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紧跟谷歌步伐,微软耗时17年研发的量子计算芯片发布

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紧跟谷歌步伐,微软耗时17年研发的量子计算芯片发布

Majorana 1的发布是微软在量子计算领域的关键突破。

图片来源:界面图库

界面新闻记者 | 宋佳楠

北京时间2月20日消息,微软宣布首发量子计算芯片Majorana 1以及全新生成式人工智能工具Muse。为了研发量子计算芯片,微软花费了17年时间。

Majorana 1采用全球首个拓扑导体,能观察和控制马约拉纳粒子。芯片上放置了8个拓扑量子比特,未来有望扩展到百万个,其独特设计可产生更稳定的量子比特,具有快速、小型和数字控制的特点。

对于微软而言,Majorana 1的发布是微软在量子计算领域的关键突破,使其在高性能计算与人工智能融合领域迈出重要一步,有望在本十年末制造出实用的量子计算机,提升其在全球科技领域的竞争力。

据界面新闻了解,传统计算机的基本计算单元是经典比特,只能表示0或1两种状态。而量子计算芯片的基本计算单元是量子比特,由于量子叠加特性,它可以同时处于0和1的多种叠加态。

这意味着,量子计算芯片能同时处理多个计算任务,且随着量子比特数量增加,其计算能力呈指数级增长。例如,一台仅有30个量子比特的量子计算机,就可以与每秒执行10万亿次浮点运算 (TFLOPS) 的数字计算机相媲美。

此外,量子计算芯片在处理某些特定的复杂问题时具有巨大优势,且比传统芯片能耗更低。

不过,微软并非最早发布量子芯片的公司。去年12月,谷歌曾宣布研发出一款运算能力超强、适用量子计算机的芯片Willow,宣称这种芯片只用5分钟即可完成现有运行速度最快的计算机要10尧(10的25次方)年才能完成的任务。

谷歌当时在网站发布消息说,除了高速运算能力,这款名为Willow的芯片还有突出的纠错能力,为研制“实用的大规模量子计算机铺平了道路”。

如果简单地从量子比特数来看,谷歌Willow芯片拥有105个物理量子比特,相较微软集成了8个拓扑量子比特有一定优势,但微软表示未来有望扩展到百万个——更多的量子比特通常意味着更强的计算能力和更广泛的应用场景。

除发布量子计算芯片外,微软还推出了一个生成式人工智能工具Muse,它是微软为游戏创意设计的首个生成式AI模型。其基于 “世界与人类行动模型”(WHAM),在超过10亿张图片和手柄动作上进行训练,数据来源于Xbox游戏《Bleeding Edge》长达七年的玩家操作记录。

据微软方面介绍,开发者提供一张游戏截图,Muse就能生成多个潜在的后续游戏画面,还可通过Xbox手柄控制角色来生成相应内容。该技术可为游戏开发者提供了新的创作思路和工具,有可能拓展到影视、动画和虚拟现实等领域,推动数字内容创作行业的发展。

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紧跟谷歌步伐,微软耗时17年研发的量子计算芯片发布

Majorana 1的发布是微软在量子计算领域的关键突破。

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界面新闻记者 | 宋佳楠

北京时间2月20日消息,微软宣布首发量子计算芯片Majorana 1以及全新生成式人工智能工具Muse。为了研发量子计算芯片,微软花费了17年时间。

Majorana 1采用全球首个拓扑导体,能观察和控制马约拉纳粒子。芯片上放置了8个拓扑量子比特,未来有望扩展到百万个,其独特设计可产生更稳定的量子比特,具有快速、小型和数字控制的特点。

对于微软而言,Majorana 1的发布是微软在量子计算领域的关键突破,使其在高性能计算与人工智能融合领域迈出重要一步,有望在本十年末制造出实用的量子计算机,提升其在全球科技领域的竞争力。

据界面新闻了解,传统计算机的基本计算单元是经典比特,只能表示0或1两种状态。而量子计算芯片的基本计算单元是量子比特,由于量子叠加特性,它可以同时处于0和1的多种叠加态。

这意味着,量子计算芯片能同时处理多个计算任务,且随着量子比特数量增加,其计算能力呈指数级增长。例如,一台仅有30个量子比特的量子计算机,就可以与每秒执行10万亿次浮点运算 (TFLOPS) 的数字计算机相媲美。

此外,量子计算芯片在处理某些特定的复杂问题时具有巨大优势,且比传统芯片能耗更低。

不过,微软并非最早发布量子芯片的公司。去年12月,谷歌曾宣布研发出一款运算能力超强、适用量子计算机的芯片Willow,宣称这种芯片只用5分钟即可完成现有运行速度最快的计算机要10尧(10的25次方)年才能完成的任务。

谷歌当时在网站发布消息说,除了高速运算能力,这款名为Willow的芯片还有突出的纠错能力,为研制“实用的大规模量子计算机铺平了道路”。

如果简单地从量子比特数来看,谷歌Willow芯片拥有105个物理量子比特,相较微软集成了8个拓扑量子比特有一定优势,但微软表示未来有望扩展到百万个——更多的量子比特通常意味着更强的计算能力和更广泛的应用场景。

除发布量子计算芯片外,微软还推出了一个生成式人工智能工具Muse,它是微软为游戏创意设计的首个生成式AI模型。其基于 “世界与人类行动模型”(WHAM),在超过10亿张图片和手柄动作上进行训练,数据来源于Xbox游戏《Bleeding Edge》长达七年的玩家操作记录。

据微软方面介绍,开发者提供一张游戏截图,Muse就能生成多个潜在的后续游戏画面,还可通过Xbox手柄控制角色来生成相应内容。该技术可为游戏开发者提供了新的创作思路和工具,有可能拓展到影视、动画和虚拟现实等领域,推动数字内容创作行业的发展。

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