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最优求解率达99%!玻色量子发布国内550计算的相干光量子计算机|硅基世界

类别:科技 发布时间:2024-04-19 15:00:00 来源:钛媒体APP
最优求解率达99%!玻色量子发布国内550计算的相干光量子计算机|硅基世界

钛媒体App 4月18日消息,国内光量子计算公司“玻色量子”昨天在北京发布全新操控550个计算量子比特的“天工量子大脑550W”。

据悉,天工量子大脑550W基于自研的“空间光路+光纤光路”的异构光路体系架构,采用相干光脉冲相位编码来制备量子比特,目前,玻色量子已成功实现550个专用光量子比特的稳定制备和操控,实现光电混合计算。“天工量子大脑550W”现已具备高功率态制备、高保真内存、低噪环控、自适应纠错等突出性能优势,并能达到12小时/次以上长时间的稳定运行,并实现了比经典计算在实际应用问题上的数万倍加速,达到最优求解概率为99%。

玻色量子创始人、CEO文凯在会上表示,量子计算与AI的融合,是实用化量子计算的起点。而“天工量子大脑550W”可以解决最高超过550个变量的数学问题,耦合链接规模达到150975个,是“天工量子大脑100”的28倍。

最优求解率达99%!玻色量子发布国内550计算的相干光量子计算机|硅基世界

玻色量子创始人、CEO文凯

据悉,从技术上,量子科技主要包括量子通信、量子计算和量子测量(仪器)三个分支。

其中,量子计算是科技界的“圣杯”,它以量子比特为基本单元,通过量子态的受控演化实现数据的存储计算,具有经典计算无法比拟的巨大信息携带和超强并行处理能力,以实现计算机算力指数级增长,路线主要包括低温超导、离子阱、光量子和拓扑等。而玻色量子主要走的是光量子路线。

玻色量子成立于2020年11月,致力于可扩展、可编程的光量子计算平台研发和量子计算应用落地。

基于通用光量子系统架构拓扑,公司已完成光量子的稳定制备、光量子的精密测量和稳定控制等技术和布局,实现光量子计算核心器件、关键组件的自主研发,并推动光量子计算实用化。

文凯博士毕业于清华基础科学本科和物理硕士,斯坦福大学量子计算博士,师从美国斯坦福大学量子计算山本喜久教授。文凯博士是提出CIM方案(相干量子计算技术路线)的首位博士,并曾在美国Google等公司负责量子计算机项目,归国后曾创办过人工智能,智能硬件,密码学等公司。

融资层面,成立四年多,玻色量子已累计完成五轮融资,投资方包括北京中移数字新经济产业基金、华控基金、点亮资本、元和资本、朝科创等。最近一轮公开融资是2023年3月的Pre-A轮。而去年6月工商变更中,新增投资方包括元和资本,北洋海棠基金,伟豪控股等机构。

目前,玻色量子已自建光量子信息技术实验室,并与多个知名高校联合共建光量子实验室,公司员工超过100人。

产品层面,2023年5月,玻色量子发布100量子比特相干光量子计算机,命名为“天工量子大脑”,并在现场展示了真机。(详见钛媒体App前文:《玻色量子发布100量子比特光量子计算机,公司两年已获四轮融资》)

近一年后的今天,玻色量子推出三款量子计算套件:具备550计算量子比特的新一代相干光量子计算机“天工量子大脑550W”为代表的基础算力;“开物SDK”为代表的开发套件;以及与多行业生态伙伴共研的“量子算法”,三者相结合形成玻色量子的产品矩阵。

文凯称,三者相结合能够突破实用化量子计算的边界。

其中,天工量子大脑550W方面,通过光量子计算专用光纤恒温控制设备量晷,实现超过550个量子比特的存储,通过自主研发的光量子测控一体机“量枢2.0”,在导入计算问题的参数矩阵的基础上,实现了算力提升70% GMACs(每秒10亿次的定点乘累加运算),而采样精度提高2.7倍,响应速度提升200%。自动校准偏压、自动电信号对准、自动调光和自动控制等性能于一体,可以同时控制、读取和执行快速反馈来微秒级操控550个计算量子比特。

玻色量子透露,在算力优势上,“天工量子大脑550W”可以解决最高超过550个变量的数学问题,耦合链接规模达到150975个,是“天工量子大脑100”的28倍。随着问题规模的增加,实际计算复杂度也呈现指数级增加,“天工量子大脑550W”在国内首次实现550节点全连接可编程的Max-Cut问题相干光量子计算求解,能在数个毫秒级时间内在庞大的解空间中进行并行搜索,求出优化解,实现了比经典计算在实际应用问题上的数万倍加速。此外,玻色量子将为客户提供探索版、企业版,以满足不同客户的应用需求。

开物SDK方面,玻色量子自研的“开物SDK”开发套件在QUBO模型转化、自动调参、真机模拟三个方面实现了自动化,一键解决约束项问题,无需接入真机即可模拟编程求解。而“天工量子大脑550W”与“开物SDK”的结合,可以实现自动降价、自适应约束、自动拆解,即高效助力用户将高次模型简化为QUBO模型,使得计算更高效;保证精度平衡,使速度与准确两者兼得;自动分解大规模问题为小规模问题的集合,以实现在量子计算的NISQ时代就能够实用于较大规模计算任务求解。

量子算法层面,玻色量子提供量子图聚类算法以及量子深度学习训练技术。前者通过将经典 AI 聚类算法进行模型重构,研发出能够运行在量子计算机上的量子图聚类算法;后者利用网络拓扑的二值化约束表达以及Rosenberg降次等技术将网络训练建模为QUBO问题,提出一种量化前馈网络的量子计算训练方法,用光量子计算机实现多层神经网络的训练。

清华大学车辆与运载学院李升波教授表示,神经网络是 AI 的核心承载体,其课题组最近提出了多层神经网络的伊辛训练算法,这是国际上首个用于相干伊辛机(CIM)的深度学习训练算法,代表了神经网络量子训练领域的重要突破。利用“天工量子大脑550W”光量子伊辛机进行算法性能验证,其中在损失直方图中,设置Anealing time为0.7秒时,最优解成功率达到72%;混淆矩阵测试数据集的准确率为98.3%,从而在毫秒之内解决大规模二进制优化问题,为AI时代的模型训练提供了另一种可能路径。

玻色量子创始人、COO马寅表示,“天工量子大脑550W”的单次计算时间为5.4ms,比一瓶水落地的时间快了100倍。他强调,量子计算从来都不是来替代经典算力的,将量子算力与经典算力无缝融合,才是真正解决各行业算力难题的终极答案。

应用场景上,基于量子计算实用化的商业实践,玻色量子主打量子计算在组合优化、AI 两大场景的应用。同时,玻色量子已联合生态合作伙伴,面向人工智能、通信、电力、金融、交通、医药等多领域开展了场景验证,推广实用化量子计算。

会后,马寅向钛媒体App表示,“天工量子大脑550W”属于专用量子计算机。在金融层面,“天工量子大脑550W”能够解决一天多次交易的计算问题,获得最好的收益。“天工量子大脑550W”将有望成为北京首个可交付量子计算机产品。

李升波教授表示,未来量子计算潜力巨大。量子比特数将类似“摩尔定律”实现倍增,量子算力呈指数级增长,将为 AI 时代提供一条全新的计算路径。他预计,到2030年实现10^4@2^8量子比特,2040年将实现10^6@2^8 量子比特。

玻色量子在现场还宣布与中国电科集团/量子科技长三角产业创新中心、中国移动三方达成合作。

“展望未来,我们也将以量子计算和 AI,以及与千行百业融合,全力发挥自身在光量子计算的独特优势和卓越性能,推动量子计算的广泛应用和使用落地。雄关漫道真如铁,而今迈步从头越。”文凯在结尾表示。

(本文首发于钛媒体App,作者|林志佳,编辑|胡润峰)返回搜狐,查看更多

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