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量子電腦

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美國占世界過半量子專利 他國仍有競爭機會

量子電腦是未來人工智慧(AI)的運算平台,而各國的量子專利數量可以反映該國在此領域的研發能力。根據光電協進會(PIDA)分析2019年的專利數,美國以110件保有領先地位,占世界量子專利數的52%,位居第二的中國僅有50件。另外,從申請歷史與總數來看,加拿大廠商D-Wave的實力也不容小覷。 圖 加拿大廠商D-Wave。圖片來源:D-Wave 量子電腦可處理急劇增長的數據,同時被視為終極運算工具與未來AI的運算平台,依據日本經濟新聞調查,美國仍是此領域的領頭羊。pida指出,2019年的量子專利中,美國即占全世界申請數的52%,達110件。相較之下,排名第二的中國只有美國申請量的一半(50件),顯示美國的電子專利幾乎等於世界他國申請量的總和。 就公司的專利申請歷史與總數來看,加拿大的D-Wave是世界上第一家成功將量子電腦商業化的廠商,過去D-Wave的量子電腦專注於優化,例如選擇最短的商業路線以及創建飛機和火車的時間表,但近期發展落後於Google及IBM。 Google在量子電腦的技術發展,從2013年向D-Wave購買量子計算機後開始全力發展。2014年加州大學聖塔芭芭拉分校的John Martinis教授等人加入Google團隊,並著手開發商用的量子電腦,自此Google的研究逐漸超前。 目前Google量子計算雖已達到53個量子位元,但實際使用時還需要增加100或1000倍,技術仍有大幅進步空間,其他廠商如IBM已經透過雲端提供通用量子計算服務。日本方面,NEC則宣布對D-Wave投資1000萬美元,兩家公司將聯合開發軟體,力圖與Google競爭。
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大廠競逐量子霸權 百萬Qubit商用門檻仍卡關

對量子運算領域的研究者來說,2019年無疑是非常令人振奮的一年。早在1926年,奧地利物理學家薛丁格(Schrodinger)發表論文,提出薛丁格方程式,奠定量子力學的基礎後,量子運算的概念就開始逐漸醞釀。在此後數十年,多位大師級學者先後從理論上證明,量子運算是可行的,而且有些證明十分優雅,其數學推導過程甚至不到半張A4紙就能寫完。這使得學術界對於量子運算的理論研究跟硬體原型建構,一直有很高的興趣。 量子狀態難維持  系統/處理器設計考驗眾多 然而,理論歸理論,實務歸實務。量子運算在實作上非常困難,因為量子狀態本身極為脆弱,任何干擾,甚至只是試圖度量,都會使量子狀態難以維持,回復到古典(二位元)狀態。 其次,量子狀態得在接近絕對零度(攝氏-273.15度)的環境下才能維持,這使得人類開始試圖建造量子運算硬體的原型時,很自然地選擇超導體這條路徑。直到近年才開始有人探索新的設計架構,例如英特爾的自旋量子位元等基於矽晶的設計架構,或漢威聯合採用的離子阱(Ion Trap)架構(圖1)。 圖1 目前人類所發展出的六種量子運算原型系統,其中以基於超導體和半導體的系統最具發展潛力。 但這些新架構其實也無法有效解決量子運算長期以來最棘手的環境溫度問題。即便改用其他架構,可以稍微提高容許溫度,幅度也不大。舉例來說,超導量子位元必須在20毫克耳文溫度,也就是只能比絕對零度高20毫度的超低溫下才能運作。但基於矽晶的Tangle Lake,也只能把容許的溫度範圍從絕對零度往上提高一度。雖然這已能讓系統設計者在維持低溫環境方面省下許多努力,但從現實面來說,要長時間維持如此低溫的環境,還是一個很複雜的工程問題,也註定了量子運算系統必然是台龐然大物(圖2)。 圖2 Google量子電腦原型設備的局部照片。量子電腦不僅尺寸龐大,且線路非常複雜。 第三,基於超導體的設計方案很難像積體電路般微縮,這會使得量子處理器很難內建數量足以支撐商業應用的量子位元(Qubit)數量。不過,這也只是理論,實際上,Tangle Lake量子處理器的晶片尺寸還是高達三平方英吋,卻只內建了49個Qubit,低於Google在自然(Nature)期刊上發表的54Qubit超導量子處理器。這跟技術的成熟度有關,畢竟超導量子處理器的發展已經累積了數十年經驗,但矽基量子處理器的研究,是近幾年才開始。 Qubit數量對於量子運算能否實現商業應用極為關鍵。不管是54Qubit或49Qubit,都還不足以支撐真實的應用,只能用來執行實驗性質的演算法。這也是為何Google在自然期刊上發表其研究突破,聲稱實現量子霸權(Quantumn Supremacy)後,立刻引來IBM反駁的原因。 Google的研究使用了專為驗證其量子處理器所設計的演算法,因此才能在極短時間內完成超級電腦得花上萬年才能執行的運算量,但如果把Google所使用的演算法改寫成適合超級電腦執行的型態,超級電腦依然可以在幾天內跑完相同的運算任務。 撇開Google以專用的實驗性演算法來驗證其量子處理器設計不談,對任何運算設備來說,如果要進入實用階段,糾錯(Error Correction)能力是非常重要的機制,而這會需要大量的Qubit冗餘。根據英特爾、愛美科(imec)、CEA-Leti等領先企業跟研究機構的估計,如果要實現可執行商業應用,且具有糾錯能力的量子處理器,該處理器至少要整合100萬個Qubit。相較之下,目前最先進的量子處理器,離這個門檻都還有一段非常遙遠的距離。 而這也正是半導體業界為何對矽基量子處理器的前景充滿信心的原因。從物理層來看,一個量子位元的結構其實並不複雜(圖3),在半導體製程已經可以在單一晶片上整合數億個電晶體的情況下,用半導體製程來生產整合了數百萬個Qubit的處理器晶片,具有很高的可行性。英特爾的研究團隊就估計,理論上,1平方毫米的晶片面積可放置十億個自旋量子位元,且自旋量子位元與傳統電晶體在結構上有很高的相似性,因此自旋量子位元可能有助於將量子運算系統的規模擴充至估計數百萬個量子位元。CEA-Leti的研究團隊則已經訂下目標,希望在2024年之前,製造出內建100個Qubit,基於半導體製程的量子處理器。 圖3 超導量子位元與半導體量子位元的實體結構。 量子運算成熟還需十年 大廠動作頻頻為哪樁? 其實,按照許多技術研究單位跟科技大廠的預估跟規畫,量子運算是2020~2030年這段期間的重點研發題目。換言之,即便研發進度超前,量子運算進入實用階段,最快恐怕也得等到2020年代的下半葉。那麼,為何量子運算的議題提前在2019年引爆? 答案在於高效能運算的效能成長空間,已經出現瓶頸。由於功耗、通訊頻寬等限制運算效能成長的因素,本質上都跟物理有關,因此高效能運算相關的晶片業者,均急於尋求突破效能天花板的辦法,而量子運算則是其中之一。 量子運算會帶來前所未見的運算能力,可模擬和分析自然現象,從而迅速找出這類問題的解答。現今的超級電腦必須花費大量時間才能為這類問題求解,因此業界預期,量子運算會在各領域促成突破性發展,包括個體化遺傳醫學、天體物理學等。 不過,這並不意味著量子電腦會是一個通用運算系統。據CEA-Leti量子運算計畫總監Maud Vinet(圖4)指出,目前高效能運算在許多方面都已經面臨極限,要進一步提高效能的難度只會越來越高。但量子運算是領域專用型運算,無法像超級電腦般,靈活地執行各種不同類型的運算任機構合力進行的研究,從量子裝置開始擴大建構,納入諸如錯誤修正、硬體和軟體型控制等機制,以及用來發展量子應用程式的方法和工具。 但即便上述工程挑戰均獲得解決,也無法保證量子運算能獲得普及應用。由於量子運算先天上就不適合當作通用運算任務的執行平台,因此量子運算的應用會受到相當多限制。即便是在適合使用量子運算的領域,由於量子運算的效能極為驚人,全世界可能只需要一到兩台量子電腦,就足以滿足運算需求。將這些因素加總起來,量子電腦很可能無法創造出夠大的經濟規模,驅動其成本下滑,而這會進一步對量子運算的商用化進程造成阻礙。 圖4 CEA-Leti量子運算計畫總監Maud Vinet指出,量子運算並非通用運算,無法完全取代超級電腦。 旺宏電子總經理盧志遠日前在SEMICON Taiwan 2019展會期間,針對量子電腦的商業化挑戰,做出了很精闢的總結。他表示,對現有的半導體產業而言,量子運算無疑是一項破壞性創新,但一個破壞性創新技術要成功,除了工程、材料、設備機台等生態系統的配套要同步到位之外,最重要的還是應用。有廣大的應用,才能讓一項技術變成一個產業。 量子運算對高科技、工業、化學製藥、金融及能源產業都有可能帶來巨大的顛覆,但現在看來,量子運算要應用在這些領域,也還有諸多技術及工程上的難題需要克服。在量子運算真正起飛之前,必然會經歷一段炒作周期(Hype Cycle),只有撐到最後,把主要問題解決的廠商,才能享受到量子運算的豐碩果實。
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CIC/NDL正式合併 台灣半導體研究中心揭牌運作

國家實驗研究院旗下兩個跟半導體技術相關的單位--國家晶片系統中心(CIC)與國家奈米元件實驗室(NDL),在2019年1月正式合併成為台灣半導體研究中心(TSRI),成為全球唯一一座整合IC設計、晶片製造與半導體元件製程研究的國家及科技研發機構。 科技部長陳良基表示,因應新興電子系統智慧化跟工業4.0的發展趨勢,半導體元件必須提供比現在更高的運算效能,同時還要兼顧省電性。這對未來的IC設計、半導體製造都將造成考驗,也會促成異質整合的風潮。在此情況下,原本聚焦在IC設計的CIC跟著重後段製造的NDL合併,不僅有其必要性,更可望發揮一加一大於二的綜效。 合併後的半導體中心除了將持續提供IC設計、下線試產、測試、材料、製程等研發服務外,原本就肩負的人才培訓任務也會繼續進行,甚至希望能將觸角從大學向下延伸到高中,以吸引更多年輕人加入半導體產業。 台灣交通大學校長張懋中在致詞時就表示,對於所有從事半導體相關領域研究的學者或學生來說,台灣是個獨一無二的聖地。在方圓五公里的小小範圍內,匯集了高等院校、IC設計、半導體製造、材料等所有半導體產業的相關機構,世界上沒有其他地方有這麼好的發展條件。 也因為如此,交大最近幾年吸引了許多外國留學生前來學習、研究半導體相關技術,特別是印度籍學生。在TSRI正式成立後,對全世界研究半導體技術的學者跟相關企業而言,台灣在半導體領域的重要性,勢必將更上一層樓。 TSRI主任葉文冠則表示,晶片設計與元件製程的整合,將開創更多跨界的前瞻研究題目。中心的研究人員會更積極地連結學界與企業夥伴,共同投入人工智慧(AI)、量子電腦等新的研究題目。另一方面,TSRI也會更積極推動科普活動,幫助更多年輕學子了解半導體科技,進而吸引他們日後投入產業。 此外,配合科技部半導體射月計畫及台灣AI晶片技術發展的需要,TSRI領先國際類似機構,建置國內第一個人工智慧終端系統開發實驗室,提供包含AI模型驗證、AI晶片模擬驗證、AI晶片軟硬體協同擬真驗證、AI晶片FPGA雛形驗證、AI晶片實作與驗證、AI系統與軟體開發等AI晶片及系統設計開發必備之工具、技術資料及設備。未來將以一站式服務模式,支援學界將創意發想轉換為具體AI晶片系統,以接續產業合作,達到學術領先、產業落地的研發效益。
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量子應用蓄勢待發 IBM積極加速商用化進程

量子電腦發展逐漸升溫,且其應用有望在2023年全面爆發。根據研調機構Gartner研究指出,量子運算(Quantum Computing)達到成熟期的時間已從超過10年調整為5到10年,預計2023年20%的企業會將量子運算納入公司預算。為搶攻量子電腦潛在商機並加快其商用時程,IBM可說動作頻頻,不僅在CES 2019發布首款20量子位元(qubit)的量子電腦因應商用化,並規劃開首座量子運算中心,建立完善生態系。 量子運算是一種以次原子粒子(例如電子和離子)的量子狀態來運作的非典型運算方式,以量子位元為儲存資訊的單位。由於量子電腦具有平行執行的能力和指數級的運算速度,一般對於傳統電腦或傳統運算法來說過於複雜難解的問題,都是量子電腦的強項。像汽車、金融、保險、製藥、軍事和研究機構等產業,將是量子運算技術進展的最大受益者。 也因此,各大廠商如Google、Intel、IBM相繼投入量子電腦布局。其中,IBM更是在CES 2019展會期間,推出20量子位元的量子電腦「IBM Q System One」,透過元件模組化的設計整合上千個元件在一個氣密式的玻璃櫃中,大幅提升量子電腦運作穩定度,這也意味著量子電腦得以走出實驗室,為邁向商用化的一大進程。 IBM研究總監Arvind Krishna表示,IBM Q System One是量子計算商業化的重要一步,當致力於開發商業和科學的實用量子應用時,這個新系統使得量子運算的研究不再僅限於實驗室之中。 除了發布IBM Q System One之外,IBM也計劃在紐約開設第一座量子運算中心,會設有以雲端為基礎的量子運算系統,同時與學術、新創、指標性公司成立「 IBM Q Network 」,建立量子電腦開發生態圈,共同推進量子運算發展並探索其在商業和科學的實際應用。 IBM Q戰略和生態系統副總裁Bob Sutor指出,隨著我們繼續探索量子運算的實際應用,必須與各行各業的企業和組織合作,如此一來可以更快、更有效地解決在量子運算開發、應用上的問題。
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專訪資策會智慧系統研究所所長馮明惠 跨域共通平台推動製造業升級

傳統中小型製造業者,在科技發展的腳步下,是十足的弱勢族群,不僅製造方法落後、效率低,對於生產資訊的蒐集與經驗累積,都極為土法煉鋼。工業4.0智慧製造的內涵,非常重要的精神就在於少量多樣的彈性化智慧生產,此也契合中小型製造業生產模式。然而,資源相對缺乏的中小企業在導入新興資訊科技的過程中相當無助,政府與法人的協助更加重要。 跨領域合作為王道 物聯網的興起正式推動資訊科技產業的第三波變革,資策會智慧系統研究所所長馮明惠表示,從四、五十年前第一波以PC為主的資訊硬體到第二波的App經濟,近年走入全聯網時代,裝置多了感應、通訊、控制甚至分析的功能,於製造業就是提供製造設備單機、產線、整廠的聯網,然而推動的真正關鍵成功因素必須兼顧深度與廣度,除了整合水平領域的資源建立具互通性的平台之外,也要深入垂直產業的領域知識,建立夥伴關係,以共享、共創的精神發展平台,最後發展適當的商業模式,讓解決方案可以實際運作、持續成長。 資策會系統研究所長期發展資訊軟體技術,在智慧製造的推動上,馮明惠強調,為建構工業物聯網完整價值鏈,開發公版聯網平台NIP EI-PaaS核心技術,運用共同的網路、管理等模組,設計可視化的分析平台,將重要的生產訊息簡易呈現,並具備完整的管理功能,物聯網雲平台是智慧製造生態系統的骨幹,可以協助台灣製造業快速的邁向智慧製造。 摒棄過去單兵作戰的思惟,為了解決物聯網應用破碎化的難題,馮明惠強調,該平台發展的過程中,為了擴大技術廣度,網路安全功能與該會資安所合作,領域知識與數位所合作,硬體技術與工研院資通所合作,產業應用則與研華一起,共同發展NIP EI-PaaS平台。為了深入垂直產業,也與手工具公會、機械公會、工具機公會等攜手,完成平台的共通性與垂直領域深化。 按部就班推動產業轉型升級 另外,資策會系統所為提供機台、設備連網,也發展了機台聯網閘道器軟體Chameleon,專門用於連接產線PLC設備並將資訊回傳至後端資料庫,大幅降低生產資訊取得門檻,更新、自主維護容易。結合物聯網雲平台,協助在產線上的業者進行轉型,包括擁有產線的製造業者與產線設備供應商,從生產面與設備面同步進行提升與轉型。總結發展的過程,深入領域知識並進行跨領域結盟才能真正發現產業需求,透過不斷地溝通、分工與合作的手段達成預期的目標。 在平台就位之後,產業轉型升級之路才要正式展開,馮明惠說明,包括人才培訓、提出廠商投入誘因如補助也很重要,而嚴謹的推動步驟包括:前期的技術研發,提出產業可用的解決方案;第二步是發展試行場域,並組織產業聯盟,以打群架的概念,讓更多志同道合或有共同需求的廠商可以導入;再與策略合作夥伴建立可營運的機制,讓政府科專計畫可以商業化,並且建立可獲利的商業模式。 前述步驟可以說是加速階段,如果能夠順利推展已是成功模式,接下來就可以大幅發揮產業轉型效益,正式進入起飛的階段,馮明惠說明,第五個步驟就是產業鏈(Eco-system)的發展,包括產業上下游與產業群聚,可以發揮產業成長綜效,至此產業轉型可以宣告成功。最後一個階段是發展產業標準,將產業實力進行大規模的擴散與輸出,若能成功推展有機會建立產業典範,只是就目前看來還有很多值得努力的地方。 持續發展平台/連網/運算技術 物聯網時代垂直領域是技術應用主要的對象,所以深入了解領域需求,而且尊重該領域的專業是一大重點。展望未來,馮明惠說明,台灣有很好的霧端或邊緣(Edge)端的技術,如何在與領域需求結合的前題下,透過邊霧運算,讓裝置的價值更為凸顯,雲霧協作非常重要。另外,物聯網本身是一個龐大的網路,在5G的架構下,大規模物聯網通訊與低延遲、高可靠度的通訊技術是各界現階段發展的重點,著名的「電車難題」就需要低延遲網路與高效能運算技術合作解決,也是系統所接下來主要的任務之一。 未來高效能運算技術像是「量子電腦」已經有很多研究單位投入,系統所會結合平台與運算技術,配合長期以來公部門,包括中央部會與地方政府的支持,提供國內產業發展所需的解決方案,持續協助國內產業升級。 資策會智慧系統研究所所長馮明惠表示,物聯網平台NIP EI-PaaS,與水平、垂直領域專家合作,完成共通性與垂直領域深化。  
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量子電腦掀資安危機 演算法/安全晶片雙管齊下

在金融科技(Fintech)與物聯網(IoT)應用發展下,網路資料量越來越龐大,內涵的價值也越來越高,使得駭客攻擊事件層出不窮。2018年6月韓國比特幣交易所Coinrail即遭駭客入侵,竊取價值4000萬美元的加密貨幣。而未來量子電腦(Quantum Computing)發展成熟後,其強大的運算效能將引起更大的資安威脅,使得後量子演算法與安全晶片成為業界投注的焦點。 近年來量子電腦發展加速,預估其運算效能發展至2000量子位元(qubit)以上,即可在幾秒內破解現有的公鑰密碼系統,包括比特幣等加密貨幣的數位簽章。為防範量子電腦所帶來的資安威脅,相關單位如Google已積極投入後量子密碼演算法開發,而英飛凌(Infineon)也將後量子演算法導入其安全晶片中。因應此趨勢,美國政府也已公開程序來制定可防抵抗量子電腦攻擊的後量子密碼國家標準。 不過,光從演算法著手可能仍無法有效防範攻擊,銓安智慧科技(IKV-Tech)創辦人兼總經理鄭嘉信表示,軟體具有可調整彈性因此也較容易被篡改,且軟體是由人所設計的,必然帶有漏洞且無法避免,因此須搭配安全晶片保障伺服器與交易環境安全。安全晶片內含加密金鑰、演算法與加密引擎,加解密過程都在硬體中進行,以避免在不安全的伺服器環境中進行交易。 事實上安全晶片並非新興技術,其過去主要被運用在軍事與金融體系中,而近幾年隨著物聯網涵蓋的面向越趨廣泛,包括工業製造、智慧交通以及智慧醫療等,對於資訊安全越來越敏感,相關單位也希望能將硬體安全機制導入物聯網裝置中。 然而,鄭嘉信坦言,要將安全晶片導入物聯網裝置中,成本是很大的挑戰。由於安全晶片需要非常多技術與元件,包括密碼學(Cryptography)、防篡改技術(Tamper Resistant)、安全作業系統 (Secure COS) 以及各種侵入式或非侵入式攻擊的感應器(Sensors),開發與製造過程所費不貲。而物聯網涵蓋的情境多元,晶片設計須因應不同應用場景做調整,須耗費更多的成本,導致目前裝置業者採用意願不高。 針對此問題,目前歐盟提出相關對策,要求業者公開經第三方驗證的產品安全規格,讓消費者能了解自己所購買的聯網裝置屬於哪個安全評估等級,同時也能審視產品是否確實達到安全規範,盼能藉此逐步提升物聯網裝置的安全等級。而鄭嘉信也指出,目前荷蘭、德國等國的智慧電表中都已搭載安全晶片。 根據美國官方所引用的說法,2026-2031年時量子電腦的運算效能才足以威脅現有的公鑰密碼系統,但銓安研發長、台大數學系兼任教授陳君明表示,由於產品有一定的更換周期,因此業者在開發或採購可能使用5年以上的裝置時,須特別考量其資訊安全等級,以避免裝置暴露於資安風險中。
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區塊鏈安全事件頻傳 虛擬貨幣「錢」進Cold Wallet

區塊鏈經濟價值快速飆漲,帶動虛擬貨幣市場,同時也引起有心人士透過「竊盜」或「勒索」等不良行為奪得虛擬貨幣,引爆區塊鏈安全危機。為因應此趨勢,產業內掀起一波將加密金鑰存入線下「冷錢包」(Cold Wallet)的裝置之中,確保金鑰安全無虞,可望推升加密貨幣交易與分散式應用發展。 池安科技(Chelpis)營運長陳紀獻表示,近年來區塊鏈交易所被駭客盜取貨幣事件層出不窮,盜取的金額已超過10億美金,換算整體市場價值的實際損失,則金額高達50億美金。究其原因在於,線上交易所的加密金鑰大多存在線上平台,也就是以熱錢包(Hot Wallet)的方式存取金鑰,金鑰一旦被駭客盜取就如同網銀密碼被竊取一般,使交易所內的貨幣被一掃而空。 看好冷錢包未來發展前景,Chelpis透過抗量子電腦演算法技術,提升冷錢包安全防護性能,妥善保管開啟虛擬貨幣帳戶大門的金鑰。Chelpis創辦人兼執行長池明洋談到,區塊鏈是公開平台,在此架構下,已有超過兩千五百萬個透過熱錢包與冷錢包進行交易,其中,有約兩百萬以內的人採用冷錢包做交易;整體而言,兩千五百萬錢包數量還依舊在成長當中,未來發展商機相當可觀。 不過,比特幣冷錢包的商機為何如此龐大呢?其商機從一枚虛擬比特幣幣值即可看出端倪。以現階段來說,一枚比特幣幣值高達7,000~8,000美金不等,而單一帳號通常會存幾十枚貨幣,累積的價值幾乎等同於一台汽車,可想而知,使用者對於帳戶安全的重視度相當高,相對的也帶動冷錢包的發展「錢」景。 池明洋指出,該公司冷錢包開發核心技術在於抗量子計算演算法。抗量子技術主要是解決密碼學問題,而密碼學就是基於某個難解的數學問題,將它變成一個系統,其解決方式有很多種,Chelpis主要採用多變量密碼學方式開發抗量子計算演算法,目前已與Coolbitx合作共同開發區塊鏈與加密貨幣的應用。 展望未來,池明洋透露,該公司預計2018年底將推出該公司自行研發的冷錢包裝置,其內建一顆意法半導體(ST)安全晶片,傳輸介面採用Type-C接口,以滿足金鑰安全的可靠性,同時提升交易效能,期交易時間能在5秒內完成。
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