量子科技时代来临,科技巨头抢占话语权
作者:编辑
2020-03-21
摘要:电影《蚁人2:黄蜂女现身》中,有一段对于量子技术的叙述:“忘记纳米技术、人工智能、密码货币,它们在量子技术面前都不值得一提。” 不只是电影中的场景,现实···

“量子电脑座落在2.3米高的玻璃框架内,看起来就像是一件艺术品。”媒体赞叹着。2019年CES展中,IBM展示了全球第一台商用量子电脑IBM Q System One,让外界对于IBM量子电脑的真实样貌与美丽外型留下深刻印象。IBM还预计在美国纽约开设“量子运算中 心”,成为世界上少数几个拥有运营量子运算技术能力、基础设施和专业知识的地方。

滥觞——摩尔定律的瓶颈

在量子电脑真正大量进入我们的生活前,倒是先进入了电影与小说场景。以《达芬奇密码》闻名全球的推理小说家丹·布朗(Dan Brawn)2017年作品《起源》,就提到科技怪客艾德蒙以量子电脑运算出生命起源;2018年漫威电影《蚁人2:黄蜂女现身》与今年的《复仇者联盟4》也都以量子领域为重要的故事元素。

不过,以量子特性打造出的电脑,并非仅能出现在科幻电影之中,事实上量子芯片雏形已经出现在地球上了,领航者包括IBM、Google与Intel等科技巨擘,也有D-wave等新创公司。

量子电脑也是欧美政府相当重视的技术。2016年,欧盟发表了量子宣言(Quantum Manifesto),启动量子技术旗舰计划;创业风气盛行的美国硅谷,量子电脑就是当红的投资项目,中国则是发射了量子科学实验用卫星墨子号上太空。

各国重视的原因,在于这将是量子力学的二次革命,“1957年电晶体的发明(带动现代半导体产业蓬勃发展),只用到简单的量子力学,现在的量子电脑,利用量子的纠缠性与叠加性等物理现象,带动量子力学的第二次革命。”专家在“科创讲堂”演讲中指出。

理论上,这个革命可以带来庞大的运算威力,因为在相同位元数比较之下,量子电脑的运算速度是传统电脑的2的n次方。也就是说,在短短几秒中,量子电脑就能解开现在超级电脑要花上几万年才能解开的问题,快如闪电。

“量子电脑的威力将等同于二战时的核弹技术。”美国智库明言。虽然,量子电脑还在初步发展,就算是乐观估计,都还需要5年以上的发展时间,才会大量地展开商业应用,但量子电脑庞大的运算威力可能对国防安全带来毁灭性的影响,让各国政府不敢小觑。

到底量子运算是什么?专家在《量子科技时代的来临》一文指出,“在量子科技的世界中,人们完全抛弃传统资讯处理器的概念,即抛弃利用电晶体控制电流开关来实行数位化的手段,而是用量子叠加态处理资讯的数位化,并用量子纠缠实现平行计算。”

量子纠缠的特性比光速还要快,还被爱因斯坦形容为“鬼魅似的远距作用(Spooky action at a distance)”,因而增添不少玄妙色彩。除了国防安全需求,量子电脑的热潮也与半导体界著名预测:摩尔定律(Moore's law)的瓶颈有关。

摩尔定律为Intel创办人之一摩尔(Gordon Moore)在1965年提出,内容为积体电路中的电晶体数目,每隔12个月就会增加1倍;而后摩尔修正了模型,改为单位面积芯片上的电晶体数量每2年就能增加1倍。若换算为成本,意指即每隔2年,积体电路成本可降低5成。不仅Intel,整个全球半导体业在这50多年来,大致依循摩尔定律增加电晶体的数目。

不过,电晶体未来可能遭遇到物理瓶颈,随着摩尔定律的进展,电晶体越变越小,其氧化层亦会越来越薄……有可能产生闸极漏电流,影响原本的电晶体效能。此外,业界也担忧芯片制造成本过于昂贵的问题。

虽然,摩尔定律仅是一个技术发展预测,不是严谨的科学定律,但也让人不禁想问,摩尔定律过完50岁生日后,还能继续走多远?

摩尔定律的极限,让半导体业者从3D芯片设计、石墨烯等硅材料替代品与硅光子元件等各种方向,找寻电脑芯片的未来,量子电脑也是新方向之一。业界探讨,或许量子电脑有可能解决摩尔定律的瓶颈。

摩尔定律最大的意义是成为全世界半导体公司的监督者。摩尔定律引领美、日、韩等国这50年来的半导体技术走向,驱使全球半导体工业甚至学术界不断研究半导体特性、元件物理与制作技术。

不过专家预测,“摩尔定律在技术上可行,电晶体密度还是会翻倍增加,可以持续到2030年,但业界会在2030年前就会先遭受到‘经济成本’太高的挑战。”国际研究暨顾问机构Gartne“曾统计,以7纳米技术而言,SoC (系统单芯片)的总设计成本将增加至2亿美元。如果10纳米芯片产量低于1,000万片,分摊到每个芯片成本就高达100美元。以此推估七纳米以下制程,若良率与产出无法提升,单颗芯片成本将十分高昂。

至于量子电脑与古典电脑的运算力差异有多大?如果每次走1米,走30次后可以走多远?传统电脑的走法是1X30,结果是30米;量子电脑则是2的30次方,约等于绕地球26圈。这种‘指数增长’便是量子电脑的威力。”

从理论上来看,一台50个量子位元的量子电脑,就能超越世界上最强的超级电脑运算力!量子电脑可能带来的极大运算力,已经成为Intel、IBM、 Google及微软(Microsoft)等世界科技巨头竞相研发的领域。

科技巨头竞赛——Google取得先机

量子位元数量是这些公司的竞逐重点。Google目前研发出72量子位元数芯片Bristlecone(狐尾松),成为现今量子位元数最高的纪录保持人,而Intel与IBM则分别以49个与50个量子位元紧追在后。在2019的CES大会上,IBM还发表20个位元的量子电脑IBM Q System One,并宣布将在2019年于纽约开设首个IBM Q量子运算中心目前量子电脑还在非常初期的研究阶段,外界对于量子电脑的终极影响力还不清楚,较为具体的认知是可能对于“制药动力学”、“机器学习”等领域带来革命性影响。在众多领域当中,业界已经公认量子电脑在加解密领域将带来巨大的影响。

科技部前瞻量子科技研究中心计划主持人、清华大学物理系教授牟中瑜指出,量子电脑还在研究初期,因此业界都在找寻什么样的问题适合用量子电脑?“量子电脑并非无所不能,量子电脑和我们手边的电脑系统完全不同,要针对‘特别的’问题才有优势。就像我们不会使用超级电脑做极为简单的加减乘除一样。”

哪些特别的问题呢?目前已经有量子因式分解演算法算法(Shor's algorithm)证明,可以运用量子电脑有效地进行大数值的因式分解,与量子搜寻演算法(Grover's algorithm)等演算法出现,让量子电脑目前在这两大应用领域中充满优势。

Shor量子因式分解演算法是以量子力学为工作原理,与古典演算法的逻辑完全不一样。以因式分解一个300位数的半质数为例, 若以古典的演算法约需要10的24次方个步骤,以运算速度为10的12次方Hz的电脑计算,若每一步骤需要一个周期,则需要15万年解决,但若以量子的演算法去做因式分解,则不到一秒!……而Grover的量子搜寻演算法之搜寻次数则只需要约古典演算法搜寻次数的平方根。所以同样一个问题,古典演算法需要约数十万次的搜寻次数,而量子演算法只需约一千次。

 我们生活中普遍使用的RSA密码就是植基于“将很大的数字N作质因数分解是困难的”这件事,但Shof量子演算法将质因数分解变得非常容易。因此量子电脑将对RSA加解密系统带来毁灭性影响。

若业界真正制造出量子电脑,并且利用量子验算法快速破解因式分解,那现今我们用的RSA加密就形成虚设,这也是为什么军事国防、金融及资安,对于Shof量子因式分解演算法的威力特别看重。

不过,量子电脑在十年后取代我们的手机的可能性不高。

前进未来世界——待突破的两大挑战

20年内量子电脑成为个人电脑的可能性极低。量子电脑在初始,会与一般电脑一起以混合运算形式存在,如IBM Q System One就是透过古典电脑控制量子电脑,而且由于量子电脑必须在接近绝对零度(约摄氏-273度)的极度低温环境中,量子芯片也得在大型的冷却设备内运作,我们很难随身携带这么大个冰箱出门,因此量子电脑在初期会以云端运算(Cloud Computing)方式提供服务。”

而且量子电脑也未必会在我们的生活中呼风唤雨,因为技术制造还有重重挑战。以目前最受欢迎的量子闸派别技术来看,Google虽然指称已经造出72个量子位元的处理器,但光拼“数量”还不够,还需要高品质的量子位元,才能提高运算精确度。因此目前的量子电脑都需要加入“除错”机制,也就是说,一个量子位元,可能需要配上3-4个用来除错的量子位元,才能够提高量子位元的总体品质。

也因此理论上1000个位元的电脑,在实际执行上,可能需要成千上万个量子位元才能做出精确的运算,以目前的技术来看,20年都不一定做得到。

另外,量子状态虽然很神奇,但却有个“玻璃心”,很脆弱。量子状态存在的时间很短,连一秒钟都不到,在这个电光火石的短短时间,就要利用这些位元运算完毕,并测量全部的量子位元找出答案,这也是一大技术瓶颈。

由于以上两大技术困难,现阶段来说,很多科技业界大老对于量子电脑没有太多期待。

超微(AMD)CEO暨总裁苏姿丰接受采访时就指出,现在还看不出来量子电脑在未来半导体产业中,是扮演重要角色或只是小小的配角,因此对AMD来说,现阶段帮摩尔定律“延寿”(举例来说,利用各种技术延长摩尔定律的时间,如芯片的3D整合技术)更为重要。

全球存储器大厂美光也抱持雷同看法。“美光对于重要的新兴科技都有投入研究资源,量子电脑也是美光研究领域之一,不过,现在要谈论此对半导体界带来的影响性都还太早。”美光运算与网路业务部门资深副总裁暨总经理Thomas T. Eby指出。 

量子电脑是一定会做这件事,但现在讲太远。量子电脑是最高速运算,不容易用在商业上,这种超超高速运算,或许是用在黑洞观测上,一般商业应用其实用不到。

附录

将来,这些行业都需要两字电脑

金融服务:投资组合优化和风险欺诈预测。

资源管理:资产贬值和应用系统分布优化。

医疗保健:蛋白质折叠和药物发现。

制造业:供应链和采购。

媒体和技术:广告编辑和广告收益最大化。

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