Intel uviedol procesory pre kvantové výpočty a strojové učenie
- Autor:
- Roman Mališka
- Zverejnené:
- 10. 1. 2018
- Hodnotenie:
- Už ste hlasovali.
Spoločnosť Intel počas výstavy CES 2018 odhalila aj nový testovací čip pre kvantové výpočty, ktorý obsahuje 49 kvantových bitov (qubits) spolu s ďalším novým procesorom, ktorý je určený pre hĺbkové strojové učenie založené na funkcionalite ľudského mozgu.
Kvantové počítače by sa v budúcnosti mohli stať ďalším veľkým míľnikom v oblasti výpočtovej techniky. Aj preto sa spoločnosti ako sú Intel, IBM a Google snažia rozvíjať túto technológiu. Kvantové počítače majú potenciál sa stať oveľa výkonnejšie ako tradičné počítače. Namiesto klasického ukladanie informácií vo forme bitov buď ako 1 alebo 0, kvantové bity (qubits) využívajú výhody kvantovej fyziky pre ukladanie informácií ako 1 a 0 alebo obe v rovnaký čas. To znamená exponenciálny nárast s každým ďalším qbitom. Napríklad systém s 5 qbitmi zodpovedá približne 32 bežným bitom.
Najnovší procesor od Intelu pre kvantové počítače s názvom „Tangle Lake“ sa pritom môže pochváliť až 49 qbitmi. To by mohlo teoreticky priniesť počítačový systém, ktorý môže hravo súperiť so súčasnými superpočítačmi. Zatiaľ je to však hudba budúcnosti, no takýto vývoj dokazuje, ako rýchlo technológia postupuje vpred.
Druhým odhaleným procesorom spoločnosti Intel bol takzvaný neuromorfný čip s kódovým označením Loihi. Podobne ako je tomu pri neurónových sieťach, aj tento systém je modelovaný na princípe toho, ako ľudský mozog spracúva a ukladá informácie, inak povedané ide o technológiou hĺbkového neurónového strojového učenia.
Namiesto spracovania dát v jednom komponente pred odoslaním do druhého pre ukladanie nový procesor vykonáva obidve funkcie na tom istom mieste. Ako sa procesor učí v priebehu času, dokáže prekonfigurovať svoje vlastné spojenia, aby sa urýchlil výpočtový proces a vytvoril sa tak efektívnejší systém.
Procesor Loihi by mal byť testovaný vo výskumných inštitúciách už v prvej polovici roku 2018, kde môže pomáhať riešiť komplexné úlohy pri spracovaní obrovského množstva údajov.
