Նախկինի հորիզոնը և դրանից դուրս…

Մի կողմից, նրանք պետք է օգնեն մեզ հաղթել քաղցկեղին, ճշգրիտ կանխատեսել եղանակը և տիրապետել միջուկային միաձուլմանը: Մյուս կողմից, մտավախություն կա, որ դրանք կհանգեցնեն համաշխարհային ավերածությունների կամ ստրկացնելու են մարդկությանը։ Այս պահին, սակայն, հաշվողական հրեշները դեռևս ի վիճակի չեն միաժամանակ մեծ բարի և համընդհանուր չարիք գործելու։

60-ականներին ամենաարդյունավետ համակարգիչները հզորություն ունեին մեգաֆլոպս (միլիոնավոր լողացող կետով գործողություններ վայրկյանում): Առաջին համակարգիչը՝ մշակող հզորությամբ վեր 1 GFLOPS (գիգաֆլոպս) էր Կրեյ 2, արտադրվել է Cray Research-ի կողմից 1985 թվականին։ Մշակող հզորությամբ առաջին մոդելը 1 TFLOPS-ից բարձր (տերաֆլոպս) էր ASCI Կարմիր, ստեղծվել է Intel-ի կողմից 1997 թվականին։ Հզորությունը հասել է 1 PFLOPS (պետաֆլոպս): RoadrunnerIBM-ի կողմից թողարկված 2008թ.

Ընթացիկ հաշվողական հզորության ռեկորդը պատկանում է չինական Sunway TaihuLight-ին և կազմում է 9 PFLOPS:

Չնայած, ինչպես տեսնում եք, ամենահզոր մեքենաները դեռ չեն հասել հարյուրավոր պետաֆլոպների, ավելի ու ավելի exascale համակարգերորում պետք է հաշվի առնել իշխանությունը էքսաֆլոպսախ (EFLOPS), այսինքն. մոտ ավելի քան 1018 գործողություն մեկ վայրկյանում: Այնուամենայնիվ, նման նախագծերը դեռևս գտնվում են միայն տարբեր աստիճանի բարդության նախագծերի փուլում:

ԿՐՃԱՏՈՒՄՆԵՐ (, լողացող կետով գործողություններ վայրկյանում) հաշվողական հզորության միավոր է, որն օգտագործվում է հիմնականում գիտական ​​կիրառություններում։ Այն ավելի բազմակողմանի է, քան նախկինում օգտագործված MIPS բլոկը, ինչը նշանակում է պրոցեսորի հրահանգների քանակը վայրկյանում: Ֆլոպը SI չէ, բայց այն կարող է մեկնաբանվել որպես 1/վ միավոր:

Քաղցկեղի համար անհրաժեշտ է էկզասշեր

Էկզաֆլոպսը կամ հազար պետաֆլոպսը ավելին է, քան բոլոր լավագույն XNUMX սուպերհամակարգիչները միասին վերցրած: Գիտնականները հույս ունեն, որ նման հզորությամբ մեքենաների նոր սերունդը բեկումներ կբերի տարբեր ոլորտներում։

Exascale հաշվողական հզորությունը, որը համակցված է արագ զարգացող մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիաների հետ, պետք է օգնի, օրինակ, վերջապես կոտրել քաղցկեղի կոդը. Տվյալների քանակությունը, որ բժիշկները պետք է ունենան քաղցկեղը ախտորոշելու և բուժելու համար այնքան մեծ է, որ սովորական համակարգիչների համար դժվար է հաղթահարել այդ խնդիրը: Տիպիկ մեկ ուռուցքի բիոպսիայի ուսումնասիրության ժամանակ կատարվում են ավելի քան 8 միլիոն չափումներ, որոնց ընթացքում բժիշկները վերլուծում են ուռուցքի վարքը, դրա արձագանքը դեղաբանական բուժմանը և ազդեցությունը հիվանդի մարմնի վրա: Սա տվյալների իրական օվկիանոս է:

ասել է Ռիկ Սթիվենսը ԱՄՆ էներգետիկայի նախարարության (DOE) Արգոն լաբորատորիայից: -

Համատեղելով բժշկական հետազոտությունները հաշվողական հզորության հետ՝ գիտնականներն աշխատում են CANDLE նեյրոնային ցանցային համակարգ (). Սա թույլ է տալիս կանխատեսել և մշակել բուժման ծրագիր՝ հարմարեցված յուրաքանչյուր հիվանդի անհատական ​​կարիքներին: Սա կօգնի գիտնականներին հասկանալ հիմնական սպիտակուցների փոխազդեցությունների մոլեկուլային հիմքը, մշակել դեղորայքի արձագանքման կանխատեսող մոդելներ և առաջարկել բուժման օպտիմալ ռազմավարություններ: Արգոնը կարծում է, որ էքսասանդղային համակարգերը կկարողանան գործարկել CANDLE հավելվածը 50-ից 100 անգամ ավելի արագ, քան այսօր հայտնի ամենահզոր գերմեքենաները:

Հետևաբար, մենք անհամբեր սպասում ենք էքսասանդրային սուպերհամակարգիչների հայտնվելուն։ Այնուամենայնիվ, առաջին տարբերակները պարտադիր չէ, որ հայտնվեն ԱՄՆ-ում: Իհարկե, ԱՄՆ-ը մրցավազքում է դրանք ստեղծելու համար, իսկ տեղական իշխանությունները՝ մի նախագծում, որը հայտնի է որպես Ավրորա համագործակցում է AMD-ի, IBM-ի, Intel-ի և Nvidia-ի հետ՝ ձգտելով առաջ անցնել արտասահմանյան մրցակիցներից։ Այնուամենայնիվ, չի ակնկալվում, որ դա տեղի կունենա մինչև 2021 թվականը: Մինչդեռ 2017 թվականի հունվարին չինացի փորձագետները հայտարարեցին էքսասանդրի նախատիպի ստեղծման մասին։ Այս տեսակի հաշվողական միավորի լիարժեք գործող մոդելը - է Tianhe-3- ը - Այնուամենայնիվ, դժվար թե այն պատրաստ լինի մոտակա մի քանի տարիներին։

Չինացիները ամուր բռնում են

Բանն այն է, որ 2013 թվականից ի վեր չինական մշակումները գլխավորում են աշխարհի ամենահզոր համակարգիչների ցուցակը։ Նա տարիներ շարունակ գերիշխում էր Tianhe-2- ըիսկ այժմ արմավենին պատկանում է նշվածին Sunway TaihuLight. Ենթադրվում է, որ Միջին Թագավորության այս երկու ամենահզոր մեքենաները շատ ավելի հզոր են, քան ԱՄՆ էներգետիկայի նախարարության բոլոր քսանմեկ սուպերհամակարգիչները:

Ամերիկացի գիտնականները, իհարկե, ցանկանում են վերականգնել առաջատար դիրքը, որը զբաղեցնում էին հինգ տարի առաջ, և աշխատում են մի համակարգի վրա, որը թույլ կտա դա անել։ Այն կառուցվում է Թենեսիի Oak Ridge ազգային լաբորատորիայում: Գագաթնաժողով (2), սուպերհամակարգիչ, որը նախատեսվում է շահագործման հանձնել այս տարվա վերջին: Այն գերազանցում է Sunway TaihuLight-ի ուժը: Այն կօգտագործվի փորձարկելու և մշակելու նոր նյութեր, որոնք ավելի ամուր և թեթև են, Երկրի ինտերիերը ակուստիկ ալիքների միջոցով մոդելավորելու և տիեզերքի ծագումն ուսումնասիրող աստղաֆիզիկական նախագծերին աջակցելու համար:

2. Սամմիթի սուպերհամակարգչի տարածական պլան

Նշված Argonne ազգային լաբորատորիայում գիտնականները շուտով ծրագրում են կառուցել էլ ավելի արագ սարք։ Հայտնի որպես A21Ակնկալվում է, որ կատարողականը կհասնի 200 պետաֆլոպսի:

Սուպերհամակարգիչների մրցավազքին մասնակցում է նաեւ Ճապոնիան։ Թեև վերջերս այն որոշ չափով ստվերվեց ԱՄՆ-Չինաստան մրցակցության պատճառով, հենց այս երկիրն է նախատեսում սկսել ABC համակարգ (), առաջարկելով 130 պետաֆլոպ հզորություն: Ճապոնացիները հույս ունեն, որ նման սուպերհամակարգիչը կարող է օգտագործվել AI (արհեստական ​​ինտելեկտ) կամ խորը ուսուցում զարգացնելու համար։

Մինչդեռ Եվրախորհրդարանը հենց նոր որոշում է կայացրել կառուցել ԵՄ միլիարդ եվրոյի սուպերհամակարգիչ: Այս հաշվողական հրեշը կսկսի իր աշխատանքը մեր մայրցամաքի հետազոտական ​​կենտրոնների համար 2022 և 2023 թվականների վերջում: Մեքենան կկառուցվի ներսում EuroGPK նախագիծև դրա կառուցումը ֆինանսավորվելու է անդամ պետությունների կողմից, ուստի Լեհաստանը նույնպես կմասնակցի այս նախագծին: Նրա կանխատեսված հզորությունը սովորաբար կոչվում է «նախաէքսասանդղակ»:

Մինչ այժմ, ըստ 2017 թվականի վարկանիշի, աշխարհի հինգ հարյուր ամենաարագ սուպերհամակարգիչներից Չինաստանն ունի 202 նման մեքենա (40%), մինչդեռ Ամերիկան ​​վերահսկում է 144-ը (29%):

Չինաստանը նաև օգտագործում է աշխարհի հաշվողական հզորության 35%-ը՝ ԱՄՆ-ի 30%-ի դիմաց: Ցուցակում ամենաշատ սուպերհամակարգիչներով հաջորդ երկրներն են՝ Ճապոնիան (35 համակարգ), Գերմանիան (20), Ֆրանսիան (18) և Մեծ Բրիտանիան (15): Հարկ է նշել, որ անկախ ծագման երկրից, բոլոր հինգ հարյուր ամենահզոր սուպերհամակարգիչները օգտագործում են Linux-ի տարբեր տարբերակներ ...

Նրանք իրենք են նախագծում

Գերհամակարգիչներն արդեն արժեքավոր գործիք են, որն աջակցում է գիտության և տեխնոլոգիաների արդյունաբերությանը: Նրանք թույլ են տալիս հետազոտողներին և ինժեներներին կայուն առաջընթաց գրանցել (և երբեմն նույնիսկ հսկայական թռիչքներ առաջ) այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են կենսաբանությունը, եղանակի և կլիմայի կանխատեսումը, աստղաֆիզիկան և միջուկային զենքերը:

Մնացածը կախված է նրանց ուժից։ Հաջորդ տասնամյակների ընթացքում սուպերհամակարգիչների օգտագործումը կարող է էապես փոխել այն երկրների տնտեսական, ռազմական և աշխարհաքաղաքական իրավիճակը, որոնք հասանելի են այս տեսակի նորագույն ենթակառուցվածքներին:

Այս ոլորտում առաջընթացն այնքան արագ է, որ միկրոպրոցեսորների նոր սերունդների նախագծումն արդեն չափազանց դժվար է դարձել նույնիսկ բազմաթիվ մարդկային ռեսուրսների համար: Այդ իսկ պատճառով առաջադեմ համակարգչային ծրագրերը և սուպերհամակարգիչները գնալով առաջատար դեր են խաղում համակարգիչների զարգացման գործում, այդ թվում՝ «սուպեր» նախածանցով:

3. Ճապոնական սուպերհամակարգիչ

Դեղագործական ընկերությունները շուտով կկարողանան լիովին գործել՝ շնորհիվ հաշվողական գերտերությունների մեծ թվով մարդկային գենոմների մշակում, կենդանիներ և բույսեր, որոնք կօգնեն ստեղծել նոր դեղամիջոցներ և տարբեր հիվանդությունների բուժում։

Եվս մեկ պատճառ (իրականում գլխավորներից մեկը), թե ինչու են կառավարությունները այդքան մեծ ներդրումներ անում սուպերհամակարգիչների զարգացման համար։ Ավելի արդյունավետ մեքենաները կօգնեն ապագա զինվորականներին մշակել հստակ մարտավարություն ցանկացած մարտական ​​իրավիճակում, թույլ կտան ավելի արդյունավետ սպառազինության համակարգեր մշակել, ինչպես նաև կաջակցեն իրավապահ մարմիններին և հետախուզական գործակալություններին հնարավոր սպառնալիքները նախապես բացահայտելու հարցում:

Ուղեղի սիմուլյացիայի համար բավարար հզորություն չկա

Նոր սուպերհամակարգիչները պետք է օգնեն վերծանել մեզ վաղուց հայտնի բնական սուպերհամակարգիչը՝ մարդու ուղեղը։

Գիտնականների միջազգային թիմը վերջերս մշակել է ալգորիթմ, որը ներկայացնում է նոր կարևոր քայլ ուղեղի նյարդային կապերի մոդելավորման գործում: Նոր NEST ալգորիթմ, որը նկարագրված է «Frontiers in Neuroinformatics»-ում հրապարակված բաց հասանելիության թղթում, ակնկալվում է, որ սուպերհամակարգիչների վրա կսիմուլյացիայի ենթարկի 100 միլիարդ փոխկապակցված նեյրոններ մարդու ուղեղում: Աշխատանքում ներգրավվել են գերմանական «Յուլիխ» հետազոտական ​​կենտրոնի, Նորվեգիայի կենսագիտությունների համալսարանի, Աախենի համալսարանի, ճապոնական RIKEN ինստիտուտի և Ստոկհոլմի KTH թագավորական տեխնոլոգիական ինստիտուտի գիտնականները։

2014 թվականից ի վեր Գերմանիայում գտնվող Jülich Supercomputing Center-ի RIKEN և JUQUEEN սուպերհամակարգիչների վրա գործում են լայնածավալ նեյրոնային ցանցերի սիմուլյացիաներ՝ նմանակելով մարդու ուղեղի նեյրոնների մոտավորապես 1%-ի միացումը: Ինչու՞ միայն այդքան շատ: Կարո՞ղ են սուպերհամակարգիչները նմանակել ամբողջ ուղեղը:

Սյուզան Կունկելը շվեդական KTH ընկերությունից բացատրում է.

Մոդելավորման ընթացքում նեյրոնների գործողության պոտենցիալը (կարճ էլեկտրական ազդակներ) պետք է ուղարկվի մոտավորապես բոլոր 100 մարդկանց: փոքր համակարգիչներ, որոնք կոչվում են հանգույցներ, որոնցից յուրաքանչյուրը հագեցած է մի շարք պրոցեսորներով, որոնք կատարում են իրական հաշվարկները: Յուրաքանչյուր հանգույց ստուգում է, թե այս իմպուլսներից որն է կապված վիրտուալ նեյրոնների հետ, որոնք գոյություն ունեն այս հանգույցում:

4. Նեյրոնների ուղեղային կապերի մոդելավորում, այսինքն. մենք միայն ճանապարհորդության սկզբում ենք (1%)

Ակնհայտ է, որ մեկ նեյրոնի համար այս լրացուցիչ բիթերի համար պրոցեսորների կողմից պահանջվող համակարգչային հիշողության քանակը մեծանում է նեյրոնային ցանցի չափերով: Ամբողջ մարդկային ուղեղի 1% սիմուլյացիան (4) անցնելու համար կպահանջվի XNUMX անգամ ավելի շատ հիշողություն քան այն, ինչ այսօր առկա է բոլոր սուպերհամակարգիչներում: Հետևաբար, ամբողջ ուղեղի սիմուլյացիա ստանալու մասին հնարավոր կլիներ խոսել միայն ապագա էքսասանդալային սուպերհամակարգիչների համատեքստում։ Այստեղ պետք է աշխատի հաջորդ սերնդի NEST ալգորիթմը:

Աշխարհի TOP-5 սուպերհամակարգիչները

1. Sunway TaihuLight – 93 PFLOPS սուպերհամակարգիչ, որը գործարկվել է 2016 թվականին Չինաստանի Ուքսի քաղաքում: 2016 թվականի հունիսից այն գլխավորում է աշխարհում ամենաբարձր հաշվողական հզորությամբ գերհամակարգիչների TOP500 ցուցակը:

2. Tianhe-2 (Ծիր Կաթին-2) 33,86 PFLOPS հաշվողական հզորությամբ գերհամակարգիչ է, որը կառուցվել է NUDT () կողմից Չինաստանում: 2013 թվականի հունիսից

մինչև 2016 թվականի հունիսը այն աշխարհի ամենաարագ սուպերհամակարգիչն էր։

3. Piz Daint - դիզայն, որը մշակվել է Cray-ի կողմից, որը տեղադրվել է Շվեյցարիայի ազգային գերհամակարգչային կենտրոնում (): Այն վերջերս արդիականացվել է՝ Nvidia Tesla K20X արագացուցիչները փոխարինվել են նորերով՝ Tesla P100-ով, ինչը հնարավորություն է տվել 2017 թվականի ամռանը հաշվողական հզորությունը 9,8-ից հասցնել 19,6 PFLOPS-ի:

4. Գյոկոու ExaScaler-ի և PEZY Computing-ի կողմից մշակված սուպերհամակարգիչ է: Գտնվում է Յոկոհամայի երկրաբանական գիտությունների ինստիտուտի ծովային գիտության և տեխնոլոգիաների Ճապոնիայի գործակալությունում (JAMSTEC); Երկրի սիմուլյատորի հետ նույն հարկում: Հզորությունը՝ 19,14 PFLOP:

5. Տիտան 17,59 PFLOPS սուպերհամակարգիչ է՝ արտադրված Cray Inc.-ի կողմից։ և գործարկվել է 2012 թվականի հոկտեմբերին ԱՄՆ-ի Oak Ridge ազգային լաբորատորիայում: 2012 թվականի նոյեմբերից մինչև 2013 թվականի հունիսը Titan-ը եղել է աշխարհի ամենաարագ սուպերհամակարգիչը։ Ներկայումս այն հինգերորդ տեղում է, բայց դեռ ամենաարագ սուպերհամակարգիչն է ԱՄՆ-ում:

Նրանք նաև մրցում են քվանտում գերակայության համար

IBM-ը կարծում է, որ առաջիկա հինգ տարում ոչ թե սիլիկոնային ավանդական չիպերի վրա հիմնված սուպերհամակարգիչները կսկսեն հեռարձակվել: Ըստ ընկերության հետազոտողների, արդյունաբերությունը նոր է սկսում հասկանալ, թե ինչպես կարելի է օգտագործել քվանտային համակարգիչները: Ակնկալվում է, որ ինժեներները կհայտնաբերեն այս մեքենաների առաջին խոշոր կիրառությունները ընդամենը հինգ տարվա ընթացքում:

Քվանտային համակարգիչներն օգտագործում են հաշվողական միավոր, որը կոչվում է մի կանգուն. Սովորական կիսահաղորդիչները տեղեկատվություն են ներկայացնում 1-ի և 0-ի հաջորդականությունների տեսքով, մինչդեռ քյուբիթները ցուցադրում են քվանտային հատկություններ և կարող են միաժամանակ կատարել 1 և 0 հաշվարկներ: Սա նշանակում է, որ երկու քյուբիթները կարող են միաժամանակ ներկայացնել 1-0, 1-1, 0-1 հաջորդականությունները: . ., 0-0. Հաշվողական հզորությունը երկրաչափականորեն աճում է յուրաքանչյուր կիուբիթով, ուստի տեսականորեն ընդամենը 50 կիուբիթ ունեցող քվանտային համակարգիչը կարող է ավելի շատ մշակման հզորություն ունենալ, քան աշխարհի ամենահզոր սուպերհամակարգիչները:

D-Wave Systems-ն արդեն վաճառում է քվանտային համակարգիչ, որոնցից 2-ն է: qubits. Այնուամենայնիվ D-Wav պատճեններe(5)-ը վիճելի են: Թեև որոշ հետազոտողներ դրանք լավ օգտագործել են, նրանք դեռ չեն գերազանցել դասական համակարգիչները և օգտակար են միայն որոշակի դասերի օպտիմալացման խնդիրների համար:

5. D-Wave քվանտային համակարգիչներ

Մի քանի ամիս առաջ Google Quantum AI Lab-ը ցուցադրեց նոր 72-qubit քվանտային պրոցեսոր, որը կոչվում էր. խոզուկ կոններ (6). Շուտով այն կարող է հասնել «քվանտային գերակայության»՝ գերազանցելով դասական սուպերհամակարգիչին, համենայն դեպս, երբ խոսքը վերաբերում է որոշ խնդիրների լուծմանը: Երբ քվանտային պրոցեսորը ցուցադրում է սխալի բավական ցածր մակարդակ գործարկման մեջ, այն կարող է ավելի արդյունավետ լինել, քան դասական սուպերհամակարգիչը՝ հստակ սահմանված ՏՏ առաջադրանքով:

6. Bristlecone 72 քյուբիթանոց քվանտային պրոցեսոր

Հաջորդը Google-ի պրոցեսորն էր, քանի որ, օրինակ, հունվարին Intel-ը հայտարարեց իր սեփական 49-qubit քվանտային համակարգը, իսկ ավելի վաղ IBM-ը ներկայացրել էր 50-qubit տարբերակը: ինտել չիպ, Լոյհի, այն նորարարական է նաև այլ առումներով։ Սա առաջին «նեյրոմորֆիկ» ինտեգրված սխեման է, որը նախատեսված է նմանակելու, թե ինչպես է մարդու ուղեղը սովորում և հասկանում: Այն «լիովին ֆունկցիոնալ» է և այս տարվա վերջին հասանելի կլինի հետազոտական ​​գործընկերներին:

Սակայն սա միայն սկիզբն է, քանի որ սիլիկոնային հրեշների հետ գործ ունենալու համար անհրաժեշտ է զ միլիոնավոր քյուբիթ. Դելֆթի հոլանդական տեխնիկական համալսարանի մի խումբ գիտնականներ հույս ունեն, որ նման մասշտաբի հասնելու ճանապարհը քվանտային համակարգիչներում սիլիցիումի օգտագործումն է, քանի որ նրանց անդամները գտել են լուծում, թե ինչպես օգտագործել սիլիցիումը՝ ծրագրավորվող քվանտային պրոցեսոր ստեղծելու համար:

Իրենց ուսումնասիրության մեջ, որը հրապարակվել է Nature ամսագրում, հոլանդական թիմը վերահսկել է մեկ էլեկտրոնի պտույտը միկրոալիքային էներգիայի միջոցով: Սիլիցիումի մեջ էլեկտրոնը միաժամանակ պտտվում է վեր ու վար՝ արդյունավետորեն պահելով այն տեղում: Երբ դա ձեռք բերվեց, թիմը միացրեց երկու էլեկտրոններ և ծրագրավորեց դրանք քվանտային ալգորիթմներ գործարկելու համար:

Հնարավոր էր ստեղծել սիլիցիումի հիման վրա երկու բիթ քվանտային պրոցեսոր.

Հետազոտության հեղինակներից բժիշկ Թոմ Ուոթսոնը BBC-ին բացատրել է. Եթե ​​Ուոթսոնին և նրա թիմին հաջողվի միաձուլել ավելի շատ էլեկտրոններ, դա կարող է հանգեցնել ապստամբության: qubit պրոցեսորներսա մեզ մեկ քայլ ավելի կմոտեցնի ապագայի քվանտային համակարգիչներին:

- Ով կկառուցի լիարժեք գործող քվանտային համակարգիչ, նա կկառավարի աշխարհը Սինգապուրի ազգային համալսարանից և Քվանտային տեխնոլոգիաների ազգային կենտրոնի գլխավոր քննիչ Մանաս Մուկերջին վերջերս հարցազրույցում ասել է. Ամենամեծ տեխնոլոգիական ընկերությունների և հետազոտական ​​լաբորատորիաների միջև մրցավազքը ներկայումս կենտրոնացած է այսպես կոչվածի վրա քվանտային գերակայություն, այն կետը, երբ քվանտային համակարգիչը կարող է կատարել հաշվարկներ, որոնք գերազանցում են այն ամենը, ինչ կարող են առաջարկել ամենաառաջադեմ ժամանակակից համակարգիչները:

Google-ի, IBM-ի և Intel-ի ձեռքբերումների վերը նշված օրինակները ցույց են տալիս, որ Միացյալ Նահանգների (և հետևաբար՝ նահանգի) ընկերությունները գերակշռում են այս ոլորտում: Այնուամենայնիվ, չինական Alibaba Cloud-ը վերջերս գործարկել է 11 կուբիթանոց ամպային հաշվողական հարթակ, որը թույլ է տալիս գիտնականներին փորձարկել նոր քվանտային ալգորիթմներ: Սա նշանակում է, որ Չինաստանը քվանտային հաշվողական բլոկների ոլորտում նույնպես տանձերը մոխիրով չի ծածկում։

Այնուամենայնիվ, քվանտային սուպերհամակարգիչների ստեղծման ջանքերը ոչ միայն ոգևորված են նոր հնարավորություններով, այլև հակասություններ են առաջացնում:

Մի քանի ամիս առաջ Մոսկվայում Քվանտային տեխնոլոգիաների միջազգային կոնֆերանսի ժամանակ Ալեքսանդր Լվովսկին (7) ռուսական քվանտային կենտրոնից, ով նաև Կանադայի Կալգարի համալսարանի ֆիզիկայի պրոֆեսոր է, ասաց, որ քվանտային համակարգիչները. ոչնչացման գործիքառանց ստեղծագործելու։

7. Պրոֆեսոր Ալեքսանդր Լվովսկի

Ի՞նչ նկատի ուներ նա։ Առաջին հերթին՝ թվային անվտանգություն։ Ներկայումս ինտերնետով փոխանցվող բոլոր զգայուն թվային տեղեկատվությունը գաղտնագրված է՝ շահագրգիռ կողմերի գաղտնիությունը պաշտպանելու համար: Մենք արդեն տեսել ենք դեպքեր, երբ հաքերները կարող էին գաղտնալսել այս տվյալները՝ կոտրելով կոդավորումը։

Ըստ Լվովի, քվանտային համակարգչի հայտնվելը միայն կհեշտացնի կիբերհանցագործների համար: Այսօր հայտնի ոչ մի գաղտնագրման գործիք չի կարող իրեն պաշտպանել իրական քվանտային համակարգչի մշակող հզորությունից:

Բժշկական գրառումները, ֆինանսական տեղեկատվությունը և նույնիսկ կառավարությունների և ռազմական կազմակերպությունների գաղտնիքները հասանելի կլինեն թավայի մեջ, ինչը, ինչպես նշում է Լվովսկին, կնշանակի, որ նոր տեխնոլոգիաները կարող են սպառնալ ողջ աշխարհակարգին: Այլ փորձագետներ կարծում են, որ ռուսների մտավախություններն անհիմն են, քանի որ իրական քվանտային սուպերհամակարգչի ստեղծումը նաև թույլ կտա. նախաձեռնել քվանտային ծածկագրություն, համարվում է անխորտակելի։

Մեկ այլ մոտեցում

Բացի ավանդական համակարգչային տեխնոլոգիաներից և քվանտային համակարգերի զարգացումից, տարբեր կենտրոններ աշխատում են ապագայի գերհամակարգիչների կառուցման այլ մեթոդների վրա։

Ամերիկյան DARPA գործակալությունը ֆինանսավորում է համակարգչային դիզայնի այլընտրանքային լուծումների վեց կենտրոն։ Ժամանակակից մեքենաներում օգտագործվող ճարտարապետությունը պայմանականորեն կոչվում է ճարտարապետություն ֆոն ՆեյմանՕ՜, նա արդեն յոթանասուն տարեկան է։ Պաշտպանական կազմակերպության աջակցությունը համալսարանական հետազոտողներին նպատակ ունի ավելի խելացի մոտեցում մշակել մեծ քանակությամբ տվյալների մշակման համար, քան երբևէ:

Բուֆերավորում և զուգահեռ հաշվարկ Ահա նոր մեթոդների մի քանի օրինակներ, որոնց վրա աշխատում են այս թիմերը: Մեկ այլ ԶՀԳ (), որը հեշտացնում է հավելվածների մշակումը` փոխակերպելով պրոցեսորի և հիշողության բաղադրիչները մոդուլներով մեկ հավաքույթի, այլ ոչ թե զբաղվի մայր տախտակի վրա դրանց միացման հարցերով:

Անցյալ տարի Մեծ Բրիտանիայից և Ռուսաստանից հետազոտողների թիմը հաջողությամբ ցույց տվեց, որ այդ տեսակը «Կախարդական փոշին»որոնցից կազմված են լույսը և նյութը - ի վերջո գերազանցում է «գործունակությամբ» նույնիսկ ամենահզոր սուպերհամակարգիչներին:

Քեմբրիջի, Սաութհեմփթոնի և Քարդիֆի բրիտանական համալսարանների և ռուսական Սկոլկովո ինստիտուտի գիտնականներն օգտագործել են քվանտային մասնիկներ, որոնք հայտնի են որպես. պոլարիտոնիորը կարող է սահմանվել որպես ինչ-որ բան լույսի և նյութի միջև: Սա բոլորովին նոր մոտեցում է համակարգչային հաշվարկների համար: Գիտնականների կարծիքով, այն կարող է հիմք հանդիսանալ նոր տեսակի համակարգչի համար, որը կարող է լուծել ներկայումս անլուծելի հարցեր՝ տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են կենսաբանությունը, ֆինանսները և տիեզերական ճանապարհորդությունները: Հետազոտության արդյունքները հրապարակված են Nature Materials ամսագրում։

Հիշեք, որ այսօրվա գերհամակարգիչները կարող են լուծել խնդիրների միայն մի փոքր մասը: Նույնիսկ հիպոթետիկ քվանտային համակարգիչը, եթե այն վերջնականապես կառուցվի, լավագույն դեպքում կապահովի քառակուսի արագացում ամենաբարդ խնդիրները լուծելու համար: Մինչդեռ բևեռիտոնները, որոնք «փերի փոշի» են ստեղծում, առաջանում են գալիումի, մկնդեղի, ինդիումի և ալյումինի ատոմների շերտերը լազերային ճառագայթներով ակտիվացնելով։

Այս շերտերի էլեկտրոնները կլանում և արձակում են որոշակի գույնի լույս: Բևեռիտոնները տասը հազար անգամ ավելի թեթև են, քան էլեկտրոնները և կարող են հասնել բավարար խտության՝ նյութի նոր վիճակ առաջացնելու համար, որը հայտնի է որպես Բոզե-Էյնշտեյն կոնդենսատ (ութ). Նրանում պոլարիտոնների քվանտային փուլերը սինխրոնիզացված են և կազմում են մեկ մակրոսկոպիկ քվանտային օբյեկտ, որը կարելի է հայտնաբերել ֆոտոլյումինեսցենցիայի չափումների միջոցով։

8. Սյուժեն, որը ցույց է տալիս Բոզ-Էյնշտեյն կոնդենսատը

Պարզվում է, որ կոնկրետ այս վիճակում պոլարիտոնային կոնդենսատը կարող է լուծել օպտիմիզացման խնդիրը, որը մենք նշեցինք քվանտային համակարգիչները նկարագրելիս շատ ավելի արդյունավետ, քան քյուբիթի վրա հիմնված պրոցեսորները: Բրիտանա-ռուսական ուսումնասիրությունների հեղինակները ցույց են տվել, որ երբ բևեռայինները խտանում են, նրանց քվանտային փուլերը դասավորված են բարդ ֆունկցիայի բացարձակ նվազագույնին համապատասխան կոնֆիգուրացիայով։

«Մենք գտնվում ենք բարդ խնդիրների լուծման համար պոլարիտոնային սյուժեների ներուժի ուսումնասիրման սկզբում», - գրում է Nature Materials-ի համահեղինակ պրոֆ. Պավլոս Լագուդակիս, Սաութհեմփթոնի համալսարանի հիբրիդային ֆոտոնիկայի լաբորատորիայի ղեկավար: «Մենք ներկայումս չափում ենք մեր սարքը հարյուրավոր հանգույցների վրա՝ փորձարկելով հիմքում ընկած վերամշակման հզորությունը»:

Լույսի և նյութի նուրբ քվանտային փուլերի աշխարհից այս փորձարկումներում նույնիսկ քվանտային պրոցեսորները կարծես անշնորհք բան են և ամուր կապված իրականության հետ: Ինչպես տեսնում եք, գիտնականները ոչ միայն աշխատում են վաղվա սուպերհամակարգիչների և վաղվա մյուս մեքենաների վրա, այլև արդեն պլանավորում են, թե ինչ կլինի վաղը։

Այս պահին էքսասանդղակի հասնելը բավականին դժվար կլինի, այնուհետև դուք կմտածեք ֆլոպի սանդղակի (9) հաջորդ հանգրվանների մասին: Ինչպես կարող էիք կռահել, դրան միայն պրոցեսորներ և հիշողություն ավելացնելը բավարար չէ: Եթե ​​գիտնականներին կարելի է հավատալ, ապա նման հզոր հաշվողական ուժի ձեռքբերումը մեզ թույլ կտա լուծել մեզ հայտնի մեգախնդիրներ, ինչպիսիք են քաղցկեղի վերծանումը կամ աստղագիտական ​​տվյալների վերլուծությունը:

9. Գերհամակարգիչների ապագան

Հարցը համապատասխանեցրեք պատասխանին

Ինչ հաջորդ?

Դե, քվանտային համակարգիչների դեպքում հարցեր են առաջանում, թե դրանք ինչի համար պետք է օգտագործվեն։ Ըստ հին ասացվածքի՝ համակարգիչները լուծում են այնպիսի խնդիրներ, որոնք առանց դրանց չէին լինի։ Այսպիսով, մենք, հավանաբար, նախ պետք է կառուցենք այս ֆուտուրիստական ​​գերմեքենաները: Այդ ժամանակ խնդիրներն ինքնին կառաջանան։

Ո՞ր ոլորտներում կարող են օգտակար լինել քվանտային համակարգիչները:

Արհեստական ​​բանականություն. AI ()-ն աշխատում է փորձի միջոցով սովորելու սկզբունքով, որն ավելի ու ավելի ճշգրիտ է դառնում հետադարձ կապի ստացման հետ և մինչև համակարգչային ծրագիրը դառնում է «խելացի»: Հետադարձ կապը հիմնված է մի շարք հնարավոր տարբերակների հավանականությունների հաշվարկների վրա: Մենք արդեն գիտենք, որ Lockheed Martin-ը, օրինակ, նախատեսում է օգտագործել իր D-Wave քվանտային համակարգիչը՝ փորձարկելու ավտոմատ օդաչու ծրագրակազմ, որը ներկայումս չափազանց բարդ է դասական համակարգիչների համար, իսկ Google-ն օգտագործում է քվանտային համակարգիչ՝ մշակելու ծրագրակազմ, որը կարող է տարբերել մեքենաները ուղենիշներից:

Մոլեկուլային մոդելավորում. Քվանտային համակարգիչների շնորհիվ հնարավոր կլինի ճշգրիտ մոդելավորել մոլեկուլային փոխազդեցությունները՝ փնտրելով քիմիական ռեակցիաների օպտիմալ կոնֆիգուրացիաներ։ Քվանտային քիմիան այնքան բարդ է, որ ժամանակակից թվային համակարգիչները կարող են վերլուծել միայն ամենապարզ մոլեկուլները: Քիմիական ռեակցիաները քվանտային բնույթ ունեն, քանի որ դրանք ստեղծում են խիստ խճճված քվանտային վիճակներ, որոնք համընկնում են միմյանց, ուստի լիովին զարգացած քվանտային համակարգիչները կարող են հեշտությամբ գնահատել նույնիսկ ամենաբարդ գործընթացները: Google-ն արդեն զարգացումներ ունի այս ոլորտում՝ նրանք մոդելավորել են ջրածնի մոլեկուլը: Արդյունքը կլինի ավելի արդյունավետ արտադրանք՝ արևային մարտկոցներից մինչև դեղամիջոցներ։

Գաղտնագրություն. Անվտանգության համակարգերն այսօր կախված են արդյունավետ առաջնային արտադրությունից: Դրան կարելի է հասնել թվային համակարգիչների միջոցով՝ դիտարկելով բոլոր հնարավոր գործոնը, սակայն դրա համար պահանջվող ժամանակը ծախսատար և անիրագործելի է դարձնում «կոդը կոտրելը»: Մինչդեռ քվանտային համակարգիչները կարող են դա անել էքսպոնենցիալ, ավելի արդյունավետ, քան թվային մեքենաները, ինչը նշանակում է, որ անվտանգության այսօրվա մեթոդները շուտով հնանալու են: Կան նաև խոստումնալից քվանտային կոդավորման մեթոդներ, որոնք մշակվում են քվանտային խճճվածության միակողմանի բնույթից օգտվելու համար: Համաքաղաքային ցանցերն արդեն ցուցադրվել են մի քանի երկրներում, և չինացի գիտնականները վերջերս հայտարարեցին, որ իրենք հաջողությամբ խճճված ֆոտոններ են ուղարկում ուղեծրային «քվանտային» արբանյակից երեք առանձին բազային կայաններ հետ Երկիր:

Ֆինանսական մոդելավորում. Ժամանակակից շուկաները գոյություն ունեցող ամենաբարդ համակարգերից են: Թեև մշակվել է դրանց նկարագրության և վերահսկման գիտական ​​և մաթեմատիկական ապարատը, նման գործունեության արդյունավետությունը դեռևս մեծապես անբավարար է գիտական ​​առարկաների միջև հիմնարար տարբերության պատճառով. չկա վերահսկվող միջավայր, որտեղ կարող են փորձեր իրականացնել: Այս խնդիրը լուծելու համար ներդրողներն ու վերլուծաբանները դիմել են քվանտային հաշվարկների: Անմիջական օգուտներից մեկն այն է, որ քվանտային համակարգիչներին բնորոշ պատահականությունը համահունչ է ֆինանսական շուկաների ստոխաստիկ բնույթին: Ներդրողները հաճախ ցանկանում են գնահատել արդյունքների բաշխումը շատ մեծ թվով պատահականորեն ստեղծված սցենարներում:

Եղանակի տեսություն. NOAA-ի գլխավոր տնտեսագետ Ռոդնի Ֆ. Վեյհերը պնդում է, որ ԱՄՆ ՀՆԱ-ի գրեթե 30%-ը (6 տրիլիոն դոլար) ուղղակիորեն կամ անուղղակիորեն կախված է եղանակից: սննդամթերքի արտադրության, փոխադրման և մանրածախ վաճառքի համար։ Այսպիսով, աուրան ավելի լավ կանխատեսելու ունակությունը շատ օգտակար կլիներ շատ ոլորտներում, էլ չեմ խոսում բնական աղետներից պաշտպանվելու համար հատկացված ավելի երկար ժամանակի մասին: Միացյալ Թագավորության ազգային օդերեւութաբանական ստորաբաժանումը՝ Met Office-ը, արդեն սկսել է ներդրումներ կատարել նման նորամուծություններում՝ բավարարելու էներգիայի և մասշտաբայնության կարիքները, որոնք պետք է լուծվեն 2020 թվականից սկսած, և հրապարակել է հաշվետվություն սեփական էքսասանդալային հաշվողական կարիքների վերաբերյալ:

Մասնիկների ֆիզիկա. Պինդ մասնիկների ֆիզիկայի մոդելները հաճախ չափազանց բարդ, բարդ լուծումներ են, որոնք պահանջում են շատ հաշվողական ժամանակ թվային սիմուլյացիաների համար: Սա նրանց դարձնում է իդեալական քվանտային հաշվարկների համար, և գիտնականներն արդեն իսկ կապիտալացրել են դա: Ինսբրուկի համալսարանի և Քվանտային օպտիկայի և քվանտային տեղեկատվության ինստիտուտի (IQOQI) հետազոտողները վերջերս օգտագործել են ծրագրավորվող քվանտային համակարգ՝ այս մոդելավորումն իրականացնելու համար: Ըստ Nature-ի հրապարակման՝ խումբն օգտագործել է քվանտային համակարգչի պարզ տարբերակ, որտեղ իոնները կատարում էին տրամաբանական գործողություններ՝ համակարգչային ցանկացած հաշվարկի հիմնական քայլերը: Մոդելավորումը ցույց տվեց լիակատար համաձայնություն նկարագրված ֆիզիկայի իրական փորձերի հետ։ ասում է տեսական ֆիզիկոս Փիթեր Զոլերը։ -