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「最快的超級電腦」大競賽

昱夫
・2014/06/27 ・772字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

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天河二號

世界上最快的超級電腦在哪裡勒?

本月23日公佈的全球超級電腦500強榜單上,中國國防科技大學的「天河二號」第三度獲得冠軍殊榮,它擁有33.86個PFLOPS(petaflops, 表示每秒一千兆(=1015)次的浮點運算)計算能力,比起第二名−美國橡樹嶺國家實驗室的「泰坦」快了將近兩倍的速度。該排行榜是根據各家電腦運算LINPACK benchmark(計算大型系統的線性方程問題)的浮點運算能力來做排名 。

超級電腦的發展在各領域應用日益蓬勃,越來越多科學需要仰賴巨量資料分析與快速的計算能力,伴隨著科技發展與需求增加,當然會預期超級電腦的運算能力也是逐年上升的,要觀察這點,我們可以將排行榜上的500台超級電腦運算能力做加總,一共可以貢獻274個PFLOPS,比起去年的250 PFLOPS的確有所成長,不過從歷年的成長趨勢來看,目前成長的速率卻有趨緩的現象;儘管如此,Top 500仍預期在2020年之前,超級電腦的能力可以衝破EFLOPS的大關(PFLOPS的1000倍)。

目前,許多單位對於超級電腦的開發都十分重視:日本獨立行政法人理化學研究所(Riken)(目前Top 500上的第4名)預計在2020年之前發展出獨立的EFLOPS等級超級電腦;歐盟的Mont-Blanc集團則致力於利用智慧型手機的CPU來建構內低耗能高效率的EFLOPS等級超級電腦。

一旦更高效能的超級電腦問世,眾多科學、科技研究者都將因此受惠。我們將能夠處理更龐大的數據資料,例如應用在電波望遠鏡上,就可以更有效儲存並處理觀測宇宙的資訊,同時更強的計算能力也有助於各種物理模型的建立,提高對地球氣候、人體結構(如大腦運作的模擬)等等的了解。

當然,次世代的超級電腦也會遇到許多無法回避的困難,像是過度的能源消耗和平行計算間的資料交換等等。即便如此,這場超級電腦的大競賽是不會停止的,不斷加速,不斷加速,跑到無法想像的明天。

 

資料來源:Beyond Tianhe-2 IEEE Spectrum [June 24, 2014]

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昱夫
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PanSci實習編輯~目前就讀台大化學所,研究電子與質子傳遞機制。微~蚊氫,在宅宅的實驗室生活中偶爾打點桌球,有時會在走廊上唱歌,最愛929。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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超級電腦爭霸戰的新一頁開始了:Exascale(10 的 18 次方)之戰
Y.-S. Lu
・2022/09/10 ・5230字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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2023 即將上線的超級電腦(Supercomputer)

歐洲最大的超級電腦(Supercomputer),將要在 2023 年上線啦!今年六月中時,德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)的超級計算中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)發佈新聞稿[1],表示歐盟的歐洲超級電腦中心聯合承辦組織(EuroHPC Joint Undertaking)選定該研究中心的超級計算中心,做為歐洲第一個設立 Exascale 超級電腦 Jupiter 的地點[2],歐盟出資一半,而另一半的資金將由德國教育部(BMBF)以及北萊茵威斯特法倫州(Nordrhein-Westfalen)文化部共同出資,其意昧著這台超級電腦也將優先提供給德國的科學家,以及北威州的研究單位使用[註一]。表示現今的超級電腦軍備競賽,已打到了 Exascale 了,Jupiter 將是繼美國設立世界第一台 Exascale[註二]的超級電腦 Frontier 後[3],即將出現的次世代超級電腦(如果德國的施工期有好好的踩點)

位於阿貢國家實驗室的 IBM Blue Gene/P 超級計算機。圖/wikipedia

Exascale 的超級電腦具有「每秒百億億次(1018)」(也就是 100 京)的每秒浮點運算(FLOP)能力,實際規模也將具有國家高速運算中心台灣杉二號[4]的 111 倍以上的運算能力,也就是要建立超過百台規模的台灣杉二號才具有 Exascale 的規模,但也同時考驗硬體的處理能力、主機間節點的連線架構、資料讀寫能力,更甚者,則是軟體是否具有 Exascale 的使用能力,也就是硬體與軟體都必須要能夠良好的契合才行。

什麼是超級電腦?可以幫助都市成為超級都市嗎?

「這些顯示器太舊了」雷迪亞茲說。

「但它們後面是世界最強大的電腦,每秒可以進行五百萬億次浮點運算。」

~ 劉欣慈《三體:黑暗森林》

劉欣慈《三體:黑暗森林》(2007)提到人類「當時」最強的電腦,為五百萬億的運算能力「而已」,沒想到 15 年後的今天,地表最強的超級電腦 Frontier 是出現在美國的橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory),而不是小說裡說的,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory),而且 Frontier 的效能還是小說裡超級電腦的五千多倍,可說是現實終於有超過小說的時候了(但我們依就沒有飛天滑板可以借東京都的死神小學生)

超級電腦是科學家進行高速/高效計算(High Performance Computing)的主要設備。超級電腦的架構,可以說是非常的簡單:用網路線連結各台主機,讓主機間互相溝通,才能夠進行平行運算。

一般超級電腦的架構大致上如下:一機板上可能會有一個到數個 CPU,而一個或是數個機板會組成一個節點(Node),有時數個結點會組成一個機櫃(Rack/Cabinet)。節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。

節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。圖/pixabay

在此架構下,如何讓結點間有效溝通,也是一門學問了[5]。這些 CPU 可以想象是每個拿著工程計算機的研究生,正等著教授指派任務給他們算,而一個節點就是一個房間,在同一個房間內的溝通一定是比較快的,當不同房間需要溝通時,就會需要走出房間去給資料,如果所有的人一起拿資料回報給教授,那這教授可能就會崩潰,所以如何讓研究生(CPU)互相溝通,又不至於塞車,就是電腦工程專家們的專業了。

現在超級電腦的架構也與過往的超級電腦不同了。除了採用巨量 Arm 晶片的日本富岳(具 158,976 節點)、自主研發晶片的中國神威太湖之光(具 40,960 節點)外,前十大超級電腦[3]都是採用 CPU 加上 GPU 的混合架構(如在機板上插上 GPU 增加運算效率),才達到 100 Peta-Flop(1Peta = 1015) 以上的計算量,也意味著未來要在超級電腦上進行高效計算,GPU 運算也成為很重要的應用,因此也有許多計畫正在將軟體朝 GPU 運算的方向前進與推動。

軟體是否能配合平行化,也是非常是否能進行高效運算的重點之一。所謂的高效計算,也是利用許許多多的運算元件(CPU 或是 GPU),採平行運算的方法,將一個問題切成許多碎片,以螞蟻雄兵的方法一一解決,所以不要再怪為什麼你家的電腦 CPU 無論幾核心都只用了一核心,那是因為你的軟體沒有進行平行處理。早期土木界在進行坡面的圓弧破壞面計算時,據說就是用人力一人算一片圓弧的切片,也算是(人力)平行運算的先驅之一了。一般電腦中使用平行運算最多的,應該就是你手上那張 GPU 顯卡,在 GPU 的加持下,電腦螢幕中每個點、每個邊、每個平面上的顏色與光影,才能完美的呈現在使用者的眼前,所以與其用顯卡挖礦,還不如投身虛幻而真實的遊戲世界

不過有了地表最強的超級電腦,並不代表我們今天就能夠像小說形容的一樣,能幾秒內預測核子彈的破壞能力,或是在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。

有了地表最強的超級電腦,並不代表我們能夠像小說一樣,在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。圖/pixabay

資料的讀入或是寫出,也是瓶頸之一,電路板與網路速度,以及資料存取方式都會造成資料讀寫的延遲,更不用說,若是打算模擬地球,其將耗盡 80 exabyte 等級的儲存空間,其為 CERN 的 ATLAS 與 CMS 計畫所產生的資料量的十倍[6]

為什麼氣候模擬要用到 Exascale?

Exascale 的超級電腦除了可以提供更多的運算能力,給更多的使用者進行模擬與計算外,也是挑戰超大型計算的開始。不過為什麼要 Exascale?到底為什麼一個模擬要用到上千甚至是上萬顆的 CPU 在運算?氣象氣候模擬已經將 Exascale 喻為下一階段應使用的救星[7],在氣象上除了要能做到一小時內達成氣象預測外,也希望能夠進行叢集式運算(像是利用隨機方法產生上百個因亂度而有不同結果的預測),進而進行機率式預測分析,或是提高水平距離至 2.5 公里以下的網格精度,此精度也為可進行對流模擬 (Convection-Permit)[8] 的精度。氣候模擬也需要高效能的運算,除了高精度的全球模型外,也需要進行長程的氣候模擬,幾十年到幾百萬年的模擬時間,也將需要 Exascale 等級的超級電腦來加速模擬,縮短實驗時間。越多的計算核心以及有效的平行運算,才能讓最真實的模擬結果讓人類使用,畢竟,誰都希望出遊不要遇上下大雨,也會希望能夠提前幾天知道颱風的路徑。

地球系統模擬中,其中一個挑戰便是進行模擬時程:挑戰一日(24 小時)的超級電腦計算可以得到多少年的模擬結果(simulated years per wall-clock day, SYPD)[6]還真的是「度日如年」,而此地球系統的精度為水平方向僅一公里的超高解析度,用來進行最終極的地球系統模擬:數位攣生(Digital Twins)[9]。數位攣生計畫主要是要建立地球的複製體,以方便人們對地球進行各種「實驗」,了解到經濟或政策面對地球生態或是氣候的影響,因此要達成此目的,強大具 Exascale 能力的電腦,便成為了目標。

目前已經有部份超級電腦都在進行 SYPD 的挑戰,如中國的神威太湖之光,其已完成了每日 3.4 年的地球系統模擬[10],只不過其地面僅有 25 公里的水平精度,海面僅 10 公里的水平精度,還有非常多的進步空間。只可惜,這個實驗並沒有進行進行資料輸出,無法得到正確的效能結果(資料的寫入與輸出也是非常費時的),以及真正的運算結果:因為沒有資料,就沒有辦法分析。

從高速電腦看量子電腦:量子電腦會是傳統的救星嗎?

量子電腦目前也成為了熱門名詞,從 2019 年開始,IBM 與 MIT 共同開始了量子計算課程,各學術單位也在搶攻量子電腦領域,但對地球模擬領域而言,量子電腦還太遙遠,對「傳統物理」的地球科學來說,我們解偏微分、解多項式,用的是傳統的數值方法,跟量子電腦界在進行的運算,也差了十萬八千里。

編按:這邊所說的數值方法,簡單講就是「暴力解」。例如要求圓周率,就先設定一個半徑為 1 的圓面積公式,然後問電腦答案是多少,電腦的第一步會把所有正整數代入公式中從一個初始數字(nitial State)開始,先找到答案會在 3 到 4 之間,之後又把 3 到 4 之間的所有數,帶回一開始的公式,得知答案在 3.1 到 3.2 之間,之後又將這個區間的所有數帶回一開始的公式,如此重複很多次後,就會得到相對接近的正確答案。

量子電腦就比較詭異了,量子態的平行運算與邏輯閘,使得兩者的運算邏輯完全不同,以上面的圓周率問題為例,量子電腦會直接給出在 3.1415925 至 3.1415927 之間,存在正確答案的可能性是最高的,但是這個範圍也有可能是錯的,而且就算是錯的,以我們現在的能力也很難說明它錯在哪裡。

從表面上來看,傳統電腦用暴力解,以排除錯誤答案的方式逼近正確答案,而量子電腦不排除錯誤答案,直接找到最有可能的答案會在哪個區域,但不保證運算過程中的正確性。

因為這個區別,若將現在成熟的模擬方法直接導入量子電腦中,最有可能出現的就是不知道怎麼解讀得到的數據,這包含了答案的正確程度,以及改動特定變數後所產生的答案變動是從何而來?

IBM 與 GOOGLE 正在爭奪追逐量子霸權(Quantum Supremacy)的同時[11],(不過 Google 號稱的量子霸權,也就是一萬倍的計算速度,在 2021 年被中國科學院理論物理所的 Feng 等人用了 15 個 NVIDIA V100 GPU 給追上[12][註五]),其離傳統電腦計算的距離,也有十萬八千里遠,離應用於地球科學計算上還有一定的距離,但只要哪一天能夠應用在普通的大氣循環模式(GCM),就可以算是第一步吧。但是在量子力學進入大氣科學前,我們氣候與氣象模擬還是只能使用傳統的電腦主機,靠著 2 位元的方法進行大氣模擬,所以目前傳統超級電腦還沒有被取代的機會。

結語:超大主機與超大計算

依摩爾定律,每十八個月,CPU 晶片的製成就會進步一倍,同時,超級電腦中心卻是一直受益於摩爾定律帶來的好處,也就是 CPU 的能力越來越強,而價格也越來越親民,也讓氣候氣象模擬的空間精度也隨之升高。

Neumann 等人也預計在 2030 年代後,進行 1 公里等級的超高精度計算也將不是夢想[7],而在 Exascale 主機降臨前的這個年代,有些超級計算中心已經以節點(Node)做為計算資源耗費的單位(Node per hour),而非 CPU per hour,顯示出大型主機對計算資源消耗的想法以從 CPU 規模上升到了 Node 規模。

一方面使用者受益於更多的 CPU 資源,但同時這些主機也要求更新更大量的計算能力,如瑞士的 Piz Daint 與瑞典的 LUMI,皆要求使用者的計算必須是含有 GPU 運算能力,而純粹靠 CPU 運算的軟體,將無法享受到同等的巨量資源。

IBM為橡樹嶺國家實驗室開發的Summit超級計算機(或 OLCF-4)。圖/flickr

而相應的挑戰也隨之而生,除了硬體將進入 Exascale 的時代,軟體也將一同進入這場大戰,才能享受同等的資源。另外一個挑戰則是綠色挑戰,1 公里精度的氣象模擬,每一模擬年將耗盡 191.7 百萬瓦時[6],相當於台灣一個家庭可以用上 43 年的電量[註三],也可以讓特斯拉的 Model 3LR 從地球開到月球來回開 1.5 次[註四],其耗能之巨,也是我們計算或是模擬界科學家應該要注意到的問題,也是為何除了 HPC Top500 外,亦有 Green 500[13]的原因吧,而具有超高效能的 Frontier,也同時奪下了 Green 500 之冠,也算是 Exascale 的好處吧。

註解與文獻

  • [註一] 若需使用 JSC 的超級電腦,必須透過不同的計畫項目進行申請,其計畫主持人(PI)為歐洲或是德國的研究者[14]
  • [註二] 日本的富岳其實也可以進行到 Exscale 的運算,只是要超頻而已,想當然爾是非常規設定。
  • [註三] 根據台電 2021 年新聞稿中,家庭離峰平均用電為 339 度以及 6-9 月為 434 度推估。
  • [註四] 根據 Tesla M3 LR 為 25kWh per 100 Miles,月球至地球為 384400 公里推估
  • [註五] Feng 也公開了他的程式碼
  • [1] Forschungszentrum Jülich 新聞稿
  • [2] EUROPE HPC 新聞稿
  • [3] 2022 年六月 HPC Top 500 名單
  • [4] 國家高速網路中心台灣杉二號介紹
  • [5] 司徒加特超級電腦中心:HAWK 主機之連線架構
  • [6] T. C. Schulthess, P. Bauer, N. Wedi, O. Fuhrer, T. Hoefler and C. Schär, “Reflecting on the Goal and Baseline for Exascale Computing: A Roadmap Based on Weather and Climate Simulations,” in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 30-41, 1 Jan.-Feb. 2019, doi: 10.1109/MCSE.2018.2888788.
  • [7] Neumann P et al. 2019, Assessing the scales in numerical weather and climate predictions: will exascale be the rescue?. Phil. Trans. R. Soc. A 377: 20180148. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0148
  • [8] Kendon, E. J., Ban, N., Roberts, N. M., Fowler, H. J., Roberts, M. J., Chan, S. C., Evans, J. P., Fosser, G., & Wilkinson, J. M. (2017). Do Convection-Permitting Regional Climate Models Improve Projections of Future Precipitation Change?, Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 79-93
  • [9] Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0
  • [10] Zhang, S., Fu, H., Wu, L., Li, Y., Wang, H., Zeng, Y., Duan, X., Wan, W., Wang, L., Zhuang, Y., Meng, H., Xu, K., Xu, P., Gan, L., Liu, Z., Wu, S., Chen, Y., Yu, H., Shi, S., Wang, L., Xu, S., Xue, W., Liu, W., Guo, Q., Zhang, J., Zhu, G., Tu, Y., Edwards, J., Baker, A., Yong, J., Yuan, M., Yu, Y., Zhang, Q., Liu, Z., Li, M., Jia, D., Yang, G., Wei, Z., Pan, J., Chang, P., Danabasoglu, G., Yeager, S., Rosenbloom, N., and Guo, Y.: Optimizing high-resolution Community Earth System Model on a heterogeneous many-core supercomputing platform, Geosci. Model Dev., 13, 4809–4829, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4809-2020, 2020. https://gmd.copernicus.org/articles/13/4809/2020/
  • [11] 「嗨量子世界!」~ Nature Newsletter
  • [12] Feng Pan, Keyang Chen, and Pan Zhang, Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits, accepted by Phys. Rev. Lett.
  • [13] 2022 年六月 HPC Green 500 名單
  • [14] JSC 系統申請辦法

Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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超乎想像的運算力:量子電腦時代來臨,幾件你需要知道的事
科技大觀園_96
・2021/08/14 ・4039字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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臺灣大學 IBM 量子電腦中心主任張慶瑞表示,IBM 希望 15 年內讓量子位元數突破千萬,屆時傳統電腦耗費「萬年」才能計算的線性代數難題,量子電腦在數分鐘就可迎刃而解,因此現在密碼學的系統必須調整,立即進入「抗量子」時代。

為什麼「量子電腦」像隻巨獸般無所不能呢?難道它是「超級電腦」的加強版,由更多的位元組成嗎?不是的,傳統電腦和量子電腦是兩種截然不同的資料處理形式。

IBM量子電腦的內部構造,上面的一根根的都是同軸電線。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/32390815144/in/album-72157663611181258/)
IBM量子電腦的內部構造,上面的一根根的都是同軸電線。(圖/flickr IBM Q,) 

神秘的量子行為,連愛因斯坦都無法接受 

傳統電腦以位元(bit)的形式處理資料,每一個位元會在兩種狀態中切換, 這兩種狀態被標為 0 和 1;量子電腦則用量子位元(qubit)來做, 它可以 0、1 的線性組合的疊加態。 

量子位元在疊加態(superposition)時,張慶瑞主任表示,假如把位元的位置以球體標示,南、北極位置分別代表 0 和 1,傳統電腦的位元只能在兩極之間切換,但若是量子位元疊加時,它能在二維球面上任何位置,不限於南北極。 

傳統電腦與量子電腦的位元差別。(圖/沈佩泠繪)
傳統電腦與量子電腦的位元差別。(圖/沈佩泠繪) 

量子電腦的具體表現,可以用「翻硬幣」的量子博弈遊戲來想像,一個黑盒子中有一枚硬幣,你跟電腦輪流去黑盒子裡翻硬幣,你可以選擇翻或不翻,你和電腦都不會知道彼此對硬幣做了什麼,數輪下來,打開盒子如果是人頭朝上就是你勝,反之就是電腦勝。

張慶瑞表示,如果是古典博弈,你跟古典電腦的勝率各是一半一半,因為古典行為只有翻或是不翻,位元只能以 0、1 兩種方式呈現;但量子電腦不一樣,它在黑盒子裡可能不直接翻成正或反面,而可能是將硬幣「轉動」起來,而這個量子轉動,不懂量子策略的人無法察覺。最後,只要你一開蓋觀測,硬幣就會變成反面朝上,量子電腦勝率達百分之百。

這聽起來非常不可思議,對吧!連愛因斯坦也難以接受量子力學,他曾說:「是不是只有當你在看它的時候,月亮才在那裡呢?」這個奇怪問題點出「量子行為過程無法被觀測」的神秘性質。沒有人知道在黑盒子裡,量子電腦到底對硬幣做了什麼事情,量子具體處在什麼位置,只要我們一觀測,量子疊加和糾纏等行為便會消失,量子就恢復古典粒子行為。

「要了解這個現象,恐怕要讀個十幾年物理學了。但現在量子電腦都被製造出來,你不如就接受它、用它吧!」張慶瑞笑著說。 

臺大IBM量子電腦中心主任張慶瑞曾至IBM參訪與量子電腦合照。(圖/張慶瑞提供)
臺大 IBM 量子電腦中心主任張慶瑞曾至 IBM 參訪與量子電腦合照。(圖/張慶瑞提供) 

量子糾纏 帶來雙指數成長的計算能力

量子的神秘力量不只如此,當粒子處於量子狀態時會有糾纏的特性,又稱為「量子糾纏」(quantum entanglement)。如同字面上的意思,「糾纏」指的是數個量子綁在一起成為命運共同體,張慶瑞提到,這就是「你泥中有我,我泥中有你」,彼此的狀態會連動,力量還能夠加乘,同時處理不同於古典電腦的計算。

大家都聽過「摩爾定律」(Moore’s law),指的是積體電路上容納的電晶體數量,每隔兩年便會增長一倍,大致說明電腦運算能力會呈指數型的成長,即 2¹ 、2²、2³ 。不過,張慶瑞表示,纏繞特性會讓量子電腦的計算能力以「雙指數成長」,即 2、2、2,這是今年Google量子人工智慧實驗室主任 Hartmut Neven 所提出的,又稱為 “Neven Law” [註1]

去年世界最快超級電腦 Summit 每秒能夠執行 20 億億次(2*1018)的浮點運算,它的非揮發性記憶體(NVRAM)達 800GB(gigabyte,10億位元組) [註2]。但張慶瑞提到,如果能控制量子彼此糾纏,並經過運算的除錯程序,量子電腦就能以 40 個左右邏輯量子位元,達成「兆」位元(1012)才有的運算能力,目前一般認為一個有除錯功能的邏輯量子位元,可能需要一千到一萬左右的物理量子位元組成。

「這很難做到!」張慶端表示,目前 IBM 開放 5 個量子位元供大眾使用,只有兩位元糾纏而已,臺大與 IBM 合作可使用 20 個量子位元,也沒有全部位元糾纏。今年十月 IBM 53 個量子位元的新機器即將上線,預計有 16 個量子位元可以直接糾纏 [註3] 。 

圖左上是IBM 20qbits系統,圖下是50qbits系統示意圖,可以發現量子位元沒有全部彼此互聯,圖右上則是量子處理器的封裝照。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/38270974841/in/album-72157663611181258/)
圖左上是 IBM 20qbits系統,圖下是 50qbits 系統示意圖,可以發現量子位元沒有全部彼此互聯,圖右上則是量子處理器的封裝照。(圖/flickr IBM Q

 張慶端進一步解釋,量子難以糾纏是因為粒子是很難達到量子狀態,即便達到量子狀態,要長時間控制它也不容易,像 IBM 就採超導體材料製造量子位元,並以微波控制位元,但超導體必須在接近絕對零度(-273.15℃)的嚴苛環境下運作,亦有相干狀態壽命短等許多問題待克服,目前各國科學家還在尋求不同方式突破,主要當然政府也砸錢支持才會有突破。

為了維持超導體的低溫,量子電腦下方會裝設稀釋冷凍器。(圖/flickr IBM Q Credit: Graham Carlow,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/26774588908/in/album-72157663611181258/)
為了維持超導體的低溫,量子電腦下方會裝設稀釋冷凍器。(圖/flickr IBM Q Credit: Graham Carlow) 

量子電腦的應用:量子通訊、量子金融  

目前世界上量子電腦商業運轉的進程是 IBM 量子電腦 53 位元,去年(2018)Google 發表 72 位元的量子處理器,但並未提供大眾使用。張慶瑞表示,量子電腦至少要 500 位元以上才能逐漸顯現威力,並進入量子優勢的階段。儘管量子電腦離商用還有段距離,不過現階段量子科技已在量子通訊及軟體應用上百花齊放呢! 

IBM量子電腦實驗室,電腦裝在白色的罩子中受保護。(圖/flickr IBM Q,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/38296273694/in/album-72157663611181258/)
IBM 量子電腦實驗室,電腦裝在白色的罩子中受保護。(圖/flickr IBM Q

張慶瑞提到,糾纏的量子之間,當一方狀態改變,另一方也會跟著變,所以開發量子網路系統就能增加訊息傳遞效率,因為知道一方的內容,就能得知另外一方的訊息。再者因為量子不可測量的性質,如果以量子作為秘密鑰匙,任何嘗試取得密碼的行為,都會造成量子狀態改變,因此可確保通訊無法被竊聽。

軟體開發以及應用部分正是「臺大 IBM 量子電腦中心」主攻的部分,張慶瑞提到今年在科技部支持下與 IBM 合作成立量子電腦中心,提供臺灣學界連接進入 IBM Q 系統的服務平臺。

目前 IBM 提供 20 個量子位元供臺灣的學術界成員使用,主要著墨的部分有兩類,一是處理基礎物理和化學的計算問題;二則是解決特定問題,尋找最佳解,例如:貨車要跑 100 個地點配送貨品,如何配送最有效率;工廠進出貨如何管理最有效率,金融最佳投資與風險控管等。

「現今 70% 量子電腦相關的新創公司,都只針對一個特定問題來研究與發展量子電腦解決方案。」張慶瑞表示,量子電腦最適合解複雜和大數據的難題,量子人工智慧、量子金融與區塊鏈都是很熱門的題目,

根據 IBM 報告估計,他們期待在 15 年後能進入千萬量子位元時代,也就是有超過 1000 個除錯的邏輯量子位元。屆時不用量子電腦就會喪失競爭力,因此即便現在硬體還不到位,新創公司也要搶奪先機、申請專利。

「我現在常跟大學生開玩笑說,你們及你們的下一代,應該無法脫離量子電腦了!五十歲以上可以不學,但是 20 歲以下必須要立刻開始。」張慶瑞坦言,這兩年大家才驚覺量子電腦的時代即將來臨,但大多並不重視,就如同 1968 年個人電腦剛出現一樣,當時並不知道現在會有人手多機的世界。

IBM 5位元的量子晶片(圖/flickr IBMQ,https://www.flickr.com/photos/ibm_research_zurich/26093923343/in/album-72157663611181258/  )。
IBM 5 位元的量子晶片(圖/flickr IBMQ )。 

在家就能用量子電腦了!跟上前沿科技的第一步 ,從學寫量子電腦程式開始

IBM 在 2016 年就推出 IBM Q5 五位元量子電腦,供大眾在線上體驗量子電腦,在家就可以在 IBM Q Experience上註冊帳號,雲端連線使用它了!

至今全球約有 18 萬名用戶在 IBM 量子電腦上做超過1千萬量子電腦模擬計算,並發表超過 150 篇量子電腦相關文章,台灣目前則有約 50 名用戶 [註4] 。不過目前它沒有辦法像現在電腦一樣友善,有各種軟體直接幫你解答,你必須要自己寫程式告訴它:問題是什麼及如何解決問題。

不過,學習量子電腦的程式語言並不會太難,所以全球目前有許多聰明的高中生也在使用。張慶瑞表示,只是你要懂一點物理與數學,又有 Python 的程式語言基礎,把一些量子概念像是 Hadamard gate(H gate)等概念加入程式中,努力就可以學會。

臺大 IBM 量子電腦中心不定期開設量子電腦的入門課程,臺大校內也有選修課,每個月巡迴到臺灣各大學舉辦量子電腦課程。目前正預備辦理高中老師的培訓,希望也能在高中推廣量子計算的應用,培育未來的人才。九月底科技部也與量子電腦中心合辦「 量子電腦導航」,內容包括:量子電腦與其計算原理、量子程式教學、量子邏輯閘初用,大家可以至臺大 IBM 量子電腦中心查詢相關活動。

如果覺得學寫程式太可怕,不妨就下載 IBM 推出的 “Hello Quantum” 的手機遊戲吧!用破關解題的方式,逐步認識量子電腦的運算規則。破關征服它後,說不定你會愛上它。 

臺大IBM量子電腦中心(圖/臺大IBM量子電腦中心提供)
臺大 IBM 量子電腦中心(圖/臺大 IBM 量子電腦中心提供) 
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科技大觀園_96
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