智能計算

英特爾研究院院長:顛覆性技術將在三個維度發生

作者:李佳師來源:中國電子報、電子信息產業網發布時間:2019-11-08 18:09我要評論

未來顛覆性技術將在哪些維度發生?量子計算會是最先到來的顛覆性技術嗎?哪些新計算會最快解決我們的目前面臨的“數據窘境”?11月5日下午,英特爾公司美國總部研究院院長、英特爾技術與系統架構和客戶事業部高級院士Rich Uhlig在北京融科資訊中心接受中國媒體采訪,談及了目前備受關注的量子計算等未來計算技術趨勢,并透露英特爾未來技術布局以及量子計算、神經擬態計算等前沿領域的突破。

顛覆性技術將發生在三個維度

Rich Uhlig表示, 當英特爾公司向以數據為中心戰略轉型之后,研究院的研究重點就圍繞著“數據”來進行布局,包括新穎的獲取數據方式,這涉及到新的傳感技術,也包括內存和存儲新形式、全新計算平臺、新的聯網連接方式、新的軟件的發展方向、數據共享安全可信以及高效編程等。

在數據為中心的時代,未來的顛覆性技術將發生在哪些維度? Rich Uhlig認為顛覆性的技術將發生在三個維度:一是新型計算的角度看,除了量子計算、神經擬態計算之外,圖計算也將是非常重要的一種新型計算方式。有一些數據的關系結構是可以形成一種圖的稀疏關聯,昭示著不同實體之間的關系。概率計算也是一種新型的計算方式。因數據變得充滿噪音而且非常不準確,所以需要有一種技術可以對其進行優化,通過概率或者統計為基礎的計算,能極大地提升效率。

二是互聯或數據通信的方式看,硅光子將是一種新的互聯方式。英特爾研究院在多年以前就在硅光子方面進行過創新,并且基于此發展出來一個事業部,現在是進行一代硅光子研發的時機,它可以封裝在CPU內,這種方式能將帶寬利用效率提升一到兩個數量級。

三是在存儲或者內存技術方面,英特爾傲騰存儲是一個革命性的全新存儲介質,它也要求在很多軟件堆棧方面進行變革。

談及量子計算、圖計算、概率計算與神經擬態計算的區別,Rich Uhlig表示,量子計算的好處是能夠對同一個問題允許同時試驗多個解法,通過連續采樣最終得到問題的解法。

而神經擬態計算是一種高能效的神經網絡系統,模仿人類大腦的運作機制,去尋求一個問題的解答,它主要是應用脈沖信息,通過神經網絡的通信方式來進行問題的解決,它可以應用于很多類型的問題上,包括像機器人控制、自學習、動態控制、稀疏編碼等問題。

圖計算主要是發現數據之間的內在關系,尤其是大規模的數據之間的內在關系。今天現有的計算系統運行圖計算所涉及到的數據庫效率非常低。因為這些關系型數據本身就非常稀疏,在內存訪問模式上具有不穩定性,所以貝葉斯算法無法應用。圖計算可以有效提升稀疏數據的處理效率。

概率計算是用來處理那些內在不精準的、缺乏精準性、噪音非常大的數據,概率計算容忍了它這種不確定性。

Rich Uhlig透露,“這四種完全不同的計算模式目前英特爾都在進行研究,并不篤定其中任何一種將來會超越其他,所以要多管齊下。”

量子的適用性才是關鍵

谷歌最近宣布率先實現“量子霸權”引發業界高度關注,英特爾對此的評價以及英特爾的量子計算布局如何? Rich Uhlig表示,谷歌量子霸權的宣布應該說它是量子計算領域的一個進步,但Rich Uhlig同時也表示,量子計算是否成為霸權需要找到一個非常復雜的問題,并證明在解決該復雜問題的過程中,量子計算的效率遠遠優于傳統的計算方式,這樣量子霸權才得以成立。從選取題目的角度看,谷歌并沒有找到一個現實世界的難題來解,所以在這一點上稱其為霸權并不十分認同。因為量子計算真正的目標不是量子霸權,而是量子實用性。

Rich Uhlig透露,英特爾的量子計算研究是從兩個方向來推進的,既包含了超導量子,也包含自旋量子。在早期時候英特爾是行管齊下的方式進行研究的,最近英特爾內部已經將研究技術路線更聚焦于硅自旋量子計算上,并在這方面取得了相當良好的進展,無論是從制造量子位,還是從控制技術的角度(自旋量子要求低溫的控制環境),都取得了非常不錯的非常有意義的進展。“因為如果我們要解決那些復雜的現實問題,就需要非常多的量子位,隨著量子位數量的提升,必然是要求在低溫環境下非常高效的來進行量子位的運算。” Rich Uhlig說。

系統方法解題是英特爾量子的優勢

如何看待量子計算和人工智能之間的關系? Rich Uhlig表示,二者往往會被人們并聯起來,是因為兩個領域都非常熱門。從理論上來看,量子計算有助于解決人工智能的問題,但事實上量子計算應用于人工智能的時間會比較晚,在此之前有一些更亟待解決的實用性問題較早于人工智能利用到量子計算,比如說分子建模、量子化學等。

量子計算真正產生實用價值還需要多久?Rich Uhlig認為,至少需要十年的時間。“而量子計算能解決多少問題與量子位的數量、規模有成比例的關系。但我量子位非常脆弱,可能在毫秒之間就發生分解,所以需要開發一些技術使得周圍的環境對量子位來講有更大的寬容度。” Rich Uhlig進一步談及,物理的量子位和邏輯的量子位之間的關系,要想讓量子位長期存在,需要有很多糾錯電路來確保在功能上物理的量子位能達到邏輯量子位的要求。

關于物理量子位與邏輯量子位之間的關系,英特爾中國研究院院長宋繼強表示:一個物理的量子位,就是拿一個晶體管做自旋量子位Spin Qubit。但物理量子位非常脆弱,而且它們糾纏的時間非常短,需要檢測它的狀態是不是穩定,通常需要在多個物理量子位上面加一層糾錯電路,才能形成一個邏輯量子位,這個邏輯量子位才能用來做算法計算,所以用多個物理量子位才能變成在算法層面可用的長效邏輯量子位。

“這意味需要有幾千、上萬甚至是百萬個物理的量子位以及相關的解密編碼等,才有可能讓量子計算進入可適用階段。” Rich Uhlig說,現在才54個量子位,所以量子計算是一個馬拉松,現在才跑完了第一英里,目前很多選手都在跑,英特爾是其中之一,這就是現狀,而現在還遠遠談不上競爭格局。

談及英特爾在量子方面的優勢,Rich Uhlig表示,一是在硬件制造方面的工程工藝方面。英特爾長期從事半導體制造,所以選擇量子位制備技術是硅自旋量子位,而它高度契合了其在制造方面的優勢經驗,有利于擴大量子位的數量及規模。二是在量子位的配置以及控制技術方面。英特爾在低溫表征方面有很好的經驗,所以能夠獲得更好的低溫控制技術等。三是英特爾一直擅長于用系統的方法解決問題,所以對于量子計算能夠建立從設備到控制到編程等復雜的系統優勢。

Rich Uhlig認為,英特爾研究院今年取得的三大最激動人心的突破,一是在神經擬態計算方面,英特爾正在建造越來越大規模的神經擬態網絡系統。二是在硅光子方面,已經能夠在CPU封裝里提供光學鏈路。三是在編程復雜性方面。如何讓機器進行自動編程上已經獲得了一些早期成果,這是計算機領域長期以來的一個難題。


責任編輯:李佳師
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