Comments 48
К примеру, если для 1024 потоков в обычном компьютере потребуется такое же количество логических процессоров, то в квантовом — всего 10.
Не понятно, поясните, пожалуйста!
Сравнение некорректное. На обычном компьютере можно будет запустить 1024 разные задачи параллельно.
На квантовом — одну задачу, но с 1024 разными входами. При этом КК сможет вернуть результат только 10 успешно завершенных задач.
Начиная с определенного количества кубитов уже можно сравнивать с процессорами. Например, в 64-кубитной системе возможны вычисления с большим количеством потоков, чем на 64 логических процессорах, причем на несколько порядков.
Если в нашем распоряжении есть 66 кубитов, то переведя их в суперпозицию, можно закодировать более триллиона цветных изображений в формате 4K.
Можно закодировать, но извлечь нельзя. Теорема Холево: максимальный объем информации, который можно извлечь из системы n кубитов — n бит.
Вот если данные исходно были квантовыми, тогда другое дело. Такие данные может генерировать, например, квантовый сенсор, а их ведь надо обрабатывать. Однако квантовая сенсорика находится в зачаточном состоянии.
Еще один возможный выход — квантовые устройства не алгоритмического, а скорее аналогового характера.
По поводу кодирования информации есть разные подходы: Сет Ллойд говорит о кодировании посредством амплитуд или вероятностей, Скотт Ааронсон пишет про использование квантового оракула. Я думаю, это будет постепенно развиваться. А что вы имеете в виду под квантовыми устройствами аналогового характера?
Я думаю, можно в качестве аналоговых устройств предложить такие фото-матрицы, где можно попавшие фотоны сразу преобразовывать в кубиты без усреднения. Тогда и будет нечто наподобие квантового глаза.
В сентябре 2019 года появилась неофициальная информация о том, что Google достиг квантового превосходства, решив на квантовом компьютере одну из задач со скоростью, недоступной даже для самого мощного суперкомпьютера. Даже если новость преждевременная, такие сообщения говорят о том, что квантовое превосходство уже близко.
Просто для информации, новость таки не преждевременная, статья вышла в Nature вчера. Заодно хороший комментарий тут.
Более подробно эта тема разбирается в курсе Университета Торонто Quantum Machine Learning.
Для квантовых вычислений в Python есть библиотеки qiskit и cirq, в качестве бэкенда можно использовать как симулятор, так и реальный квантовый компьютер (в облаке).
Посмотрите две книжки:
- Peter Wittek. Quantum Machine Learning
- Francesco Petruccione, Maria Schuld, Ilya Sinayskiy. Supervised Learnin with Quantum Computers.
Теоретически достигается ускорение в квантовом SVM, квантовом k-средних. Обычно из квадратичного становится субквадратичным или линейным. Но если данные в квантовом виде, то ускорение может быть экспоненциальным. Можно примеры посмотреть в моей лекции: https://drive.google.com/a/nsu.ru/file/d/1U3qIjO7c6yGOcGpyXytNJjJ7E6yUW8e1/view?usp=drivesdk
Нужно также понимать, что алгоритмы, которые использует квантовый компьютер, отличаются от алгоритмов, изучаемых в Computer Science. Разумеется, нельзя перенести классический алгоритм в квантовый компьютер, не изменив его предварительно.
Это настолько корявые предложения, что становятся неправдой. Разумеется, CS изучает и квантовые алгоритмы; квантовых алгоритмов нет в типичных универских курсах. И тот же самый CS показывает, что любой классический алгоритм исполняется на квантовых машинах, естественно, при изменении реализации.
Всё-таки отличие большое: в квантовых вычислениях нет циклов. Помимо того, в квантовых вычислениях возможны алгоритмы, аналогов которым нет в классических компьютерах.
Но не все квантовые алгоритмы могут быть выполнены на классическом компьютере за время оставшееся до тепловой смерти вселенной.
Другое дело, что для систем с даже относительно небольшим количеством степеней свободы эта задача становится невыполнимой за разумное время для классических машин.
Вот это и не было продемонстрировано. Процитирую Скотта Ааронсона: "The skeptics, like me, didn’t much care what speedup over classical benchmarks there was or wasn’t today: we cared about the increase in the speedup as D-Wave upgraded its hardware, and the trouble was that we never saw a convincing case that there would be one."
"Скептиков вроде меня не волнует насколько [D-Wave] обогнал или не обогнал классические компьютеры на текущий момент. Нас интересует во сколько раз D-Wave ускорится после апгрейда своего оборудования. И проблема в том, что не были продемонстрированы убедительные доказательства возможности [экспоненциального] ускорения."
Единственная проблема при расчётах квантовых систем — экспоненциальный рост необходимых вычислительных мощностей при увеличении количества взаимодействующих частиц. Расчитать квантовую телепортацию состояния одной частицы не представляет никакой проблемы.
Я ещё забыл упомянуть генерацию случайных чисел. На классическом компьютере это псевдослучайные числа, на квантовом — настоящие случайные числа.
Ох уж этот отдел маркетинга.
Вы вообще в курсе, что квантовые ГСЧ уже лет семь как вышли на рынок, и никакого отношения к квантовым компьютерам не имеют?
Это не так. Во-первых, квантовые ГСЧ оптимизированы под стабильность в широком диапазоне внешних условий во избежание атак по сторонним каналам. В КК этого нет, они под гейты заточены.
Во-вторых, КК на рынке пока что нет, а квантовых ГСЧ на первой странице гугла аж четыре штуки, и стоят они всего лишь порядка 2к.
Но заметь, я совсем не говорю, что КК — это лучший ГСЧ или самый быстрый, или самый дешевый, или самый компактный, или самый устойчивый к внешним воздействиям. Только одно: сертифицированные СЧ. Так что каждому свой юзкейс, думается. Когда ты в казино делаешь рулетку — тебе достаточно ГСЧ с первой страницы гугла. А если у тебя криптопротокол с удаленными пользователями — там вот может понадобиться КК.
UPD: вот из блога Ааронсона:
As I explicitly said in the post, the whole point of my scheme is to prove to a faraway skeptic—one who doesn’t trust your hardware—that the bits you generated are really random. If you don’t have that requirement, then generating random bits is obviously trivial with existing technology. If you do have the requirement, on the other hand, then you’ll have to do something interesting—and as far as I know, as long as it’s rooted in physics, it will either involve Bell inequality violation or quantum computation.
А, ясно, это хитрые запутывание+сэмплинг с нормализацией. Да, любопытная схема. Топикстартер просто про кубиты говорил, что, очевидно, совсем из другой оперы.
Простите, но статья не имеет никакого отношения к заголовку. У вас здесь куча, кони, люди, тонны маркетинговой воды про "классический ML может работать на квантовом компьютере" и "квантовый компьютер крут на многих задачах, а значит, и в ML", а также мечты о светлом будущем, где не будет ни книг, ни газет, одни сплошные квантовые вычисления. И абсолютно ничего по сути дела.
А будет цикл статей? Было бы очень интересно! Давно поглядываю на сборник ссылок — там много материала, которого хватило бы на серию статей, но для таких вещей перевода недостаточно: материал приходится пропускать через себя
Сократить время вычислений от нескольких лет до минут. Разбираемся с квантовым машинным обучением