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约瑟夫森结前沿信息_约瑟夫森结原理(2024年11月实时热点)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:教程更新日期:2024-11-28

约瑟夫森结

【科学家开发新型高保真量子门】日本理化学研究所(RIKEN)量子计算研究中心团队成功开发出一种基于双transmon耦合器(DTC)的量子计算门。DTC作为一种新型可调耦合装置,由两个固定频率的transmon量子比特,对电荷噪声具有较低敏感度的量子比特通过包含额外约瑟夫森结的电路耦合而成。此架构旨在解决量子计算领域的关键难题之一:以高保真度连接量子比特的硬件开发。DTC的灵活性使其能够无缝集成至现有及未来的超导量子处理器中,不仅提升系统的整体性能和可扩展性,也为实现容错量子计算奠定了基础。

谷歌前员工新公司推出革命性热力学计算机 谷歌前量子计算团队成员创立的新公司Extropic,提出了一种全新的计算方式:利用物质的随机波动来驱动计算。这种方式超越了传统数字计算的限制,有望在速度和能效上秒杀当前的CPU和GPU。 他们认为,这种计算方式更接近自然和大脑的计算方式,能够更快地完成任务。这种新型计算方式不仅扩展了硬件的性能界限,而且使得原本在数字处理器上不可行的强大概率AI算法成为可能。相比于当前的CPU、GPU等数字处理器,这种全新的AI加速器在速度和能效上有望实现数个数量级的提升。 关于模拟计算,以往主要集中在确定性算法上,但Extropic选择的是随机模拟方法,因为模拟随机系统的数字算法通常具有较弱的收敛性,且每个时间步骤所需的计算量远超其确定性的对应算法。直到最近,技术的进步才使得构建真正随机模拟计算机成为可能。Extropic选择使用超导技术和CMOS技术,因为通过约瑟夫森结可以实现非线性哈密顿动力学的模拟,而CMOS技术则适用于大规模可制造的环境。 Extropic正在开发的项目是一个全栈硬件平台,该平台利用物质自然的波动作为计算资源,为生成式AI提供支持。这种新型计算方式有望突破传统数字计算的限制,将硬件的扩展能力推向新的高度。此外,Extropic还解释了其概率性AI加速器的基本原理和运行原理,该加速器通过有效地解决能量基模型(EBMs)的采样需求问题,实现了在运行时间和能源效率方面的显著提升。 总的来说,Extropic的这种新型计算方式有望提升人工智能加速器的性能,开启一个全新的人工智能加速时代。这种计算方式不仅更快、更节能,而且能够完成传统数字处理器无法实现的任务,为人工智能领域带来巨大的变革。

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