超算和AI交叉口的专家,对目前最大挑战的见地——中国有了自主研发的超算,而且实现了全球最快,但此刻还不到“满血”使用和办事于各类工程的迸发期,由于整个软件生态和开辟生态还有待扶植。前往搜狐,查看更多


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