전자의 지평선 - 그리고 더 나아가 ...

내용

암에 대한 엑사스케일이 필요합니다
중국인 꽉 잡아
그들은 스스로 디자인한다
뇌 시뮬레이션을 위한 전력이 충분하지 않습니다.
그들은 또한 양자의 우위를 놓고 경쟁합니다.
또 다른 접근법
질문과 답을 연결하세요

한편으로 그들은 우리가 암을 이겨내고 날씨를 정확하게 예측하며 핵융합을 마스터하는 데 도움이 되어야 합니다. 한편, 지구촌을 파멸시키거나 인류를 노예로 만들지 않을까 하는 두려움도 있다. 그러나 현재 컴퓨터 괴물은 여전히 대선과 보편적 악을 동시에 수행 할 수 없습니다.

60년대에 가장 효율적인 컴퓨터는 메가플롭스 (초당 수백만 개의 부동 소수점 연산). 처리 능력을 갖춘 최초의 컴퓨터 이상 1 GFLOPS (기가플롭스) 크레이 2, 1985년 Cray Research에서 제작했습니다. 처리 능력을 갖춘 최초의 모델 1 TFLOPS 이상 (테라플롭)은 아스키 레드, 1997년 인텔에서 만든 전력 1PFLOPS(페타플롭)에 도달했습니다. 로드 러너, 2008년 IBM에서 출시했습니다.

현재 컴퓨팅 파워 기록은 중국 Sunway TaihuLight에 속하며 9PFLOPS입니다.

보시다시피 가장 강력한 기계는 아직 수백 페타플롭에 도달하지 않았지만 점점 더 엑사스케일 시스템힘을 고려해야 하는 곳 엑사플롭삭 (EFLOPS), 즉 초당 약 1018개 이상의 작업. 그러나 이러한 디자인은 여전히 다양한 수준의 정교함을 갖춘 프로젝트 단계에 불과합니다.

감소 (, 초당 부동 소수점 연산)은 주로 과학 응용 프로그램에서 사용되는 컴퓨팅 성능의 단위입니다. 초당 프로세서 명령의 수를 의미하는 이전에 사용된 MIPS 블록보다 더 다재다능합니다. 플롭은 SI가 아니지만 1/s의 단위로 해석될 수 있습니다.

암에 대한 엑사스케일이 필요합니다

XNUMX엑사플롭 또는 천 페타플롭은 상위 XNUMX대 슈퍼컴퓨터를 모두 합친 것보다 많습니다. 과학자들은 이러한 힘을 가진 차세대 기계가 다양한 분야에서 돌파구를 가져올 것으로 기대하고 있습니다.

예를 들어, 빠르게 발전하는 기계 학습 기술과 결합된 엑사스케일 컴퓨팅 성능은 최종적으로 암 코드를 해독. 의사가 암을 진단하고 치료하기 위해 가지고 있어야 하는 데이터의 양은 너무 커서 기존의 컴퓨터로는 감당하기 어렵습니다. 일반적인 단일 종양 생검 연구에서 의사는 종양의 행동, 약리학적 치료에 대한 반응 및 환자의 신체에 미치는 영향을 분석하는 동안 8백만 개 이상의 측정이 수행됩니다. 이것은 진정한 데이터의 바다입니다.

미국 에너지부(DOE) Argonne 연구소의 Rick Stevens는 말했습니다. -

의학 연구와 컴퓨팅 파워를 결합하여 과학자들은 다음을 위해 노력하고 있습니다. CANDLE 신경망 시스템 (). 이를 통해 각 환자의 개별 요구에 맞는 치료 계획을 예측하고 개발할 수 있습니다. 이것은 과학자들이 주요 단백질 상호작용의 분자적 기초를 이해하고 예측 약물 반응 모델을 개발하며 최적의 치료 전략을 제안하는 데 도움이 될 것입니다. Argonne은 엑사스케일 시스템이 오늘날 알려진 가장 강력한 슈퍼머신보다 50~100배 더 빠르게 CANDLE 애플리케이션을 실행할 수 있을 것이라고 믿습니다.

따라서 우리는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 등장을 고대하고 있습니다. 그러나 첫 번째 버전이 반드시 미국에서 나타나는 것은 아닙니다. 물론 미국은 그것을 만들기 위해 경쟁하고 있으며 지방 정부는 다음과 같은 프로젝트에서 오로라 AMD, IBM, Intel 및 Nvidia와 협력하여 외국 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 노력합니다. 그러나 이는 2021년 이전에는 발생하지 않을 것으로 예상됩니다. 한편, 2017년 XNUMX월 중국 전문가들은 엑사스케일 시제품 제작을 발표했다. 이러한 종류의 계산 단위의 완전히 기능하는 모델은 다음과 같습니다. 톈허 (Tianhe-3) - 그러나 향후 몇 년 안에 준비될 것 같지는 않습니다.

중국인 꽉 잡아

사실은 2013년부터 중국 개발이 세계에서 가장 강력한 컴퓨터 목록에서 XNUMX위를 차지했다는 것입니다. 그는 수년간 지배했다 톈허 (Tianhe-2)이제 손바닥은 언급 된 것에 속합니다. Sunway TaihuLight. 중왕국에서 가장 강력한 이 두 기계는 미국 에너지부의 모든 XNUMX대 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 더 강력하다고 믿어집니다.

물론 미국 과학자들은 XNUMX년 전의 선두 자리를 되찾고 싶어하며 이를 가능하게 하는 시스템을 개발하고 있습니다. 테네시의 Oak Ridge 국립 연구소에서 건설 중입니다. 정상 회담 (2) 올해 말 시운전 예정인 슈퍼컴퓨터. Sunway TaihuLight의 위력을 능가합니다. 더 강력하고 가벼운 신소재를 테스트 및 개발하고, 음파를 사용하여 지구 내부를 시뮬레이션하고, 우주의 기원을 조사하는 천체 물리학 프로젝트를 지원하는 데 사용됩니다.

2. Summit 슈퍼컴퓨터의 공간 계획

언급된 Argonne 국립 연구소에서 과학자들은 곧 더 빠른 장치를 만들 계획입니다. 로 알려진 A21성능은 200페타플롭에 도달할 것으로 예상됩니다.

일본도 슈퍼컴퓨터 경쟁에 참여하고 있다. 최근 미·중 경쟁으로 다소 흐려졌지만, 런칭을 계획하고 있는 나라는 바로 이 나라다. ABKI 시스템 (), 130페타플롭의 전력을 제공합니다. 일본인들은 이러한 슈퍼컴퓨터가 AI(인공지능)나 딥 러닝을 개발하는 데 사용될 수 있기를 희망합니다.

한편, 유럽 의회는 EU 2022억 유로의 슈퍼컴퓨터를 건설하기로 막 결정했습니다. 이 컴퓨팅 괴물은 2023년과 XNUMX년에 우리 대륙의 연구 센터에서 작업을 시작할 것입니다. 기계는 안에 건축될 것입니다 유로GPK 프로젝트건설은 회원국이 자금을 조달하므로 폴란드도 이 프로젝트에 참여할 것입니다. 예측 전력은 일반적으로 "프리엑사스케일"이라고 합니다.

2017년 순위에 따르면 지금까지 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 202대 중 중국이 40대(144%), 미국이 29대(XNUMX%)를 차지했다.

중국은 또한 미국의 35%에 비해 세계 컴퓨팅 파워의 30%를 사용합니다. 다음으로 슈퍼컴퓨터가 가장 많은 국가는 일본(35개 시스템), 독일(20개), 프랑스(18개), 영국(15개)입니다. 원산지 국가에 관계없이 가장 강력한 XNUMX대의 슈퍼 컴퓨터가 모두 다른 버전의 Linux를 사용한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

그들은 스스로 디자인한다

슈퍼컴퓨터는 이미 과학 및 기술 산업을 지원하는 귀중한 도구입니다. 이를 통해 연구원과 엔지니어는 생물학, 날씨 및 기후 예측, 천체 물리학 및 핵무기와 같은 분야에서 꾸준한 발전(때로는 엄청난 도약)을 할 수 있습니다.

나머지는 그들의 힘에 달려 있습니다. 향후 수십 년 동안 슈퍼컴퓨터의 사용은 이러한 유형의 첨단 인프라에 접근할 수 있는 국가의 경제, 군사 및 지정학적 상황을 크게 변화시킬 수 있습니다.

이 분야의 발전은 너무 빨라서 새로운 세대의 마이크로프로세서를 설계하는 것은 이미 수많은 인적 자원이 감당하기에도 너무 어려워졌습니다. 이러한 이유로 고급 컴퓨터 소프트웨어와 슈퍼컴퓨터는 접두사 "수퍼"를 포함하여 컴퓨터 개발에서 점점 더 주도적인 역할을 하고 있습니다.

3. 일본 슈퍼컴퓨터

제약 회사는 컴퓨팅 초능력 덕분에 곧 완전히 운영될 수 있습니다. 엄청난 수의 인간 게놈 처리, 다양한 질병에 대한 새로운 의약품과 치료법을 만드는 데 도움이 될 동식물.

정부가 슈퍼컴퓨터 개발에 많은 투자를 하고 있는 또 다른 이유(사실 주요 원인 중 하나). 보다 효율적인 차량은 미래의 군사 지도자가 모든 전투 상황에서 명확한 전투 전략을 개발하는 데 도움이 되고 보다 효과적인 무기 시스템을 개발할 수 있으며 법 집행 기관과 정보 기관이 잠재적 위협을 사전에 식별할 수 있도록 지원합니다.

뇌 시뮬레이션을 위한 전력이 충분하지 않습니다.

새로운 슈퍼컴퓨터는 오랫동안 우리에게 알려진 자연 슈퍼컴퓨터인 인간의 두뇌를 해독하는 데 도움이 될 것입니다.

국제 과학자 팀은 최근 뇌의 신경 연결을 모델링하는 중요한 새로운 단계를 나타내는 알고리즘을 개발했습니다. 새로운 네스트 알고리즘Frontiers in Neuroinformatics에 발표된 오픈 액세스 논문에 설명된 이 기술은 슈퍼컴퓨터에서 인간 두뇌에 있는 100억 개의 상호 연결된 뉴런을 시뮬레이션할 것으로 예상됩니다. 독일 연구 센터인 율리히(Jülich), 노르웨이 생명 과학 대학, 아헨 대학, 일본 RIKEN 연구소, 스톡홀름에 있는 KTH 왕립 공과 대학의 과학자들이 이 작업에 참여했습니다.

2014년부터 독일의 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터(Jülich Supercomputing Center)의 RIKEN 및 JUQUEEN 슈퍼컴퓨터에서 대규모 신경망 시뮬레이션이 실행되어 인간 두뇌에 있는 약 1%의 뉴런 연결을 시뮬레이션했습니다. 왜 그렇게 많은가? 슈퍼컴퓨터가 뇌 전체를 시뮬레이션할 수 있습니까?

스웨덴 회사 KTH의 Susanne Kunkel이 설명합니다.

시뮬레이션 동안 뉴런 활동 전위(짧은 전기 충격)는 약 100명 모두에게 전송되어야 합니다. 노드라고 하는 작은 컴퓨터에는 각각 실제 계산을 수행하는 여러 프로세서가 장착되어 있습니다. 각 노드는 이러한 임펄스가 이 노드에 존재하는 가상 뉴런과 관련이 있는지 확인합니다.

4. 뉴런의 뇌 연결 모델링, 즉 우리는 여행의 시작에 불과합니다(1%)

분명히 뉴런당 이러한 추가 비트에 대해 프로세서에 필요한 컴퓨터 메모리의 양은 신경망의 크기에 따라 증가합니다. 전체 인간 두뇌의 1% 시뮬레이션을 넘어서려면(4) 다음이 필요합니다. XNUMX배 더 많은 메모리 오늘날 모든 슈퍼컴퓨터에서 사용할 수 있는 것보다 따라서 미래의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터의 맥락에서만 전체 두뇌의 시뮬레이션을 얻는 것에 대해 이야기하는 것이 가능할 것입니다. 이것이 차세대 NEST 알고리즘이 작동해야 하는 곳입니다.

세계 TOP-5 슈퍼컴퓨터

1. 선웨이 타이후라이트 – 93년 중국 우시에서 출시된 2016PFLOPS 슈퍼컴퓨터. 2016년 500월부터 세계에서 가장 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 슈퍼컴퓨터 TOPXNUMX 목록에서 XNUMX위를 차지했습니다.

2. Tianhe-2(은하수-2) 중국의 NUDT()에서 제작한 33,86PFLOPS의 컴퓨팅 성능을 갖춘 슈퍼컴퓨터입니다. 2013년 XNUMX월 이후

2016년 XNUMX월까지 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터였습니다.

3. 피즈 데인트 - Cray가 개발한 디자인으로 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅 센터에 설치됨(). 최근에 업그레이드되었습니다. Nvidia Tesla K20X 가속기가 새로운 Tesla P100으로 교체되어 2017년 여름 컴퓨팅 성능을 9,8에서 19,6 PFLOPS로 높일 수 있었습니다.

4. 교코우 ExaScaler와 PEZY Computing이 개발한 슈퍼컴퓨터입니다. Yokohama Institute of Geosciences의 일본 해양과학기술청(JAMSTEC)에 위치; 지구 시뮬레이터와 같은 층에 있습니다. 전력: 19,14PFLOP.

5. 타이탄 Cray Inc.에서 제조한 17,59 PFLOPS 슈퍼컴퓨터입니다. 2012년 2012월 미국 Oak Ridge National Laboratory에서 출시되었습니다. 2013년 XNUMX월부터 XNUMX년 XNUMX월까지 Titan은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터였습니다. 현재 XNUMX위이지만 여전히 미국에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터입니다.

그들은 또한 양자의 우위를 놓고 경쟁합니다.

IBM은 앞으로 XNUMX년 안에 전통적인 실리콘 칩을 기반으로 하는 슈퍼컴퓨터가 아니라 방송을 시작할 것이라고 믿습니다. 회사의 연구원에 따르면 업계는 양자 컴퓨터가 어떻게 사용될 수 있는지 이해하기 시작했습니다. 엔지니어들은 단 XNUMX년 만에 이러한 기계의 첫 번째 주요 응용 프로그램을 발견할 것으로 예상됩니다.

양자 컴퓨터는 큐빗. 일반 반도체는 1과 0의 시퀀스 형태로 정보를 나타내는 반면 큐비트는 양자 특성을 나타내며 1과 0으로 계산을 동시에 수행할 수 있습니다. 즉, 두 개의 큐비트가 1-0, 1-1, 0-1의 시퀀스를 동시에 나타낼 수 있음을 의미합니다. . ., 0-0. 컴퓨팅 성능은 큐비트마다 기하급수적으로 증가하므로 이론적으로 50큐비트의 양자 컴퓨터는 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터보다 더 많은 처리 능력을 가질 수 있습니다.

D-Wave Systems는 이미 양자 컴퓨터를 판매하고 있으며 그 중 2대가 있다고 합니다. 큐비트. 하지만 D-Wav 사본e(5)는 논쟁의 여지가 있습니다. 일부 연구원들이 그것들을 잘 사용하기는 했지만 여전히 고전적인 컴퓨터보다 성능이 뛰어나지 않으며 특정 클래스의 최적화 문제에만 유용합니다.

5. D-Wave 양자 컴퓨터

몇 달 전 Google Quantum AI Lab은 새로운 72큐비트 양자 프로세서를 선보였습니다. 강모 콘 (6). 적어도 몇 가지 문제를 해결하는 데 있어서는 곧 고전 슈퍼컴퓨터를 능가하여 "양자 우위"를 달성할 수 있습니다. 양자 프로세서가 작동 시 오류율이 충분히 낮으면 IT 작업이 잘 정의된 기존 슈퍼컴퓨터보다 더 효율적일 수 있습니다.

6. Bristlecone 72 큐비트 양자 프로세서

그 다음은 Google 프로세서였습니다. 예를 들어 49월에 Intel은 자체 50큐비트 양자 시스템을 발표했고 이전 IBM은 XNUMX큐비트 버전을 발표했습니다. 인텔 칩, Loihi, 다른 면에서도 혁신적입니다. 이것은 인간의 두뇌가 배우고 이해하는 방식을 모방하도록 설계된 최초의 "뉴로모픽(neuromorphic)" 집적 회로입니다. "완전히 작동"하며 올해 후반에 연구 파트너에게 제공될 예정입니다.

그러나 이것은 시작에 불과합니다. 왜냐하면 실리콘 몬스터를 다룰 수 있으려면 z가 필요하기 때문입니다. 수백만 큐비트. Delft에 있는 Dutch Technical University의 과학자 그룹은 이러한 규모를 달성하는 방법이 양자 컴퓨터에서 실리콘을 사용하는 것이라고 희망하고 있습니다. 구성원들이 실리콘을 사용하여 프로그래밍 가능한 양자 프로세서를 만드는 방법을 찾았기 때문입니다.

네이처 저널에 발표된 그들의 연구에서 네덜란드 팀은 마이크로파 에너지를 사용하여 단일 전자의 회전을 제어했습니다. 실리콘에서 전자는 동시에 위아래로 회전하여 효과적으로 제자리에 고정됩니다. 일단 그것이 달성되면, 팀은 두 개의 전자를 함께 연결하고 양자 알고리즘을 실행하도록 프로그래밍했습니다.

실리콘 기반으로 제작 가능 XNUMX비트 양자 프로세서.

이 연구의 저자 중 한 명인 Dr Tom Watson은 BBC에 설명했습니다. Watson과 그의 팀이 더 많은 전자를 융합할 수 있다면 반란으로 이어질 수 있습니다. 큐비트 프로세서이를 통해 우리는 미래의 양자 컴퓨터에 한 걸음 더 다가갈 것입니다.

- 완벽하게 작동하는 양자 컴퓨터를 만드는 사람이 세상을 지배할 것입니다. 싱가포르 국립 대학교의 마나스 무케르지(Manas Mukherjee)와 국립 양자 기술 센터(National Center for Quantum Technology)의 수석 연구원은 최근 인터뷰에서 말했습니다. 가장 큰 기술 회사와 연구소 간의 경쟁은 현재 소위 말하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 양자 우위, 양자 컴퓨터가 가장 진보된 현대 컴퓨터가 제공할 수 있는 것 이상으로 계산을 수행할 수 있는 지점.

위의 Google, IBM 및 Intel 성과의 예는 미국(및 이에 따라 주)의 회사가 이 분야에서 지배적임을 나타냅니다. 그러나 중국의 Alibaba Cloud는 최근 과학자들이 새로운 양자 알고리즘을 테스트할 수 있는 11큐비트 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 출시했습니다. 이는 양자컴퓨팅 블록 분야의 중국도 배를 재로 덮지 않는다는 의미다.

그러나 양자 슈퍼컴퓨터를 만들기 위한 노력은 새로운 가능성에 열광할 뿐만 아니라 논란을 불러일으키기도 한다.

몇 달 전 모스크바에서 열린 양자 기술에 관한 국제 회의에서 캐나다 캘거리 대학의 물리학 교수이기도 한 러시아 양자 센터의 알렉산더 르보프스키(7)는 양자 컴퓨터가 파괴 도구생성하지 않고.

7. Alexander Lvovsky 교수

그는 무엇을 의미 했습니까? 먼저 디지털 보안입니다. 현재 인터넷을 통해 전송되는 모든 민감한 디지털 정보는 이해 관계자의 개인 정보를 보호하기 위해 암호화됩니다. 우리는 이미 해커가 암호화를 깨뜨려 이 데이터를 가로챌 수 있는 경우를 보았습니다.

Lvov에 따르면 양자 컴퓨터의 등장은 사이버 범죄자를 더 쉽게 만들 것입니다. 오늘날 알려진 어떤 암호화 도구도 실제 양자 컴퓨터의 처리 능력으로부터 스스로를 보호할 수 없습니다.

의료 기록, 재정 정보, 심지어 정부와 군사 조직의 비밀까지도 한 곳에서 이용할 수 있게 되며, 이는 Lvovsky가 지적했듯이 신기술이 전 세계 질서를 위협할 수 있음을 의미합니다. 다른 전문가들은 러시아인의 두려움이 근거가 없다고 생각합니다. 실제 양자 슈퍼컴퓨터를 만들면 양자 암호화 시작, 파괴할 수 없는 것으로 간주됩니다.

또 다른 접근법

전통적인 컴퓨터 기술과 양자 시스템의 개발 외에도 다양한 센터에서 미래의 슈퍼컴퓨터를 구축하는 다른 방법을 연구하고 있습니다.

미국 기관 DARPA는 대체 컴퓨터 설계 솔루션을 위한 XNUMX개 센터에 자금을 지원합니다. 현대 기계에 사용되는 아키텍처는 일반적으로 폰 노이만 아키텍처오, 그는 이미 일흔 살입니다. 대학 연구원에 대한 국방 조직의 지원은 그 어느 때보다 많은 양의 데이터를 처리하는 더 스마트한 접근 방식을 개발하는 것을 목표로 합니다.

버퍼링 및 병렬 컴퓨팅 다음은 이 팀이 작업하고 있는 새로운 방법의 몇 가지 예입니다. 또 다른 ADA (), 마더보드에서의 연결 문제를 처리하는 대신 모듈이 있는 CPU 및 메모리 구성 요소를 하나의 어셈블리로 변환하여 애플리케이션 개발을 단순화합니다.

작년에 영국과 러시아의 연구원 팀이 유형을 성공적으로 시연했습니다. "마법 가루"그 중 그들이 구성 빛과 물질 - 궁극적으로 가장 강력한 슈퍼컴퓨터보다 "성능"이 뛰어납니다.

영국 케임브리지 대학교, 사우샘프턴 대학교, 카디프 대학교와 러시아 스콜코보 연구소의 과학자들은 다음과 같은 양자 입자를 사용했습니다. 폴라리톤빛과 물질 사이의 어떤 것으로 정의할 수 있습니다. 이것은 컴퓨터 컴퓨팅에 대한 완전히 새로운 접근 방식입니다. 과학자들에 따르면 생물학, 금융 및 우주 여행과 같은 다양한 분야에서 현재 풀리지 않는 문제를 해결할 수 있는 새로운 유형의 컴퓨터의 기반을 형성할 수 있습니다. 연구 결과는 네이처 머티리얼즈 저널에 게재됐다.

오늘날의 슈퍼컴퓨터는 문제의 극히 일부만 처리할 수 있음을 기억하십시오. 가상의 양자 컴퓨터라 할지라도 그것이 마침내 만들어지면 기껏해야 가장 복잡한 문제를 풀기 위한 XNUMX차 속도 향상을 제공할 것입니다. 한편, "요정 먼지"를 생성하는 폴라리톤은 레이저 빔으로 갈륨, 비소, 인듐, 알루미늄 원자 층을 활성화하여 생성됩니다.

이 층의 전자는 특정 색상의 빛을 흡수하고 방출합니다. 폴라리톤은 전자보다 XNUMX배 더 가벼우며 다음과 같은 새로운 상태의 물질을 생성하기에 충분한 밀도에 도달할 수 있습니다. 보스-아인슈타인 응축수 (여덟). 그 안에 있는 폴라리톤의 양자 위상은 동기화되어 광발광 측정으로 감지할 수 있는 단일 거시적 양자 물체를 형성합니다.

8. 보스-아인슈타인 응축수를 보여주는 플롯

이 특정 상태에서 폴라리톤 응축물은 큐비트 기반 프로세서보다 훨씬 더 효율적으로 양자 컴퓨터를 설명할 때 언급한 최적화 문제를 해결할 수 있습니다. 영국-러시아 연구의 저자들은 폴라리톤이 응축됨에 따라 양자 위상이 복잡한 함수의 절대 최소값에 해당하는 구성으로 배열된다는 것을 보여주었습니다.

"우리는 복잡한 문제를 해결하기 위한 폴라리톤 플롯의 잠재력을 탐구하기 시작했습니다."라고 Nature Materials의 공동 저자인 Prof. 사우샘프턴 대학의 하이브리드 광자 연구실 책임자인 Pavlos Lagoudakis는 다음과 같이 말했습니다. "현재 기본 처리 능력을 테스트하면서 장치를 수백 개의 노드로 확장하고 있습니다."

빛과 물질의 미묘한 양자 위상의 세계에서 이러한 실험에서 양자 프로세서조차도 서투르고 현실과 단단히 연결된 것처럼 보입니다. 보시다시피 과학자들은 내일의 슈퍼컴퓨터와 모레의 기계를 연구할 뿐만 아니라 이미 내일 일어날 일을 계획하고 있습니다.

이 시점에서 엑사스케일에 도달하는 것은 상당한 도전이 될 것이며, 플롭 스케일(9)의 다음 이정표에 대해 생각할 것입니다. 짐작하셨겠지만 프로세서와 메모리를 추가하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 과학자들을 믿는다면, 그러한 강력한 컴퓨팅 파워를 달성하면 암을 해독하거나 천문학 데이터를 분석하는 것과 같이 우리에게 알려진 거대한 문제를 해결할 수 있을 것입니다.

9. 슈퍼컴퓨팅의 미래

질문과 답을 연결하세요

다음은 뭐지?

음, 양자 컴퓨터의 경우, 그것들을 무엇에 사용해야 하는지에 대한 질문이 생깁니다. 옛 속담에 따르면 컴퓨터는 컴퓨터 없이는 존재하지 않을 문제를 해결합니다. 그래서 우리는 아마도 이러한 미래형 슈퍼머신을 먼저 만들어야 할 것입니다. 그러면 문제가 저절로 생깁니다.

양자 컴퓨터는 어떤 영역에서 유용할 수 있습니까?

인공 지능. AI()는 경험을 통한 학습의 원리에 따라 작동하며, 피드백이 수신되고 컴퓨터 프로그램이 "스마트"해질 때까지 점점 더 정확해집니다. 피드백은 가능한 여러 옵션의 확률 계산을 기반으로 합니다. 예를 들어 록히드 마틴은 현재 기존 컴퓨터로는 너무 복잡한 자동 조종 소프트웨어를 테스트하기 위해 D-Wave 양자 컴퓨터를 사용할 계획이며, Google은 양자 컴퓨터를 사용하여 자동차를 랜드마크와 구별할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 있다는 것을 이미 알고 있습니다.

분자 모델링. 양자 컴퓨터 덕분에 분자 상호 작용을 정확하게 모델링하고 화학 반응에 대한 최적의 구성을 찾는 것이 가능합니다. 양자 화학은 너무 복잡해서 현대의 디지털 컴퓨터는 가장 단순한 분자만 분석할 수 있습니다. 화학 반응은 서로 중첩되는 고도로 얽힌 양자 상태를 생성하기 때문에 본질적으로 양자이므로 완전히 개발된 양자 컴퓨터는 가장 복잡한 프로세스도 쉽게 평가할 수 있습니다. Google은 이미 이 분야에서 발전을 이루었습니다. 그들은 수소 분자를 모델링했습니다. 그 결과 태양 전지판에서 의약품에 이르기까지 더 효율적인 제품이 될 것입니다.

암호화. 오늘날 보안 시스템은 효율적인 XNUMX차 세대에 의존합니다. 이것은 가능한 모든 요소를 살펴봄으로써 디지털 컴퓨터로 달성할 수 있지만, 그렇게 하는 데 필요한 시간의 양이 "코드를 깨뜨리는" 비용이 많이 들고 비실용적입니다. 한편, 양자 컴퓨터는 이를 기하급수적으로, 디지털 기계보다 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 즉, 오늘날의 보안 방법은 곧 쓸모 없게 될 것입니다. 양자 얽힘의 단방향 특성을 활용하기 위해 개발 중인 유망한 양자 암호화 방법도 있습니다. 도시 전역의 네트워크는 이미 여러 국가에서 시연되었으며 중국 과학자들은 최근 궤도를 도는 "양자" 위성에서 얽힌 광자를 지구로 다시 XNUMX개의 개별 기지국으로 보내는 데 성공했다고 발표했습니다.

재무 모델링. 현대 시장은 현존하는 가장 복잡한 시스템 중 하나입니다. 기술 및 제어를 위한 과학적, 수학적 장치가 개발되었지만 과학 분야 간의 근본적인 차이로 인해 이러한 활동의 효율성은 여전히 크게 불충분합니다. 실험을 수행할 수 있는 제어된 환경이 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 투자자와 분석가는 양자 컴퓨팅으로 눈을 돌렸습니다. 즉각적인 이점 중 하나는 양자 컴퓨터에 내재된 무작위성이 금융 시장의 확률론적 특성과 일치한다는 것입니다. 투자자들은 종종 무작위로 생성된 매우 많은 시나리오에서 결과의 분포를 평가하기를 원합니다.

일기 예보. NOAA 수석 경제학자 Rodney F. Weiher는 미국 GDP(30조 달러)의 거의 6%가 날씨에 직간접적으로 의존한다고 주장합니다. 식품 생산, 운송 및 소매. 따라서 오라를 더 잘 예측하는 능력은 자연 재해 보호에 할당된 시간이 더 길다는 것은 말할 것도 없고 많은 영역에서 매우 유용할 것입니다. 영국 기상청인 Met Office는 이미 2020년부터 처리해야 할 전력 및 확장성 요구 사항을 충족하기 위해 이러한 혁신에 투자하기 시작했으며 자체 엑사스케일 컴퓨팅 요구 사항에 대한 보고서를 발표했습니다.

입자 물리학. 고체 입자 물리학 모델은 종종 수치 시뮬레이션을 위해 많은 계산 시간이 필요한 매우 복잡하고 복잡한 솔루션입니다. 이것은 그것들을 양자 컴퓨팅에 이상적으로 만들고 과학자들은 이미 이것을 이용했습니다. 인스브루크 대학과 IQOQI(Institute for Quantum Optics and Quantum Information)의 연구원들은 최근 이 시뮬레이션을 수행하기 위해 프로그래밍 가능한 양자 시스템을 사용했습니다. 네이처의 간행물에 따르면, 이 그룹은 이온이 모든 컴퓨터 계산의 기본 단계인 논리 연산을 수행하는 간단한 버전의 양자 컴퓨터를 사용했습니다. 시뮬레이션은 설명된 물리학의 실제 실험과 완전히 일치하는 것으로 나타났습니다. 이론 물리학자 Peter Zoller는 말합니다. -