AWS Braket高管谈论量子计算的不同方式行业挑战和利弊

发布时间：2023-09-13 10:30:26 所属栏目：外闻来源：转载

导读： 　　在去年的Re:Inecth大会上，作为一名公共和私人云服务供应商之一，Bracket公司正式推出了他们的产品和服务项目——面向于量子计算的叫作Bracket的计划以及它所包含的设施和软

　　在去年的Re:Inecth大会上，作为一名公共和私人云服务供应商之一，Bracket公司正式推出了他们的产品和服务项目——面向于量子计算的叫作Bracket的计划以及它所包含的设施和软件支持。

　　该服务在2020年推出，支持三种系统：Rigetti基于门的超导设备；D-Wave的俘获离子机和量子退火设备。据称，最近更新之后混合工作负载的性能可提高10倍。

　　AWS Braket总经理Richard Moulds在提及公司量子计算战略的时候表示：“当时我们启动了硬件方面的工作，实际上是在美国加州理工学院校园内提供的超导量子计算机。”他补充说，这就是通过Braket服务提供访问路径的。

　　Braket的量子计算战略侧重于和硬件无关，而是通过Braket为客户提供量子计算技术。由于量子计算技术正在不断发展，没有人确切知道哪种量子技术将成为赢家。

　　那些希望使用量子计算的组织需要了解各种架构方法之间的差异，权衡利弊，并学习在开发用例时如何利用每种类型的量子计算机。

　　Moulds表示，到2020年AWS将提供三种量子计算设备：“我们的目标是为客户提供各种各样的机器，这样他们就可以看到什么是真实的，这样他们就可以看到什么声明是有意义的，可以了解这种设备的发展轨迹是怎样的。”他说，这可以帮助客户进行平移，并使他们了解量子计算是否会进入他们的业务中。

　　量子计算的不同方法

　　Moulds指出，对于量子计算机来说，没有一种完美的架构。企业需要了解每种架构提供的不同技术方法，“因此客户希望在不同设备上展开试验。如今，没有人愿意被单一技术所束缚，现在还为时过早。”

　　“客户现在可以做的就是尝试现有的量子硬件。构建量子计算机有很多不同的方法。你知道，可以使用离子、电子或光子，但它们在质量、错误率、运行速度、量子位数量、可以提供的门类型、这些门之间的连接性方面都有不同的权衡因素，所有这些都有很大的差异。”

　　AWS试图进入量子计算领域，就是让客户更轻松地访问量子计算机，以了解量子计算机的运行方式。据Moulds称，开发量子计算的公司通常可能只有几台可以运行的机器：“这些东西都在实验室里，通常你只有私人访问权限，而且你需要了解参与其中的科学家。

　　“这和他们有很多服务器机架是不同的。这些是早期设备，在某些情况下，你甚至可以将其描述为原型机。它们可需要一些维护和保养，并且可能需要每天进行校准。遗憾的是，目前这项技术还不够成熟，无法在AWS数据中心构建量子计算机。”

　　这意味着客户想要运行的程序需要运行在那些并不位于AWS物理边界内的量子机器上。Mold表示：“我们必须在确保连接安全方面做大量的工作，并且我们与量子计算硬件提供商展开密切合作，确保他们的安全基础设施是适合运行客户数据的。”

　　这也意味着AWS上想要通过Braket利用量子计算资源的应用需要进行优化，以减少与目标量子计算站点的网络通信。

　　“经典计算机和量子计算机之间总是存在着真正重要的相互作用——它们是齐头并进。因此，无论你采取什么措施来提高连接效率，最终都会加快应用的速度，”Moulds说。

　　行业挑战

　　Moulds表示，除了硬件使用之外，量子计算的另一个问题是行业碎片化。“每台机器基本上都有自己的开发环境、自己的开发工具包。我们希望摆脱这种情况，尝试让客户能够设计量子算法，然后在尽可能多不同类型的量子计算机上运行这些算法。”

　　Moulds教授认为，迄今为止，现有的超级量子计算机还无法超越最为经典的量子计算机。他说：“人们提出了一些综合问题和综合例子，通常被称为量子霸权，但这些都不是有用处的问题。目前没有人使用这些设备来运行生产工作负载，没有人节省了成本。”

　　他说，很多企业都想知道是否有任何有用的问题，但是可以通过量子计算比传统机器更快速或者更低成本地解决。

　　然而，研究方面正在展开大量工作，科学家们试图了解如何构建更好的机器，研究如何发现更适合量子计算的算法。

　　Moulds表示，人们正在研究如何将经典计算技术与机器学习相结合，使量子算法运行得更好，并补充道：“今天，一切都还是实验中的。”

　　他说，科学家们也在研究使用量子计算在做分子模拟方面的潜力。他认为，这可能是第一个有可能成功的量子计算用例。“这有点道理，当你想到这一点时，你基本上是在使用量子机器来模拟量子系统。”

　　化学反应涉及原子和分子在量子水平上相互作用——也就是电子和质子。量子计算机有效地运行了实验的数字孪生，然后，使用现实世界中的“湿实验室”实验的结果来调整数字孪生中的参数，直到产生与真实化学反应相同的结果。

　　但是，正如Moulds指出的那样，在经典计算机上运行的数字孪生无法准确地模拟化学反应：“你无法使用经典机器完美地模拟这些东西，因为它实在是太复杂了。”

　　石化产品、药物和塑料都是基于巨大分子的，根本无法对其进行建模。他说，对于经典计算，有很多妥协和简化的办法，量子计算机为科学家提供了一种无需简化和妥协即可运行数字孪生的潜在方法。

　　从Moulds的对话中可以看出，量子计算设备似乎还有很长的路要走。当然，这项技术还需要一段时间才能成熟到可以像公有云中的数据中心基础设施一样进行部署。尽管如此，这不会阻止组织尝试不同类型的量子计算架构来研究潜在用例的脚步。例如，ibm正在开发一种名为neuron的系统，它可以用于解决大规模数据中心的问题。

（编辑：源码网）

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