Fonte: Macro ZePing
Em 10 de dezembro, o Google anunciou o mais recente chip quântico - Willow, que abalou o mundo da tecnologia globalmente, fazendo até mesmo Musk exclamar ‘uau’!
Onde está a potência do chip Willow? Quão longe está a produção em massa?
1 O mais recente chip quântico Willow da Google explode, com destaque para sua capacidade de computação e correção de erros excepcionais
Para uma tarefa de referência chamada ‘amostragem de circuito aleatório’, o computador super-rápido mais atual levaria 10^25 anos para resolver, muito além da idade do universo (26,7 bilhões de anos); enquanto o Willow conclui essa tarefa em menos de 5 minutos.
A computação quântica tem o potencial de aumentar significativamente a velocidade de cálculo em tarefas específicas, ultrapassando os computadores clássicos, em um fenômeno conhecido como ‘supremacia quântica’. Já em 2019, o Google validou esse fato, publicado na revista ‘Nature’, demonstrando que seu computador quântico Sycamore, com 54 qubits, conseguiu realizar uma tarefa inatingível para a arquitetura tradicional: enquanto o supercomputador mais rápido do mundo levaria 10 mil anos para concluir um experimento, o Sycamore levou apenas 3 minutos e 20 segundos. Na época, o CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou que isso representava o tão esperado ‘Olá, Mundo’ para os pesquisadores, sendo um marco significativo na viabilização prática da computação quântica até então.
O lançamento deste Willow é sem dúvida mais um marco no campo da computação quântica.
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No entanto, “rápido” não é a conquista mais impressionante de Willow.
O destaque do Willow está na capacidade de correção de erros super forte.
No passado, os chips quânticos, devido à fragilidade dos estados quânticos, eram facilmente suscetíveis a interferências ambientais, resultando em fenômenos de descoerência e erros nos bits quânticos. Portanto, apesar de terem uma ‘vantagem quântica’, os computadores quânticos são facilmente afetados pelo ambiente e propensos a erros. Geralmente, quanto mais bits quânticos, mais erros ocorrem.
Portanto, a “correção quântica” tornou-se uma tecnologia-chave, os chips quânticos necessitam de uma tecnologia de correção quântica especial, o que também é um desafio importante neste campo e tem, em certa medida, restringido severamente a aplicação prática e o desenvolvimento da computação quântica.
O chip Willow resolveu com sucesso o problema de correção de erros quânticos que tem atormentado os pesquisadores nos últimos 30 anos, reduzindo exponencialmente a taxa de erro. A pesquisa da Google mostra que quanto mais qubits quânticos são usados no Willow, menor é a taxa de erro do sistema.
À medida que o número de qubits aumenta, a cada expansão do array do chip Willow do Google, de 3x3 para 5x5 e depois para 7x7, a taxa de erro de codificação é reduzida em 2,14 vezes, e a taxa de erro diminui cada vez mais rapidamente.
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2. O que é computação quântica? Por que é tão poderosa?
Em 1935, o físico austríaco Erwin Schrödinger propôs um experimento mental brilhante: colocar um gato em uma caixa com uma substância radioativa, com 50% de chance de a substância radioativa decair e liberar gás venenoso para matar o gato, e 50% de chance de a substância radioativa não decair e o gato sobreviver. Antes de abrir a caixa, ninguém sabe se o gato está vivo ou morto, só podemos descrever isso como estar em um estado de sobreposição de vida e morte.
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O mundo quântico, assim como o ‘gato de Schrödinger’, está em um estado de sobreposição indeterminado; a teoria de computação correspondente é a ‘computação quântica’, e a camada de hardware é representada por chips quânticos e computadores quânticos.
A computação quântica tem duas vantagens:
Primeiro, capacidade de armazenamento de dados poderosa. A computação clássica é baseada no bit como unidade básica, enquanto a computação quântica é baseada no qubit como unidade básica.
Nas computações clássicas, o estado de um bit é determinístico, sendo ou 0 ou 1; enquanto que um qubit está num estado de superposição entre 0 e 1, o que significa que pode armazenar 0 e 1 ao mesmo tempo.
Um chip tradicional com n bits pode armazenar n dados simultaneamente, enquanto um chip com n qubits pode armazenar 2^n dados simultaneamente.
Em segundo lugar, demonstrou fortes capacidades de computação paralela para problemas específicos. **
Computadores eletrônicos tradicionais são calculados em série, cada operação pode apenas converter um único valor em outro valor, o que significa que deve ser calculado em ordem. Por outro lado, um computador quântico pode converter simultaneamente 2^n dados em novos 2^n dados com uma única operação.
3. Poderá o futuro chip quântico substituir a GPU e impulsionar o desenvolvimento da IA?
O desenvolvimento rápido da tecnologia de inteligência artificial e de várias aplicações nos últimos anos também tem levado a um aumento exponencial na demanda por capacidade de computação.
Em teoria, a capacidade de processamento paralelo da computação quântica confere-lhe uma vantagem natural no processamento de algoritmos de inteligência artificial complexos, o que pode aumentar significativamente a velocidade e a precisão do treinamento do modelo. A aparência do chip Willow pode fornecer uma poderosa capacidade de processamento para o desenvolvimento adicional da inteligência artificial.
Na verdade, as GPUs agora amplamente utilizadas em IA foram originalmente projetadas para acelerar o processamento gráfico. Por exemplo, renderização de cenas 3D em jogos, modelagem e processamento de efeitos especiais em produção de animação, efeitos visuais em produção cinematográfica, etc. No entanto, devido à sua poderosa capacidade de computação, as GPUs foram posteriormente amplamente utilizadas em cálculos científicos e no campo da inteligência artificial, especialmente no treinamento e inferência de redes neurais em aprendizado profundo, onde se destacam no processamento de conjuntos de dados em grande escala e tarefas computacionais altamente paralelas.
Nesse sentido, os chips quânticos também irão progredir gradualmente, superando as limitações de computação e acelerando o processo de treinamento de vários algoritmos de aprendizado de máquina de IA. Os chips quânticos são atualmente aplicados principalmente em áreas específicas que exigem alta complexidade computacional, como a quebra de algoritmos de criptografia na criptografia (por exemplo, representando uma potencial ameaça aos métodos de criptografia tradicionais baseados no algoritmo RSA), simulação de sistemas quânticos (simulação de propriedades físicas e químicas em nível quântico, como moléculas e materiais) e resolução de problemas complexos de otimização (como planejamento logístico e alocação de recursos). Nessas áreas, as vantagens da computação quântica podem ser totalmente aproveitadas, possibilitando a resolução de tarefas que os computadores tradicionais não conseguem concluir dentro de um tempo aceitável.
O aumento da capacidade de cálculo dos chips quânticos está principalmente relacionado ao aumento do número e à melhoria da qualidade dos qubits quânticos. No futuro, com o aumento do número de qubits quânticos, a capacidade de cálculo dos computadores quânticos aumentará exponencialmente. A cada adição de um qubit quântico, o número de combinações de estados possíveis dobra. Por exemplo, 2 qubits quânticos têm 4 combinações de estados, 3 qubits quânticos têm 8 combinações de estados, e assim por diante. Além disso, a qualidade dos qubits quânticos, como tempo de coerência e fidelidade, também tem um impacto significativo na capacidade de cálculo. Qubits quânticos de alta qualidade podem manter estados quânticos de forma mais eficiente, possibilitando cálculos mais precisos e complexos.
No entanto, a curto prazo, os chips quânticos têm dificuldade em abalar a posição das GPUs. Os chips quânticos têm capacidades de computação mais poderosas em comparação com as GPUs e teoricamente podem substituí-las. No entanto, a barreira de proteção das GPUs não se resume apenas à capacidade de computação, mas também à arquitetura programável e vantagens do ecossistema de desenvolvedores, processo de fabricação e maturidade da indústria.
A arquitetura programável e o ecossistema de desenvolvedores da GPU são as principais barreiras. A ‘revolução da potência de cálculo de IA’ desencadeada pela GPU da NVIDIA foi preparada há mais de uma década.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) é a primeira plataforma de arquitetura de programação de GPU desenvolvida pela NVIDIA em 2006, que tem valor na construção de um ecossistema de desenvolvedores de GPU, onde os engenheiros de algoritmos podem explorar as capacidades da GPU de acordo com suas próprias necessidades, expandindo assim as áreas de aplicação da GPU do renderização gráfica para o campo geral.
Se um novo software for desenvolvido com base em novo hardware, como um chip quântico, é necessário garantir a compatibilidade com versões anteriores. No entanto, os principais softwares de IA existentes dependem principalmente da plataforma CUDA para desenvolvimento, portanto, há um alto custo para se afastar da arquitetura CUDA. Além disso, devido ao efeito de rede da comunidade de desenvolvedores, muitos desenvolvedores de computação de alto desempenho acumularam experiência de desenvolvimento no ecossistema CUDA. A CUDA tem um volume de download de até cinco milhões por ano, o que tornaria a transição da comunidade de desenvolvedores para outros modelos de programação um projeto de longo prazo.
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A tecnologia de fabricação de chips de GPU e a cadeia de produção são maduras, com amplo mercado consumidor e ciclo positivo da indústria.
A GPU existe há 25 anos, e já se formaram cenários comerciais downstream, como PCs pessoais, desenvolvimento personalizado e centros de dados de inteligência artificial, com duração de 10 a 30 anos. Atualmente, a GPU leva um ano desde a concepção do chip até a produção em massa, com o desenvolvimento de GPU como principal tom, formando um ciclo de ligação correspondente, como desenvolvimento de equipamentos de litografia e iteração de processos de fabricação de wafer. É difícil quebrar essa forte cadeia industrial após mais de uma década de ciclo positivo.
No entanto, a fabricação de chips quânticos e a cadeia de produção de GPUs são difíceis de sobrepor. O design e a engenharia de fabricação de chips quânticos são extremamente complexos, exigindo um ambiente experimental altamente puro, tecnologia de controle quântico precisa e bits quânticos estáveis, portanto, tem sido um punhado de empresas líderes em tecnologia que têm feito isso sozinhas por um longo tempo, e ainda não formaram uma cadeia de fornecimento industrial madura. Portanto, a produção em massa de chips quânticos e sua aplicação comercial a curto prazo são um grande desafio.
4.Áreas com maior impacto dos chips quânticos: criptomoedas e “HPC+AI”
4.1 O chip quântico pode ser o “exterminador” das criptomoedas
Tomando o Bitcoin como exemplo, sua segurança é baseada em dois mecanismos-chave. O primeiro é o mecanismo de ‘mineração’, onde a produção de Bitcoin depende do trabalho de prova de trabalho (Proof of Work) baseado em uma função hash. Quanto maior a taxa de hash, maior a probabilidade de sucesso na mineração. O segundo é a assinatura de transação, que usa um algoritmo de assinatura digital de curva elíptica (ECDSA) e funciona como a ‘carteira de identidade’ do usuário. O design desses dois mecanismos torna o Bitcoin quase impossível de ser quebrado por computadores tradicionais, mas os chips quânticos representam uma ameaça direta ao Bitcoin.
O primeiro é o cracking de força bruta do mecanismo de “mineração” pela computação quântica. Os algoritmos de computação quântica podem acelerar o cálculo de funções hash, ou seja, velocidades de mineração mais rápidas, e em mais magnitude do que todos os dispositivos convencionais anteriores, resultando em um aumento da taxa de sucesso de mineração e um aumento repentino no fornecimento de criptomoedas, resultando em grandes flutuações em seus preços de mercado. Em 10 de dezembro, o bitcoin caiu de US$ 100.000 para US$ 94.000. De acordo com dados da Coinglass, um total de 237.000 pessoas liquidaram suas posições de 10 a 12 de dezembro.
O segundo é a ameaça direta da computação quântica às assinaturas de transações. **Existem dois tipos de credenciais para transações de criptomoedas, a “chave pública” e a “chave privada”, a primeira é equivalente ao número do cartão bancário, e a segunda é equivalente à senha da carteira. Normalmente, a divulgação do endereço de chave pública não afeta a segurança dos fundos do usuário, mas a computação quântica pode usar a chave pública para quebrar a assinatura e falsificar a transação. Por exemplo, o algoritmo Shor na computação quântica, que é projetado especificamente para resolver a fatoração de fatores primos e problemas de logaritmo discreto de inteiros grandes, representará uma séria ameaça às assinaturas de transação.
Embora Willow represente pouca ameaça ao Bitcoin no momento, é altamente provável que as criptomoedas sejam quebradas pela computação quântica no futuro. Teoricamente, um ataque ao mecanismo de assinatura e mineração do Bitcoin exigiria milhões de qubits físicos, o que ainda é uma enorme lacuna em relação aos 105 qubits físicos que Willow tem atualmente. Mas se Willow iterar como uma GPU de uso geral e conseguir saltos de produção em massa e poder de computação, então não é impossível que o Bitcoin seja “atacado” na próxima década.
4.2 Os chips quânticos promoverão a “HPC+AI” e o desenvolvimento de inteligência artificial de alta ordem
De acordo com a classificação da OpenAI para a IA, do nível L1 (Chatbot) ao L5 (AGI), o desenvolvimento atual dos grandes modelos de IA está apenas na transição entre os níveis L1 e L2. A AGI de nível L5 é definida como tendo ‘capacidade em nível organizacional’ para avaliar, raciocinar, prever e planejar ações em ambientes reais complexos e dinâmicos. A indústria acredita que ‘HPC+AI’ será um passo chave para alcançar a AGI.
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A computação de alto desempenho (HPC) refere-se ao uso de poder computacional poderoso para resolver problemas científicos, de engenharia e de implementação tecnológica, que, em certa medida, são semelhantes aos modelos de IA de grande escala de hoje, mas com direções e ênfases diferentes.
HPC tem um foco na “resolução de problemas complexos”, como o uso de supercomputadores em áreas como meteorologia, física, astronomia, etc., que levaram a avanços significativos na pesquisa científica.
Enquanto os modelos de IA se concentram em ‘raciocínio e geração’, embora não sejam bons em resolver modelos complexos, eles têm boa capacidade de generalização.
A implementação de chips quânticos representa uma revolução para o campo da HPC, onde a resolução de problemas complexos já não requer cálculos brutais de longa duração em HPC tradicionais, mas sim pode avançar numa nova direção - combinando-se com a IA para treinos gerais mais complexos.
Primeiro, o treinamento tradicional de IA não pode processar dados de qubit, enquanto a computação quântica pode otimizar modelos de aprendizagem específicos que não podem ser processados pela computação tradicional e construir modelos de sistema que são sensíveis a fenômenos quânticos. Em outras palavras, os futuros modelos de IA terão a capacidade de raciocinar e prever mundos complexos, reduzindo ou mesmo eliminando o fenômeno da “ilusão de IA” em comparação com os grandes modelos atuais.
A segunda vantagem da tecnologia de correção quântica é que o chip Willow superou o desafio chave da correção quântica, alcançando uma redução significativa na taxa de erro. A aplicação da tecnologia de correção quântica em treinamento de IA de alto nível pode garantir a precisão e confiabilidade do modelo ao lidar com grandes quantidades de dados complexos, reduzindo os erros de cálculo causados pela fragilidade dos bits quânticos e, assim, melhorando a eficácia e a confiabilidade do treinamento de IA.
Embora o treinamento atual de IA ainda não tenha as condições para aplicar chips quânticos, é altamente provável que no futuro seja necessário que os chips quânticos sejam o suporte central da potência de cálculo. Devido à extrema sensibilidade dos qubits quânticos, eles são facilmente afetados por fatores ambientais externos, incluindo temperatura e campo eletromagnético, entre outros, o que pode levar à descoerência dos estados quânticos e, assim, afetar a precisão dos resultados dos cálculos. Embora Willow tenha feito algum progresso na tecnologia de correção quântica, na aplicação real de treinamento de inteligência artificial, a estabilidade e a resistência à interferência do sistema quântico ainda precisam ser aprimoradas para alcançar um funcionamento estável a longo prazo.
O lançamento do novo chip de computação quântica Willow pela Google causou um grande impacto no mundo da tecnologia global, não só representa uma grande conquista no campo da computação quântica, mas também está na vanguarda da próxima tecnologia global.
O caminho para o desenvolvimento futuro da tecnologia de computação quântica ainda está cheio de obstáculos, e há muitos desafios a serem superados antes que ela possa ser amplamente utilizada no treinamento de IA.
O progresso da tecnologia nunca foi fácil, assim como a GPU passou de desconhecida a proeminente.
