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初创公司声称“量子启发的”激光计算比超级计算和量子计算更有效

(2024-05-15 15:56:12)

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初创公司声称 “量子启发的”激光计算比超级计算和量子计算更有效

By Owen Hughes

published 20 hours ago

台式机大小的LPU100有兴趣于激光而避开传统的电子装置和量子比特，据报道它能在纳秒内执行复杂的人工智能计算。

光解题器公司（LightSolver ）的 LPU100 基于“量子启发的”技术。(Image credit: LightSolver)

工程师们已经开发了一种光学计算机，约一台台式电脑的大小，据称能在纳秒内执行复杂的人工智能（AI）计算，性能可与量子计算机和经典超级计算机相媲美。光解题器公司的代表在3月19日的一份声明中说，被标榜为LPU100的计算机用一个100个激光器的阵列通过一个叫激光干涉的过程执行计算。

在此过程中，需要求解的优化问题用一个叫可编程空间光调制器的装置编码到激光器的路径上的物理障碍物。这些障碍物促使激光调整它们的行为来最小化能量损失，类似于水如何遵循阻力最小的路径自然的找到最容易的下坡路线。

通过快速改变它们的状态来最小化能量浪费，激光器取得一种最小能量损失状态。这直接的对应到问题的解决方案。

然后，LPU100用传统相机来检测和解释这些激光状态，并将它们转化成原始优化问题的一个数学解决方案。

按照该公司，LPU100 能在仅 10 纳秒内执行复杂的操作例如向量矩阵乘法——这是一项要求的计算工作负载。这比最快的图形处理单元（GPU）能执行相同任务更快数百倍。

研究资深副总裁兼量子计算首席分析师鲍勃索伦森在一份声明中说，光解题器公司的技术“为广泛的先进计算用户提供一个较低的进入门槛”。

向量矩阵乘法是来处理涉及大量潜在结果的复杂任务的关键。一个例子是车辆路线问题，一个被用在运输和交付部门来确定车队最有效路线的物流挑战。

在光解题器公司发布的基准测试中，LPU100在不到十分之一秒内为车队识别了最有效的路线，优于常用的物流工具Gurobi，后者往往不能在10秒内找到解决方案。

康奈尔大学研究人员之前发表的研究发现LPU100 在 Max-2-SAT 挑战中优于传统 GPU，Max-2-SAT被用于测试逻辑求解算法的效率以及在3-Regular 3-XORSAT 问题中，这是一种评估用于处理困难问题的算法性能的测试，涉及对众多组合排序来找到最佳解决方案。

虽然 LPU100 采用光解题器公司所谓的“量子启发的”技术，但它不依赖量子比特或量子力学定律。相反，它借用以非常高的速度同时的处理多个操作的原理，这是经典计算机不能做到的。

按照光解题器公司，LPU100 的激光阵列能处理 100 个连续变量，理论上允许它来解决涉及一个天文上大量变量组合（120 的 100 次方）的计算问题。

该公司说，这使它特别的适合金融、航空航天、物流和制造等行业，所有这些行业都有资源密集型数据需求。

量子计算机需要极低的温度来运行并保持高度的实验性，而超级计算机通常消耗大量能量，需要安装在专门建造的设施中。相比之下，由于 LPU100缺乏电子设备，它能在室温下高效运行并保持一个紧凑的尺寸——类似于一个台式计算机。