前者的地平线 - 以及超越......
一方面，它们应该帮助我们战胜癌症，准确预测天气，掌握核聚变。 另一方面，人们担心它们会造成全球破坏或奴役人类。 然而，此刻的计算怪物仍然无法同时做大善和万恶。
在 60 年代，最高效的计算机拥有强大的功能 大翻牌 （每秒数百万次浮点运算）。 第一台具有处理能力的计算机 更高 1 GFLOPS (gigaflops) 是 克雷 2，由 Cray Research 于 1985 年制作。 第一个具有处理能力的模型 超过 1 TFLOPS (teraflops) 是 ASCI 红色，由英特尔于 1997 年创建。 功率达到 1 PFLOPS (petaflops) 走鹃，由 IBM 于 2008 年发布。
目前的算力记录属于中国神威太湖之光，为 9 PFLOPS。
尽管如您所见，最强大的机器尚未达到数百 petaflops，但越来越多 百亿亿次系统其中必须考虑到权力 亿万次浮点运算 （EFLOPS），即每秒大约超过 1018 次操作。 然而，这样的设计还只是处于不同复杂程度的项目阶段。
减少 （每秒浮点运算）是主要用于科学应用的计算能力单位。 它比以前使用的 MIPS 块更通用，这意味着每秒的处理器指令数。 翻牌不是 SI，但可以解释为 1/s 的单位。
你需要一个百亿亿次的癌症
exaflops 或 XNUMX petaflops 比所有前 XNUMX 台超级计算机的总和还要多。 科学家们希望具有这种动力的新一代机器能够在各个领域带来突破。
百亿亿级计算能力与快速发展的机器学习技术相结合应该会有所帮助，例如，最终 破解癌症密码. 医生为了诊断和治疗癌症必须拥有的数据量如此之大，以至于普通计算机难以应对这项任务。 在一项典型的单个肿瘤活检研究中，进行了超过 8 万次测量，在此期间医生分析了肿瘤的行为、其对药物治疗的反应以及对患者身体的影响。 这是一个真正的数据海洋。
美国能源部 (DOE) 阿贡实验室的 Rick Stevens 说。 -
将医学研究与计算能力相结合，科学家们正在努力 CANDLE神经网络系统 ()。 这使您可以预测和制定适合每个患者个人需求的治疗计划。 这将帮助科学家了解关键蛋白质相互作用的分子基础，开发预测性药物反应模型，并提出最佳治疗策略。 Argonne 相信，百亿亿次系统运行 CANDLE 应用程序的速度将比当今已知的最强大的超级机器快 50 到 100 倍。
因此，我们期待百亿亿级超级计算机的出现。 但是，第一个版本不一定会出现在美国。 当然，美国正在竞相创造它们，而当地政府正在一个名为 极光 与AMD、IBM、Intel、Nvidia合作，力争领先于国外竞争对手。 但是，预计这不会在 2021 年之前发生。 同时，在 2017 年 XNUMX 月，中国专家宣布创建了百亿亿级原型。 这种计算单元的全功能模型是 - 天河3 - 但是，它不太可能在未来几年内准备就绪。
中国人紧紧抓住
事实是，自 2013 年以来，中国的发展已成为世界上最强大的计算机的榜首。 他统治了多年 天河2现在手掌属于提到的 双威太湖之光. 相信这两个中国最强大的机器比美国能源部的所有二十一台超级计算机都要强大得多。
当然，美国科学家希望重新获得他们五年前的领先地位，并且正在研究一个允许他们这样做的系统。 它正在田纳西州的橡树岭国家实验室建造。 首脑 (2)，一台计划于今年晚些时候调试的超级计算机。 超越了神威太湖之光的力量。 它将用于测试和开发更坚固、更轻的新材料，使用声波模拟地球内部，并支持研究宇宙起源的天体物理学项目。
2、Summit超级计算机空间平面图
在提到的阿贡国家实验室，科学家们很快计划建造一个更快的设备。 作为。。而被知道 A21性能预计将达到 200 petaflops。
日本也参加了超级计算机竞赛。 尽管最近被美中竞争所掩盖，但正是这个国家计划推出 ABKI系统 ()，提供 130 petaflops 的功率。 日本人希望这样的超级计算机可以用来开发AI（人工智能）或深度学习。
与此同时，欧洲议会刚刚决定建造一台欧盟十亿欧元的超级计算机。 这个计算怪物将在 2022 年和 2023 年之交开始为我们大陆的研究中心工作。 该机器将内置于 EuroGPC 项目其建设将由成员国提供资金——因此波兰也将参与该项目。 其预测功率通常被称为“pre-exascale”。
到目前为止，根据 2017 年的排名，在全球 202 台最快的超级计算机中，中国拥有 40 台（144%），而美国拥有 29 台（XNUMX%）。
中国还使用了全球 35% 的计算能力，而美国则为 30%。 列表中超级计算机最多的下一个国家是日本（35 个系统）、德国（20 个）、法国（18 个）和英国（15 个）。 值得注意的是，无论原产国如何，五百台最强大的超级计算机都使用不同版本的 Linux ...
他们自己设计
超级计算机已经是支持科技产业的宝贵工具。 它们使研究人员和工程师能够在生物学、天气和气候预测、天体物理学和核武器等领域取得稳步进展（有时甚至是巨大的飞跃）。
剩下的就看他们的实力了。 在接下来的几十年里，超级计算机的使用可以显着改变那些拥有此类尖端基础设施的国家的经济、军事和地缘政治局势。
这一领域的进步如此之快，以至于即使对于众多人力资源而言，新一代微处理器的设计已经变得过于困难。 正因为如此，先进的计算机软件和超级计算机在计算机的发展中越来越发挥主导作用，包括带有“超级”前缀的计算机。
3.日本超级计算机
借助计算超能力，制药公司将很快能够全面运营 处理大量人类基因组，动物和植物将有助于为各种疾病创造新的药物和治疗方法。
政府在超级计算机的开发上投入如此多的另一个原因（实际上是主要原因之一）。 更高效的车辆将帮助未来的军事领导人在任何战斗情况下制定明确的作战战略，允许开发更有效的武器系统，并支持执法和情报机构提前识别潜在威胁。
没有足够的能力进行大脑模拟
新的超级计算机应该有助于破译我们早已熟知的天然超级计算机——人脑。
一个国际科学家团队最近开发了一种算法，该算法代表了大脑神经连接建模的重要新步骤。 新的 没有算法，在神经信息学前沿发表的一篇开放获取论文中描述，预计将在超级计算机上模拟 100 亿个相互连接的人脑神经元。 来自德国 Jülich 研究中心、挪威生命科学大学、亚琛大学、日本 RIKEN 研究所和斯德哥尔摩 KTH 皇家理工学院的科学家参与了这项工作。
自 2014 年以来，大规模的神经网络模拟一直在德国于利希超级计算中心的 RIKEN 和 JUQUEEN 超级计算机上运行，模拟了人脑中大约 1% 的神经元的连接。 为什么只有这么多？ 超级计算机可以模拟整个大脑吗？
瑞典公司 KTH 的 Susanne Kunkel 解释道。
在模拟过程中，必须向大约 100 人发送神经元动作电位（短电脉冲）。 称为节点的小型计算机，每个都配备了许多执行实际计算的处理器。 每个节点检查这些脉冲中的哪些与该节点中存在的虚拟神经元有关。
4. 对神经元的大脑连接进行建模，即我们才刚刚开始（1%）
显然，处理器对每个神经元的这些额外位所需的计算机内存量随着神经网络的大小而增加。 要超越对整个人脑的 1% 模拟 (4)，需要 内存增加 XNUMX 倍 比当今所有超级计算机中可用的东西还要多。 因此，只有在未来百亿亿级超级计算机的背景下，才有可能谈论获得整个大脑的模拟。 这是下一代 NEST 算法应该工作的地方。
世界TOP-5超级计算机
1、三威太湖之光 – 93 年在中国无锡推出的 2016 PFLOPS 超级计算机。 自2016年500月起，连续登顶全球最高算力超级计算机TOPXNUMX榜单。
2. 天河二号（银河二号） 是中国国防科技大学（）建造的一台计算能力为33,86 PFLOPS的超级计算机。 从 2013 年 XNUMX 月开始
直到 2016 年 XNUMX 月，它都是世界上最快的超级计算机。
3.豌豆丁 - 由 Cray 开发的设计，安装在瑞士国家超级计算中心 ()。 它最近进行了升级——Nvidia Tesla K20X 加速器被新的 Tesla P100 取代，这使得计算能力在 2017 年夏季从 9,8 增加到 19,6 PFLOPS 成为可能。
4.行光 是由 ExaScaler 和 PEZY Computing 开发的超级计算机。 位于横滨地球科学研究所的日本海洋科学技术机构（JAMSTEC）； 与地球模拟器在同一层楼。 功率：19,14 PFLOPs。
5。 泰坦 是 Cray Inc. 制造的 17,59 PFLOPS 超级计算机。 并于 2012 年 2012 月在美国橡树岭国家实验室推出。 从 2013 年 XNUMX 月到 XNUMX 年 XNUMX 月，Titan 是世界上最快的超级计算机。 它目前排名第五，但仍然是美国最快的超级计算机。
他们还在量子领域争夺霸权
IBM 认为，在未来五年内，不会出现基于传统硅芯片的超级计算机，而是会开始广播。 据该公司的研究人员称，该行业刚刚开始了解如何使用量子计算机。 预计工程师将在短短五年内发现这些机器的第一个主要应用。
量子计算机使用称为 库比特. 普通半导体以 1 和 0 序列的形式表示信息，而量子比特则表现出量子特性，可以同时进行 1 和 0 的计算。这意味着两个量子比特可以同时表示 1-0、1-1、0-1 的序列. ., 0-0。 计算能力随着每个量子比特呈指数增长，因此理论上只有 50 个量子比特的量子计算机可能比世界上最强大的超级计算机拥有更多的处理能力。
D-Wave Systems 已经在销售一台量子计算机，据说有两台。 量子比特。 然而 D-Wav 拷贝e(5) 是有争议的。 尽管一些研究人员已经很好地利用了它们，但它们仍然没有超越经典计算机，并且只对某些类别的优化问题有用。
5. D-Wave 量子计算机
几个月前，谷歌量子人工智能实验室展示了一款新的 72 量子位量子处理器，名为 毛锥 (6)。 它可能很快就会通过超越经典超级计算机实现“量子霸权”，至少在解决一些问题方面是这样。 当量子处理器在运行中表现出足够低的错误率时，它可以比具有明确 IT 任务的经典超级计算机更高效。
6. Bristlecone 72 qubit 量子处理器
紧随其后的是谷歌处理器，因为例如在一月份，英特尔宣布了自己的 49 量子位量子系统，而早些时候 IBM 推出了 50 量子位版本。 英特尔芯片， Loihi，它在其他方面也具有创新性。 它是第一个旨在模拟人脑学习和理解方式的“神经形态”集成电路。 它“功能齐全”，将于今年晚些时候提供给研究合作伙伴。
然而，这只是开始，因为为了能够对付硅怪物，你需要 z 数百万个量子比特. 代尔夫特荷兰技术大学的一组科学家希望实现这种规模的方法是在量子计算机中使用硅，因为他们的成员已经找到了如何使用硅来创建可编程量子处理器的解决方案。
在他们发表在《自然》杂志上的研究中，荷兰团队利用微波能量控制了单个电子的旋转。 在硅中，电子会同时上下旋转，从而有效地将其固定在适当的位置。 一旦实现这一目标，该团队将两个电子连接在一起并对其进行编程以运行量子算法。
可以在硅的基础上创建 两位量子处理器.
该研究的作者之一汤姆沃森博士向 BBC 解释道。 如果沃森和他的团队设法融合更多的电子，它可能会导致叛乱。 量子位处理器这将使我们离未来的量子计算机更近一步。
– 谁建造了一台功能齐全的量子计算机，谁就将统治世界 新加坡国立大学的 Manas Mukherjee 和国家量子技术中心的首席研究员最近在接受采访时说。 最大的科技公司和研究实验室之间的竞争目前主要集中在所谓的 量子霸权，量子计算机可以执行超出最先进的现代计算机所能提供的任何计算的点。
谷歌、IBM 和英特尔的上述成就表明，美国（以及州政府）的公司在这一领域占据主导地位。 然而，中国的阿里云最近发布了一个基于 11 量子比特处理器的云计算平台，允许科学家测试新的量子算法。 这意味着中国在量子计算区块领域也没有灰飞烟灭。
然而，创造量子超级计算机的努力不仅对新的可能性充满热情，也引起了争议。
几个月前，在莫斯科举行的量子技术国际会议上，来自俄罗斯量子中心、同时也是加拿大卡尔加里大学物理学教授的 Alexander Lvovsky（7 岁）表示，量子计算机 破坏工具没有创造。
7. Alexander Lvovsky 教授
他是什么意思？ 首先，数字安全。 目前，所有通过 Internet 传输的敏感数字信息都经过加密，以保护相关方的隐私。 我们已经看到黑客可以通过破解加密来拦截这些数据的案例。
根据 Lvov 的说法，量子计算机的出现只会让网络犯罪分子更容易。 目前已知的任何加密工具都无法保护自己免受真正量子计算机的处理能力的影响。
医疗记录、财务信息，甚至政府和军事组织的秘密都可以在一个平底锅中获得，这意味着，正如 Lvovsky 指出的那样，新技术可能会威胁到整个世界秩序。 其他专家认为，俄罗斯人的担忧是没有根据的，因为创建真正的量子超级计算机也将允许 启动量子密码学, 被认为是坚不可摧的。
另一种方法
除了传统的计算机技术和量子系统的开发之外，各个中心正在研究构建未来超级计算机的其他方法。
美国机构 DARPA 资助了六个替代计算机设计解决方案中心。 现代机器中使用的架构通常被称为 冯诺依曼架构哦，他已经七十岁了。 国防组织对大学研究人员的支持旨在开发一种比以往更智能的方法来处理大量数据。
缓冲和并行计算 以下是这些团队正在研究的新方法的一些示例。 其他 ADA ()，通过将带有模块的 CPU 和内存组件转换为一个组件，而不是处理它们在主板上的连接问题，可以更轻松地开发应用程序。
去年，来自英国和俄罗斯的一组研究人员成功地证明了这种类型 “魔法尘埃”它们由它们组成 光与物质 - 最终在“性能”方面优于最强大的超级计算机。
来自英国剑桥大学、南安普顿大学和加的夫大学以及俄罗斯斯科尔科沃研究所的科学家们使用了被称为 极化子可以定义为介于光和物质之间的东西。 这是一种全新的计算机计算方法。 据科学家称，它可以构成一种新型计算机的基础，能够解决目前无法解决的问题——在生物学、金融和太空旅行等各个领域。 研究结果发表在《自然材料》杂志上。
请记住，今天的超级计算机只能处理一小部分问题。 即使是假设的量子计算机，如果最终建成，最多也只能为解决最复杂的问题提供二次加速。 同时，产生“仙尘”的极化子是通过用激光束激活镓、砷、铟和铝原子层而产生的。
这些层中的电子吸收并发射某种颜色的光。 极化子比电子轻一万倍，可以达到足够的密度以产生一种新的物质状态，称为 玻色-爱因斯坦凝聚 （八）。 其中极化子的量子相位是同步的，形成一个单一的宏观量子物体，可以通过光致发光测量来检测。
8. 显示玻色-爱因斯坦凝聚的图
事实证明，在这种特定状态下，极化子凝聚体可以比基于量子比特的处理器更有效地解决我们在描述量子计算机时提到的优化问题。 英俄研究的作者表明，当极化子凝聚时，它们的量子相位排列成与复函数的绝对最小值相对应的配置。
“我们正处于探索极化子图解决复杂问题的潜力的开始，”Nature Materials 的合著者教授写道。 南安普顿大学混合光子学实验室负责人 Pavlos Lagoudakis。 “我们目前正在将我们的设备扩展到数百个节点，同时测试底层处理能力。”
在这些来自光和物质的微妙量子相位世界的实验中，即使是量子处理器似乎也很笨拙，并且与现实紧密相连。 正如你所看到的，科学家们不仅在研究明天的超级计算机和后天的机器，而且他们已经在计划后天会发生什么。
在这一点上达到百亿亿级将是一个相当大的挑战，然后你会考虑翻牌规模的下一个里程碑（9）。 正如您可能已经猜到的那样，仅仅添加处理器和内存是不够的。 如果要相信科学家，实现如此强大的计算能力将使我们能够解决我们已知的大问题，例如破译癌症或分析天文数据。
9. 超级计算的未来
将问题与答案匹配
接下来是什么？
好吧，在量子计算机的情况下，出现了关于它们应该用于什么的问题。 根据古老的格言，计算机可以解决没有它们就不会存在的问题。 所以我们可能应该首先建造这些未来派的超级机器。 那么问题就会自己出现。
量子计算机可以在哪些领域发挥作用？
人工智能。 AI () 的工作原理是通过经验学习，随着收到反馈，它变得越来越准确，直到计算机程序变得“聪明”。 反馈基于对许多可能选项的概率的计算。 我们已经知道，例如洛克希德马丁公司计划使用其 D-Wave 量子计算机来测试目前对于经典计算机来说过于复杂的自动驾驶软件，而谷歌正在使用量子计算机开发能够区分汽车和地标的软件。
分子建模。 借助量子计算机，可以准确地模拟分子相互作用，寻找化学反应的最佳配置。 量子化学是如此复杂，以至于现代数字计算机只能分析最简单的分子。 化学反应本质上是量子的，因为它们会产生相互重叠的高度纠缠的量子态，因此完全开发的量子计算机甚至可以轻松评估最复杂的过程。 谷歌已经在这方面取得了进展——他们已经模拟了氢分子。 结果将是更高效的产品，从太阳能电池板到药品。
密码学。 今天的安全系统依赖于高效的初级发电。 这可以通过寻找每一个可能的因素来使用数字计算机来实现，但是这样做所需的大量时间使得“密码破解”成本高昂且不切实际。 同时，量子计算机可以以指数方式做到这一点，比数字机器更有效，这意味着今天的安全方法很快就会过时。 还有一些很有前途的量子加密方法正在开发中，以利用量子纠缠的单向性。 城市范围的网络已经在几个国家进行了演示，中国科学家最近宣布，他们正在成功地将纠缠光子从轨道“量子”卫星发送到三个独立的基站返回地球。
财务建模。 现代市场是现存最复杂的系统之一。 尽管已经开发了用于描述和控制它们的科学和数学工具，但由于科学学科之间的根本差异，这些活动的有效性仍然大大不足：没有可以进行实验的受控环境。 为了解决这个问题，投资者和分析师转向了量子计算。 一个直接的好处是，量子计算机固有的随机性与金融市场的随机性是一致的。 投资者通常希望在大量随机生成的场景中评估结果的分布。
天气预报。 NOAA 首席经济学家 Rodney F. Weiher 声称，美国近 30% 的 GDP（6 万亿美元）直接或间接依赖于天气。 用于食品生产、运输和零售。 因此，更好地预测气场的能力在许多领域都非常有用，更不用说为自然灾害保护分配的更长的时间了。 英国国家气象部门气象局已经开始投资此类创新，以满足从 2020 年开始必须应对的功率和可扩展性需求，并发布了一份关于其自身百亿亿次计算需求的报告。
粒子物理学。 固体粒子物理模型通常是极其复杂、错综复杂的解决方案，需要大量的计算时间来进行数值模拟。 这使它们成为量子计算的理想选择，科学家们已经利用了这一点。 因斯布鲁克大学和量子光学与量子信息研究所 (IQOQI) 的研究人员最近使用可编程量子系统来执行此模拟。 根据《自然》杂志的一篇出版物，该小组使用了一台简单版本的量子计算机，其中离子执行逻辑运算，这是任何计算机计算的基本步骤。 模拟显示与所描述的物理学的真实实验完全一致。 理论物理学家彼得佐勒说。 -
