量子計算新突破
前谷歌量子計算團隊今日宣布融資 1410 萬美元,打造新型 AI 算力芯片,将根據熱力學和信息的第一原理構建人工智能超級計算機,實現能夠自我編程的算力芯片。
在生成式 AI 的時代,算力已經肉眼可見的成爲了技術發展的天花闆。
英偉達幾乎是現在這個時代算力問題的唯一解。
三十年前,在那個 Denny's 餐廳裏開會的英偉達創始團隊,肯定想象不到,他們看好的計算方式,将某種程度決定 30 年後人類智能的上限。
而我們這個時代的「Denny's 裏的英偉達」在哪裏呢?
一個由來自前谷歌量子計算研究團隊的科學家團隊宣布,他們成立于 2022 年的 Extropic 獲得了 1410 萬美元的天使融資,将根據「熱力學和信息的第一原理構建人工智能超級計算機。」
在他們的公司主頁上,一個自稱來自未來的「自組裝智能」給現在的人類發來了一條訊息:
無所不在的生成式人工智能時代即将到來。時間表已經開始加速。未來一定會實現。Extropic 正在爲物理世界中的生成式人工智能構建終極基礎。像外星人一樣,利用熱力學和信息的第一原理構建人工智能超級計算機。随着這一籌款公告的發布,Extropic 跨越了時間軸上的一個重要關卡。利用技術資本機器爲我們的文明軌迹創造核心技術的裏程碑。Extropic AI 超級計算機因此開始從未來組裝起來。
在他們的 X 主頁介紹上,隻有一排莫爾斯碼:
翻譯成英語是:SELF-ASSEMBLING INTELLIGENCE FROM THE FUTURE(來自未來的自組裝智能)。
而他們最新發布的 X 推文也是這種畫風:
注意 ... 這是來自未來的緊急廣播。連接不穩定 ... 請務必 ... 調整至此頻率 ... 于 2023 年 12 月 4 日,上午 6 點 ... 我們必須确保 ... 我們時間線的到來 ... 未來必須成爲現實 ... 我們全依靠你了,匿名者。
随着生成式人工智能的浪潮席卷世界,我們更加渴望更便宜、更快、更高效、可擴展的計算能力。
——鑒于目前的算力瓶頸,我們能否從根本上重新構想什麽是「計算機」?
我們可以想象一台計算機,它不是抑制世界的自然熵,而是與它共生,将其作爲一種資産。
我們可以想象一台高效的計算機,它有能力把生成式人工智能擴展到整個世界,并避免大規模的能源消耗。
我們可以想象一台受大自然啓發的計算機,它從生命如何在熱力學和自組織的驅動下找到出路中汲取靈感。
而 Extropic,正在制造這樣一台計算機。
來自未來的 Extropic
Extropic 是一家由谷歌量子計算研究團隊前成員領導的硬件初創公司,創立于 2022 年,現已獲得了 1410 萬美元的種子輪投資。
本次投資由 Kindred Ventures 領投,還吸引了包括 HOF Capital、Julian Capital 和 Marque VC 等十幾家其他投資者的參與,另外還包括 Adobe、Shopify 和幾位 AI 公司的高管。
Extropic 的首席執行官 Guillaume Verdon 和首席技術官 Trevor McCourt 均來自于谷歌。
在谷歌工作期間,Verdon 和 McCourt 領導了 TensorFlow Quantum 的開發,該庫可用于在量子計算芯片上運行 AI 模型。
Extropic 正在構建一種優化的芯片,以運行大型語言模型。
Verdon 将 Extropic 的技術描述爲「基于物理的計算的新型全棧範式」,利用了非平衡熱力學(物理學的一個新興分支,專注于研究化學反應等現象)。
盡管創始團隊來自于谷歌的量子計算團隊,但 Extropic 的産品并非量子計算芯片,公司的研發團隊正在開辟一條不同的道路,以實現基于物理學的實用計算。
——「一條不依賴于量子力學的道路,一條噪音是資産而不是負擔的道路,一條不需要設備物理學奇迹就能達到工業規模的道路。」
量子計算芯片至今未能成功商業化的原因之一就是噪聲,基于量子計算的處理器極易出現計算錯誤或噪聲,使之無法可靠地進行複雜的計算。
而 Extropic 正在尋求建立一個可以避免噪聲影響、甚至利用噪聲的系統。
Extropic 的目标之一是減少運行 AI 模型所需的電量。Verdon 表示,芯片将能夠自動執行某些編碼任務,
「人們可以想象,一台計算機不是強制性地編程,而是自然而然地找到一種方法來對自身進行編程,以學習世界的表征。」
Extropic 在自己的博客中表示,爲了使日常生活中的各種設備更精确、更可靠、更準确、噪音更小,團隊進行了大量的研究。
Extropic 正在構建一種計算範式,利用非平衡熱力學的力量,從根本上将生成式人工智能與世界物理學融合在一起。
最終實現将生成式人工智能嵌入到世界的物理過程中,實現物理定律所定義的空間、時間和能量方面的效率極限。
面向未來的團隊
作爲物理學前沿與人工智能相結合的探險,Extropic 的創始團隊集結了衆多大佬。
團隊的科學家和工程師們主要爲物理學和人工智能領域,而幾位關鍵成員來自量子計算科學領域。
Extropic 的首席執行官爲 Guillaume Verdon。
在創立 Extropic 之前,Guillaume 是 Alphabet X 物理與人工智能團隊的量子技術負責人。他開創了大量的量子技術,在感知、通信和表征學習方面有着廣泛的應用。
Guillaume 是量子深度學習領域的先驅,在滑鐵盧大學(University of Waterloo)攻讀博士學位期間,他創立了後來成爲谷歌的 TensorFlow Quantum 項目,最終加入了谷歌量子人工智能團隊。
他擁有理論物理和信息論的廣泛背景,并獲得了 Perimeter Institute 和 Institute for Quantum Computing 的碩士學位。
Extropic 的首席技術官是 Trevor McCourt,他最初是一名機械工程師。
在 Waterloo 學習期間,他加入了 TensorFlow Quantum 項目的創始團隊,并結識了 Guillaume。
從此,他們兩人密切合作,開創了從 0 到 1 的可微分量子編程軟件。
随後,Trevor 回到硬件工程方向,在 Google Quantum AI 開發尖端設備和控制技術。
Trevor 目前緻力于研究自組織物理系統,并在麻省理工學院攻讀博士學位,研究噪聲在計算和生命系統中的作用。
Christopher Chamberland 是 Extropic 的首席建築師,被認爲是最傑出的量子計算機架構師之一。
此前,Christopher 領導建立了 AWS 和 IBM Quantum 的核心量子架構,目前負責 Extropic 的架構工作。
在加入 AWS 和 IBM 之前,Christopher 曾在 Microsoft Quantum 工作,并獲得了滑鐵盧大學量子計算研究所的博士學位。
Extropic 團隊的其他成員也主要來自于 AWS、Meta、IBM、Nvidia、Xanadu 等許多世界頂級科技公司或學術機構。
這個高度跨學科的團隊,在基于物理學的人工智能方面,擁有豐富的經驗和獨特的優勢,開創了追求物理和人工智能相統一的方法。
量子計算新突破
這幾位量子計算領域的大佬離開了量子計算,着手開發「不依賴量子力學」的 AI 芯片。
但巧的是,就在 Extropic 宣布巨額融資的同時,老東家谷歌的量子計算團隊也發表了自己的研究成果。
研究博客:https://blog.research.google/2023/12/a-new-quantum-algorithm-for-classical.html#:~:text=In%20%E2%80%9CExponential%20quantum%20speedup%20in,reasoning%20purely%20about%20classical%20systems.
「我們報告了一種新的量子算法的發現,該算法爲模拟耦合經典諧波振蕩器提供了指數優勢。這些是自然界中最基本、最普遍的系統,可以描述無數自然系統的物理學,從電路到分子振動再到橋梁力學。」
下面是一個通過彈簧連接到牆壁的質點,代表簡單的諧波振蕩器。
現在考慮耦合諧波振蕩器,其中多個質點通過彈簧相互連接。移位一個質點,就會在整個系統中産生振蕩波。
在經典計算機上模拟大量質點的振蕩,将變得越來越困難。
爲了能夠模拟大量耦合諧波振蕩器,研究人員提出了一種映射,将所有質點和彈簧的位置、速度編碼到量子比特系統的量子波函數中。
研究人員證明了某一類耦合經典振蕩器系統可以在量子計算機上有效地模拟。并且,這些算法在資源使用方面同樣有效。
另外,就在今天,IBM 推出了第一台具有 1000 多個量子比特的量子芯片。
不過 IBM 也表示,他們将改變研究方向,專注于提高機器的容錯能力,而不僅僅是提升量子比特數。
多年來,IBM 一直遵循量子計算的路線圖,每年将量子比特的數量增加一倍。
本次推出的芯片名爲 Condor,有 1121 個超導量子比特,呈蜂窩狀排列。
它延續了之前的一系列命名,包括 2021 年的 127 量子比特芯片和去年的 433 量子比特芯片。
IBM 今天公布的量子研究的新路線圖顯示,到本世紀末,它将達到有用的計算能力,例如模拟催化劑分子的工作原理。
量子計算機利用量子糾纏和疊加的性質來執行經典計算機無法執行的某些計算。
量子态是善變的,如同我們人類的發展一樣,未來的方向令人着迷,更多的瓶頸和極限等待我們去突破。