CES 2018: ชิป 49-Qubit ของ Intel ยิงเพื่อ Quantum Supremacy
Intel ได้ผ่านก้าวสำคัญในขณะที่ทำงานควบคู่ไปกับ Google และ IBM ในการวิ่งมาราธอนเพื่อสร้างระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัม ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีได้เปิดตัวชิปทดสอบควอนตัมตัวนำยิ่งยวดที่มี 49 qubits ซึ่งเพียงพอที่จะเปิดใช้งานการคำนวณควอนตัมที่เริ่มเกินขีด จำกัด ในทางปฏิบัติของคอมพิวเตอร์คลาสสิกสมัยใหม่
การประกาศของ Intel เกี่ยวกับการออกแบบและการผลิตชิปควอนตัมตัวนำยิ่งยวด 49 บิตใหม่ซึ่งมีชื่อรหัสว่า Tangle Lake เกิดขึ้นในระหว่างการกล่าวสุนทรพจน์โดยBrian Krzanichซีอีโอของ Intel ในงาน CES ปี 2018 ซึ่งเป็นงานแสดงสินค้าอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคประจำปีที่ลาสเวกัส นับเป็นก้าวสำคัญที่นักวิจัยของ Google และ IBM ตั้งเป้าไว้เช่นกัน เพราะมันสามารถนำไปสู่ช่วงเวลาที่เรียกว่าquantum supremacyเมื่อการคำนวณด้วยควอนตัมมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการประมวลผลแบบคลาสสิก
แต่Michael Mayberryรองประธานบริษัทและกรรมการผู้จัดการของ Intel Labs เลือกที่จะอธิบายอำนาจสูงสุดของควอนตัมในแง่ที่ต่างกัน “ประมาณ 50 qubits เป็นสถานที่ที่น่าสนใจจากมุมมองทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจากคุณมาถึงจุดที่คุณไม่สามารถคาดเดาหรือจำลองพฤติกรรมควอนตัมของชิปได้อย่างสมบูรณ์” เขากล่าว
การประกาศครั้งใหม่นี้ทำให้ Intel เป็นบริษัทที่ดี ตราบเท่าที่การแข่งขันควอนตัมคอมพิวเตอร์ดำเนินไป นักวิจัยของ IBM ประกาศว่าพวกเขาได้สร้างต้นแบบชิปควอนตัมขนาด 50 บิตในเดือนพฤศจิกายน 2017 ก่อนหน้านี้ Google ได้พูดถึงความทะเยอทะยานในการบรรลุชิปควอนตัมตัวนำยิ่งยวด 49 บิตก่อนสิ้นปีที่แล้ว
ยังคงเป็นถนนยาวก่อนที่ทุกคนจะตระหนักถึงคำสัญญาเชิงพาณิชย์ของการคำนวณควอนตัมซึ่งใช้ประโยชน์จากแนวคิดของควอนตัมบิต (qubits) ที่สามารถแสดงสถานะข้อมูลได้มากกว่าหนึ่งสถานะในเวลาเดียวกัน แผนที่ถนนของ Intel ชี้ให้เห็นว่านักวิจัยสามารถบรรลุระบบ 1,000-qubit ภายในห้าถึงเจ็ดปี ฟังดูดูเหมือนมากจนคุณรู้ว่าผู้เชี่ยวชาญหลายคนเชื่อว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะต้องมีอย่างน้อย 1 ล้าน qubits จึงจะมีประโยชน์จากมุมมองเชิงพาณิชย์
แต่การคำนวณควอนตัมที่ใช้งานได้จริงนั้นต้องการอาร์เรย์ qubit ที่ใหญ่กว่าเดิมมาก ขั้นตอนสำคัญขั้นตอนหนึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การแก้ไขข้อผิดพลาด “รหัสพื้นผิว”ที่สามารถตรวจจับและแก้ไขการหยุดชะงักในสถานะควอนตัมที่เปราะบางของแต่ละ qubits อีกขั้นตอนหนึ่งเกี่ยวข้องกับการหาวิธีการแมปอัลกอริทึมซอฟต์แวร์กับฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม ประเด็นสำคัญประการที่สามเกี่ยวข้องกับวิศวกรรมเลย์เอาต์อิเล็กทรอนิกส์ในท้องถิ่นที่จำเป็นในการควบคุม qubits แต่ละรายการและอ่านผลการคำนวณควอนตัม
ชิป Tangle Lake ขนาด 49-qubit สร้างขึ้นจากงานก่อนหน้าของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีด้วยอาร์เรย์ 17-qubitที่มีจำนวน qubits ขั้นต่ำที่จำเป็นในการแก้ไขข้อผิดพลาดรหัสพื้นผิว Intel ยังได้พัฒนาบรรจุภัณฑ์เพื่อป้องกันการรบกวนความถี่วิทยุกับ qubits และใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า flip-chip ซึ่งช่วยให้การเชื่อมต่อมีขนาดเล็กลงและหนาแน่นขึ้นเพื่อรับสัญญาณเปิดและปิดชิป “เรามุ่งเน้นที่ระบบ ไม่ใช่แค่การนับ qubit ที่มากขึ้น” Mayberry อธิบาย
สถาปัตยกรรมคิวบิตตัวนำยิ่งยวดเกี่ยวข้องกับลูปของโลหะตัวนำยิ่งยวดที่ต้องการอุณหภูมิที่เย็นจัดมากประมาณ 20 มิลลิเคลวิน (-273 องศาเซลเซียส) “เป้าหมายที่ยืดเยื้อ” อย่างหนึ่งของ Intel คือการเพิ่มอุณหภูมิการทำงานเหล่านั้นในระบบในอนาคต
โดยรวมแล้ว Intel ได้ป้องกันความเสี่ยงจากการเดิมพันบนเส้นทางที่เป็นไปได้ต่างๆ ที่อาจนำไปสู่การคำนวณควอนตัมที่ใช้งานได้จริง ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมีความร่วมมือกับQuTech และบริษัทขนาดเล็กอื่นๆ เพื่อสร้างและทดสอบการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์-ฮาร์ดแวร์ต่างๆ สำหรับการคำนวณควอนตัม บริษัทยังได้แบ่งการลงทุนด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างสม่ำเสมอระหว่างสถาปัตยกรรมคิวบิตที่มีตัวนำยิ่งยวดและสถาปัตยกรรมอื่นที่ใช้สปินคิวบิตในซิลิคอน
คิวบิตสปินดังกล่าวมักมีขนาดเล็กกว่าคิวบิตที่มีตัวนำยิ่งยวดและสามารถผลิตได้ในลักษณะที่คล้ายคลึงกับวิธีที่ Intel และผู้ผลิตชิปรายอื่นๆ ผลิตทรานซิสเตอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป นั่นแปลว่าเป็นข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่สำหรับการปรับขนาดได้มากถึงหลายพันหรือหลายล้าน qubits แม้ว่าการพัฒนา qubits ตัวนำยิ่งยวดจะล้ำหน้ากว่าที่เกี่ยวกับ spin qubits ในส่วนหลัง Intel ได้คิดหาวิธีสร้าง qubits สปินตามกระบวนการที่ใช้ในการผลิตซิลิคอนเวเฟอร์ขนาด 300 มม.
นอกเหนือจากการคำนวณควอนตัมแล้ว Intel ยังมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาการประมวลผล neuromorphicซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อเลียนแบบการทำงานของสมองทางชีววิทยา ในระหว่างการพูดคุย CES ปี 2018 ซีอีโอของ Intel Krzanich ได้ให้ข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับ Loihi ซึ่งเป็นชิปวิจัยเกี่ยวกับระบบประสาทของบริษัท ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในเดือนตุลาคม 2017 ชิปดังกล่าวสามารถจัดหาฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ครอบงำการวิจัย AI สมัยใหม่
การอ้างสิทธิ์เพื่อชื่อเสียงของ Loihi เกี่ยวข้องกับการผสมผสานการฝึกการเรียนรู้เชิงลึกและการอนุมานบนชิปเพื่อให้คำนวณได้รวดเร็วขึ้นพร้อมประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่มากขึ้น Mayberry กล่าว นั่นอาจเป็นเรื่องใหญ่เพราะอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกมักใช้เวลาสักครู่ในการฝึกอบรมชุดข้อมูลใหม่และทำการอนุมานใหม่จากกระบวนการ
เมื่อเร็ว ๆ นี้นักวิจัยของ Intel ได้ทำการทดสอบชิป Loihi โดยการฝึกอบรมเกี่ยวกับงานต่างๆ เช่น การจดจำชุดของวัตถุขนาดเล็กภายในไม่กี่วินาที บริษัท ยังไม่ได้ผลักดันความสามารถของชิป neuromorphicถึงขีด จำกัด Mayberry กล่าว อย่างไรก็ตาม เขาคาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์ neuromorphic จะออกสู่ตลาดภายในสองถึงสี่ปี หากลูกค้าสามารถเรียกใช้แอปพลิเคชันของตนบนชิป Loihi โดยไม่ต้องดัดแปลงฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม
Mayberry กล่าวว่า “การคำนวณควอนตัมและ neuromorphic จะไม่มาแทนที่การคำนวณเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป “แต่พวกมันสามารถปรับปรุงมันได้”
เทคนิคใหม่คือการปรับปรุงเกี่ยวกับเทคโนโลยีเปิดเผยโดยทีมเดียวกันในปี 2017 ที่เรียกว่าptychographic คำนวณย์ กระบวนการนั้นใช้ลำแสงเอ็กซ์เรย์ที่สอดคล้องกันจากซินโครตรอนเพื่อให้แสงสว่างแก่เสาขนาด 10 ไมโครเมตรที่ถูกตัดออกจากส่วนที่เหลือของชิป จากนั้นทีมงานได้บันทึกว่ารังสีเอกซ์เลี้ยวเบนและกระจายออกจากเสาอย่างไรในมุมต่างๆ และคำนวณว่าโครงสร้างภายในต้องเป็นอย่างไรจึงจะสร้างรูปแบบดังกล่าวได้
ด้วยเทคนิคใหม่นี้ “เห็นได้ชัดว่าเป้าหมายคือเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ต้องทำการตัดใดๆ เลย” Gabriel Aeppliหัวหน้าแผนกวิทยาศาสตร์โฟโตนิกส์ที่ Paul Scherrer Institut e (PSI) ในสวิตเซอร์แลนด์และศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์ที่ Swiss Federal อธิบาย สถาบันเทคโนโลยีในซูริกและโลซาน ซึ่งเป็นผู้นำการวิจัย “ชิปสมัยใหม่ที่มีทรานซิสเตอร์นับพันล้านตัวมีขนาดใหญ่กว่า 10 ไมครอน” กลุ่มต้องการเทคโนโลยีเดียวที่จะช่วยให้พวกเขาถ่ายภาพทั้งชิปและซูมเข้าในจุดสนใจได้ด้วย
เทคนิคก่อนหน้านี้จำเป็นต้องใช้เสาหลัก เพราะการพยายามมองทะลุเศษทั้งหมดโดยเอาขอบเข้าไป จะดูดซับรังสีเอกซ์มากเกินไปเพื่อสร้างรูปแบบการเลี้ยวเบนที่มีประโยชน์ แต่การถ่ายภาพรังสีเอกซ์ผ่านชิปในมุมหนึ่งจะสร้างภาพตัดขวางที่เล็กพอ อย่างไรก็ตาม ยังทำให้เกิดช่องว่างในข้อมูล ข้อมูลบางส่วนนั้นสามารถฟื้นคืนมาได้โดยการตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังดูอยู่ Aeppli อธิบาย ตัวอย่างเช่น เรารู้ว่าการเชื่อมต่อถึงกันที่แท้จริงไม่สามารถมีรูปร่างที่แน่นอนได้
การหามุมที่เหมาะสมสำหรับรังสีเอกซ์ ซึ่งกลายเป็น 61 องศา เป็นเรื่องของการดูดซับและการสูญเสียข้อมูลอย่างสมดุล Aeppli กล่าว
ในเทคนิคใหม่นี้ ชิปเปล่าจะถูกขัดให้มีความหนา 20 ไมโครเมตร แล้ววางบนแท่นสแกนที่มุมเอียง 61 องศา จากนั้นเวทีจะหมุนชิปในขณะที่ลำแสงเอ็กซ์เรย์โฟกัสไปที่มัน กล้องนับโฟตอนได้รับรูปแบบการเลี้ยวเบนที่เกิดขึ้น ทีมงานใช้เทคนิคนี้ในโหมดความละเอียดต่ำเพื่อสแกนพื้นที่ขนาด 300 x 300 ไมโครเมตรภายใน 30 ชั่วโมง จากนั้นจึงใช้ซูมเข้าในส่วนที่มีเส้นผ่านศูนย์กลาง 40 ไมโครเมตรเพื่อสร้างภาพ 3 มิติที่มีความละเอียด 18.9 นาโนเมตร ซึ่งต้องใช้เวลาอีก 60 ชั่วโมง นักวิจัยสามารถใช้โหมดความละเอียดสูงเพื่อระบุส่วนต่างๆ ของวงจรอินเวอร์เตอร์แต่ละตัวในชิปที่ผลิตขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีโหนดขนาด 16 นาโนเมตร
กล้องจุลทรรศน์เคลือบบัตรเครื่องแรกที่ออกแบบโดยMirko Hollerของ PSI สามารถถ่ายภาพได้สูงสุด 12 x 12 มม. ซึ่งสามารถรองรับชิปจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย เช่น โปรเซสเซอร์ iPhone Apple A12แต่ไม่ใหญ่พอสำหรับNvidia Volta GPUทั้งหมด แม้ว่ากลุ่มที่ผ่านการทดสอบเทคนิคบนชิปทำโดยใช้เทคโนโลยีการผลิต 16 นาโนเมตรก็จะสามารถที่จะจัดการกับความสะดวกสบายที่ทำใหม่โดยใช้เทคโนโลยีการผลิต 7 นาโนเมตรที่ระยะทางขั้นต่ำระหว่างบรรทัดโลหะอยู่ที่ประมาณ35-40 นาโนเมตร
นักวิจัยกล่าวว่าเทคนิคการเคลือบบัตรในอนาคตอาจมีความละเอียดเพียง 2 นาโนเมตรหรือลดเวลาในการตรวจสอบความละเอียดต่ำของส่วนขนาด 300 x 300 ไมโครเมตรนั้นให้เหลือน้อยกว่าหนึ่งชั่วโมง
การปรับปรุงเหล่านี้จะมาจากแหล่งกำเนิดแสงซินโครตรอนรุ่นใหม่ ซินโครที่ PSI ถือว่าเป็น 3 RDเครื่องรุ่น แต่ 4 THเครื่องรุ่นอยู่แล้วเริ่มต้นขึ้นเช่นสวีเดน MAX IV ด้วยโฟตอนเอ็กซ์เรย์ที่ไหลผ่านชิปที่สูงขึ้น ระบบสามารถรวบรวมข้อมูลที่ใช้งานได้มากขึ้นต่อหน่วยเวลา นำไปสู่ความละเอียดที่สูงขึ้นและการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น “เรากำลังดูการปรับปรุง 1,000 ถึง 10,000 ในอีกห้าหรือหกปีข้างหน้าในแง่ของพิกเซลที่เรารวบรวมต่อหน่วย [ของ] เวลา” Aeppli กล่าว
Ptychographic X-ray laminography สามารถเร่งความเร็วได้อีกโดยเริ่มจากข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับชิป การรู้กฎการออกแบบล่วงหน้าช่วยให้ระบบสามารถสรุปสิ่งที่มองเห็นได้ด้วยโฟตอนน้อยลง อันที่จริง Aeppli สงสัยว่าการใช้เทคโนโลยีหลักอย่างหนึ่งคือการมองหาความเบี่ยงเบนจากการออกแบบที่อาจบ่งบอกถึงข้อผิดพลาดในการผลิตหรือสิ่งที่น่ากลัวกว่านั้น
“การมองหาความเบี่ยงเบนจากการออกแบบเป็นปัญหาที่ง่ายกว่าการทำวิศวกรรมย้อนกลับทั้งการออกแบบ” เขากล่าว ทีมงานเห็นว่า “ได้รับความสนใจอย่างมากจาก [สหรัฐอเมริกา] ในด้านความมั่นคงของชาติ”
อย่างไรก็ตาม Aeppli คาดหวังให้ผู้ผลิตชิปใช้เทคนิคการเคลือบบัตรด้วยเช่นกัน “ทุกภูมิภาคที่มีโรงหล่อชิปรายใหญ่อยู่ใกล้ ๆ ก็มีแล็บระดับชาติที่มีซินโครตรอน ” เขาชี้ให้เห็น
Aeppli ลีวายส์และทีมงานของพวกเขาได้รายงานเทคนิคในสัปดาห์นี้ในธรรมชาติอิเล็กทรอนิคส์
CERN ได้เปิดประตูสู่สาธารณชนเนื่องในโอกาส วันเปิดซึ่งเป็นโอกาสพิเศษที่จะได้เห็นการทำงานอันน่าทึ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังขององค์กรที่มีเอกลักษณ์ซึ่งมีภารกิจคือการตอบคำถามพื้นฐานของจักรวาล ผู้เยี่ยมชมมากกว่า 75,000 คนทุกวัยและทุกภูมิหลังมาที่จุดเยี่ยมชมหลายแห่งของ CERN พร้อมกิจกรรมมากกว่า 100 กิจกรรม นำโดยอาสาสมัครที่อุทิศตนและกระตือรือร้น 3,000 คนที่กระตือรือร้นที่จะแบ่งปันความมหัศจรรย์ของสถานที่ทำงานที่ไม่เหมือนใครแห่งนี้
CERN เป็นศูนย์วิจัยฟิสิกส์อนุภาคที่ใหญ่ที่สุดในโลก เป็นสถานที่ที่น่าทึ่ง ด้วยเครื่องเร่งความเร็ว เครื่องตรวจจับ โครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล และการทดลองมากมายที่ใช้เพื่อการวิจัยต้นกำเนิดของจักรวาลของเรา การเห็นด้วยตนเองเป็นวิธีเดียวที่จะเข้าใจและตระหนักถึงความยิ่งใหญ่ของสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่ ตามธรรมเนียมแล้ว เรามีผู้เยี่ยมชมมากกว่า 110,000 คนต่อปีที่ CERN ซึ่งมีจำนวนเพิ่มขึ้นตลอดเวลา เป็นสถานที่ยอดนิยมที่จะเยี่ยมชมได้ตลอดเวลาเนื่องจากการจัดอันดับบน Tripadvisor ยืนยัน
ทุก ๆ ห้าปี CERN เข้าสู่ช่วง ‘การปิดระบบเป็นเวลานาน’ สำหรับงานอัปเกรดและบำรุงรักษาที่จำเป็น ซึ่งจะใช้เวลาหลายเดือน และนี่เป็นโอกาสที่ดีที่จะเปิด CERN สู่สาธารณะด้วย ‘วันเปิดทำการ’ เพื่อให้ผู้คนได้เห็น สัมผัส และ รวมสิ่งที่วิทยาศาสตร์ในระดับนี้ดูเหมือนจริง หัวข้อของวันเปิดทำการเหล่านี้คือ “สำรวจอนาคตไปพร้อมกับเรา” โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้มาเยี่ยมชมมีส่วนร่วมกับวิธีที่เราทำงานที่ CERN มีส่วนร่วมกับพวกเขาในกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ ความพยายามของมนุษย์ที่ขับเคลื่อนด้วยค่านิยมของการเปิดกว้าง ความหลากหลาย และการทำงานร่วมกันอย่างสันติ