ムーアの法則は量子コンピューティングに適用されますか?


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簡潔でシンプル。ムーアの法則は量子コンピューティングに適用されますか、それとも似ていますが、数値が調整されています(2年ごとにトリプルなど)。また、ムーアの法則が適用されない場合、量子ビットがそれを変更するのはなぜですか?


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この質問の定式化があいまいすぎる場合、以前にPhysics.SEでより洗練されたバージョンを要求しました:スケーラブルなフォールトトレランスが達成されたら、単一デバイスのキュービット数を時間内にどのようにスケーリングする必要がありますか? このサイトで議論ができてとても嬉しいです。アレックスジョーンとコミュニティがそれを適切と判断した場合、ここで質問の編集を行うことをお勧めします。単に私のバージョンを全部または一部コピーするだけです。
ジェスリーデル

@JessRiedel元の(簡潔でわかりやすい)質問を尊重し、現在の回答の無効化を避けるためにスコープをあまり変更しないようにしながら、この質問を編集して長いバージョンを含めるようにしてください。
-agaitaarino

最近の人気記事:quantamagazine.org/...
ジェスリーデル

回答:


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高密度集積回路のトランジスタ数は約2年ごとに2倍になります」と定義する場合、これは絶対に当てはまりません。「基本的な回路要素」は量子テクノロジーに対応していますか?量子コンピューターには、基本的なコンポーネントとしてのトランジスターは存在しません(また、トランジスターに対する基本的な並列トランジスターも存在しません)。

より一般的な定義である「チップ性能が18か月ごとにほぼ倍増する」と考えると、この質問はより理にかなっており、主にムーアの法則が基本的な物理学の1つではないため、答えはまだ当てはまりません。むしろ、初期の段階では、それは安定した産業の観察でした。後に、コメント[1]で指摘されているように、それはその同じ業界の「進化する目標」として、および「自己実現的な予言」として機能していると説明されています。

重要なのは、量子コンピューターを製造する安定した業界がないことです。私たちは1965年の量子的同等物ではありません。おそらくより速く動きますが、多くの面でXVII-XVIII世紀です。見通しについては、1950年以前のコンピューティングハードウェアのこのタイムラインを確認してください。

より生産的な答えを得るには、ムーアの法則の文脈において、古典的なハードウェアと量子ハードウェアの間にいくつかの基本的な違いといくつかの可能な類似点があります。

  • 多くのアーキテクチャでは、ある意味で、可能な限り最小のコンポーネントですでに作業しています。より多くのイオンに適合する(固定サイズの)イオントラップを開発することはできますが、より小さなイオンを開発することはできません。原子サイズです。
  • 分子単一イオン磁石の3つのアドレス可能なスピンキュービットなどのトリックを思い付くことができたとしても、量子力学によって根本的に制限されています。3量子ビット()を制御するために8つのエネルギーレベルを制御する必要があります。2n
  • 正確に言うと、スケーラビリティの問題は量子コンピューターで最も難しい問題の1つであるためです-量子ビットの数が多いだけでなく、それらを絡ませることもできるため、現在の進歩から外挿するのは危険です。実例として、非常に初期の一連の成功の後に失速したNMR量子コンピューターの歴史を参照してください。理論的には、デバイスのキュービット数を増やすことは簡単でした。実際には、さらに1量子ビットを制御できるようにするには、マシンの解像度を2倍にする必要があります。これは非常に迅速に実現不可能になります。
  • ある種の集積量子チップを製造できる進化する技術に依存している業界が存在する場合、その時点でムーアの法則に真の類似点を描くことができます。その時点から私たちがどれだけ離れているかについては、量子工学の複雑さがサイズに応じてどのように拡大するかについての見積もりはありますか?

[1] その洞察とウィキペディアのリンクについて、セバスチャン・マッハに感謝します。その詳細については、新技術の取得:社会技術秩序の作成に関する研究、Cornelis Disco編集、Barend van der Meulen、p。206ゴードン・ムーアは、ムーアの法則にアロハを言う


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ムーアの法則は基本的な物理学の1つではなく、安定した産業の観察の1つです。量子コンピューターを生産する安定した産業はありません。」まさにそのとおりです。非常に明確に行われました。量子コンピューティングはまだ実際にはありません---それは来ていますが。
ニールドボードラップ

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ムーアの法則が単なる観察であるかどうかはわかりません。私はそれが教義または議題だともっと信じています。業界のTODO リストとGood Enoughリストのようなものです。
セバスチャンマッハ

経時的なキュービットの数はどうですか?goo.gl/images/3Y4v51
JollyJoker

@JollyJoker:「ムーアの法則は、基本的な物理学の1つではなく、安定した産業の観察の1つです。量子コンピューターを製造する安定した産業はありません。」論文の星占いが今日私に有益なアドバイスを与えてくれるかもしれないように、たまたま最近の傾向です。これは、予測の特に信頼できる基礎を示すことを意味するものではありません。量子技術の進歩を調査するより良い方法があります。
ニールドボードラップ

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@JollyJoker:その見積もりでは、19、49、72、または2000ではなく、約25〜26のキュービットが必要です。おそらく、特定のプラットフォームを検討しているのでしょうか。また、これらのキュービットはどれほど信頼性が高く、それらを使用して何ができますか(また、この規格は多くの倍増期間にわたって時間と一貫性が保たれていますか?)単純な投影図からはあまり重要なことを学んでいないようで、量子テクノロジーの進歩を理解するには、誇大広告の背後にあるものを調べるためにカーテンを引き戻す必要があるかもしれません。
ニールドボードラップ

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TL; DR -ムーアの法則は必ずしも量子コンピューティング業界には適用されません。決定要因は、製造プロセスを繰り返し改善して、トランジスタ数に似たもの、またはパフォーマンスにほぼ比例するものを指数関数的に増やすことができるかどうかです。

背景:ムーアの法則となぜ機能したか

ムーアの法則は、高密度集積回路内のトランジスタの数に関するものであり、ムーアの法則の一般的な概算修正にもかかわらず、電子機器の性能や速度ではないことに注意することが重要です。

ムーアの法則は、高密度集積回路のトランジスタ数が約2年ごとに2倍になるという観察です。

「ムーアの法則」、ウィキペディア

nトランジスタ  V集積回路Vトランジスタ

トランジスタの体積は約2年ごとに半分になりました。

次に、なぜトランジスタがそれほど急速に縮小できたのかという疑問が生じます。

これは主に、トランジスタが基本的に集積回路内の微細に製造されたワイヤで作られており、製造技術が進歩するにつれて、より小さなワイヤを作ることができたためです。

     

集積回路で非常に小さいワイヤを作成するプロセスには多くの研究ノウハウが必要であったため、業界の人々は基本的にムーアの法則を維持するためにそのような速度で製造プロセスを繰り返し改善することに着手しました。

しかし、ムーアの法則は今や基本的に終わりました。私たちの製造プロセスは原子スケールに近づいており、状況の物理学が変化しているため、さらに縮小し続けることはできません。

ムーアの法則は量子成分に対して機能しますか?

上記のように、ムーアの法則は基本的に終了しています。コンピューターは他の進歩により速度を上げる可能性がありますが、現時点ではサブアトミックトランジスターを作成する予定はありません。したがって、業界はそれを維持したいと強く望んでいますが、ありそうにないようです。

将来の量子コンピューティング業界で同様の振る舞いを想定する場合、業界が同様の位置にいる場合、ムーアの法則のようなものが発生する可能性があると想定するかもしれません似たような指標)。

現時点では、ムーアの法則のような傾向を再現するために、基本的な産業メトリックの量子コンピューターメーカーが何十年にわたって繰り返し改善していくのかは不明です。


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ムーアの法則について最初に理解することは、絶対的な意味での法則ではなく、数学的に証明可能な法則ではなく、(物理学の法則のように)仮定されることでもあります。実際、プロセッサ内のトランジスタの数はx年ごとに2倍になるというのは単なる経験則です。これは、値xが時間とともに変化する方法で見ることができます。当初はx = 1でしたが、x = 2になり、適用対象(プロセッサ速度)が変わりました。これは、新しい世代のプロセッサのターゲットを設定するために使用された経験則でもあるため、有用な経験則であることが証明されています。

したがって、ムーアの法則が量子コンピューターに適用される理由はまったくありませんが、基本的なしきい値を超えると、yビットごとにキュービット数が2倍になると推測するのは不合理ではありません。量子計算のほとんどの実装では、値yの推定の外挿を開始するのに十分なデータポイントがまだありません。量子コンピューティングの「真空管」時代なのか「トランジスタ」時代なのかはまだ明確ではないと主張する人もいるかもしれません(トランジスタ時代までムーアの法則は始まりませんでした)。

一部のシステムについては、外挿しようとする場合があります。たとえば、D-waveにはプロセッササイズが2倍になった歴史があります。これはy = 1から始まり、現在は約y = 2です。もちろん、これは普遍的な量子コンピューティングデバイスではありません。次に注目すべきものは、IBM量子プロセッサーです。1年で、IBMの量子体験で利用できるコンピューターは5量子ビットから16になりましたが、これに基づいて外挿することは合理的ではないと思います。


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簡潔でシンプル。ムーアの法則は量子コンピューティングに適用されますか、それとも似ていますが、数値が調整されています(2年ごとにトリプルなど)。また、ムーアの法則が適用されない場合、量子ビットがそれを変更するのはなぜですか?

すばらしい質問と素晴らしい答え。それでも、私はそれを試してみます。

いいえ、ほとんどの量子コンピューターにはシリコンで作成されたキュービットがありません。計算機リソグラフィーを利用して作成されたものはわずかです。量子コンピューティングはまだ初期の段階であり、完全に異なる種類の成熟したテクノロジーと直接比較することはできません。


その短い答えを裏付ける情報:

この質問はphysics.SEで尋ねられました:「量子コンピューティングのムーアの法則を期待するのは合理的ですか?」特に好評ではありません(144日間で400回の視聴、1回のUpVote)。

ローズの法則と呼ばれる人もいます。D-Wave SystemsのCTOの後。この記事を参照してください:「クアンタムコンピューティングローズの法則はステロイドに関するムーアの法則」または投資会社Draper Fisher JurvetsonのマネージングディレクターのFlickrページ、Steve Jurvetson:「ローズの法則」。

ローズの法則

チャートはそれよりも少し進んでおり、量子アニーリングコンピューターに適用されます。これは、普遍的な量子コンピューティングに正確に匹敵するものではありません。

ムーアの法則が正確に比較できない理由は、それがトランジスタとまったく異なる製造プロセスを指しているためです。その時点で確立された製造プロセスを、コンピューターが最も初期の時代にあり、本質的に手作りである製造プロセスと比較しているためです。

ウィキペディアのウェブページでは、ムーアの法則について次のように説明しています。

「ムーアの法則は、高密度集積回路内のトランジスタの数が約2年ごとに2倍になるという観察です。この観察は、1965年の論文で毎年2 1975年、次の10年を楽しみにして、彼は予測を2年ごとに倍増するように修正しました。 IntelエグゼクティブのDavid Houseは、18か月ごとにチップのパフォーマンスが2倍になると予測しました(より多くのトランジスタの効果とトランジスタの高速化の組み合わせにより)。」

Gordon E. Mooreの1965年のグラフィックは次のようになりました。

元のムーアの法則

OurWorldInData.orgでオンライン公開されたMax RoserとHannah Ritchie(2018)の記事-「Technological Progress」では、指数関数方程式を使用してムーアの法則、計算能力(1秒あたりの操作数、クロック速度*コアの両方) *スレッド)、人間の飛行の進捗状況、さらにはヒトゲノムDNAシーケンス。

ムーアの法則は、物理的または自然の法則ではなく、歴史的傾向の観察投影です。レートは1975年から2012年頃まで一定でしたが、最初の10年間は​​より速くなりました。パーソナルコンピューティングの初期のノスタルジックな外観は、このArs Technicaの機能で提供されています。「最新のラップトップの作成:リチウムイオン電池、工業デザイン、ムーアの法則などの詳細」。

このACMの通信では、Vol。60 No. 1の記事:「コンピューティングの成長の指数法則」著者のDenningとLewisは次のように説明しています。

「前述の3種類の指数関数的な成長-コンポーネントの倍増、速度、および技術の採用-はすべてムーアの法則の見出しの下にまとめられています。元のムーアの法則はチップ上のコンポーネントにのみ適用され、 「ムーアの法則」という用語をムーアが提案するコンポーネントの倍増ルールに使用し、「指数関数的成長」をログ紙に直線としてプロットする他のすべてのパフォーマンス測定値に使用します。成長効果?テクノロジーの計算能力の指数関数的成長を期待できますか?

指数関数的成長は、コンピューティングエコシステムでの3つのレベルの採用に依存します(こちらの表を参照)。前述のように、チップレベルはムーアの法則の領域です。ただし、高速のチップは、ホストコンピューターシステムが高速をサポートしていない限り、およびアプリケーションのワークロードがチップをビジー状態に保つのに十分な並列計算作業を提供しない限り、その可能性を実現できません。そして、より高速なシステムは、ユーザーコミュニティによる急速な採用なしにその可能性に到達することはできません。3つのレベルすべての改善プロセスは指数関数的でなければなりません。そうしないと、システムレベルまたはコミュニティレベルがボトルネックになり、ムーアの法則としてしばしば説明される影響は観察されません。

数学的モデルのサポートにより、各レベルで指数倍増を可能にするものを示します。情報技術は、3つのレベルすべてで指数関数的な成長を維持できるという点で独特かもしれません。ムーアの法則と指数倍加には科学的根拠があると結論付けます。さらに、指数関数的な倍増プロセスは、今後数十年間、複数のテクノロジーにわたって継続する可能性があります。

自己実現

ムーアの法則が意味する継続的な成果は、デジタル経済にとって非常に重要です。エコノミストのリチャード・G・アンダーソンは、次のように述べています。製品)。経済は深刻になるでしょう。

法律の標準的な説明が経済的であることは不思議ではありません。予想される指数関数的成長に対応し、市場を維持するためにテクノロジーを推進することは、すべてのチップ企業の自己実現的な予言となりました。自己実現的な予言は、それ自体が真実になる予測です。過去50年以上のコンピューティングのほとんどで、設計者はパフォーマンスを重視してきました。速いほど良い。チップアーキテクトは、高速化を実現するために、同じチップ領域に同じレジスター、より高レベルの機能、キャッシュメモリ、および複数のコアを追加することでコンポーネント密度を高めました。ムーアの法則が設計目標になりました。」

ムーアの法則には多くの助けがありました。将来を形作り、成長を維持することは、利益を得ようとする人々の目的でした。技術的な制限に完全に制約されるわけではありません。消費者が何かを望んでいた場合、時にはそれが提供され、他の時にはより良いアイデアが提供されました。人気のあるもの(クロック速度)がプレミアムで販売され、かつてはよく理解されていなかったもの(コアとスレッドの増加)が今後の方法として宣伝されました。

ムーアの法則は好評を博し、クルツワイルの「リターンを加速する法則ように、多くのものに進化しました。以下は、ムーアの法則の更新版です(Kurzweilのグラフに基づいています)。

カーツワイルの法則

Top500.OrgのSuperComputer powerの指数関数的成長のチャートには、別の事実に基づくチャートがあります。 トップ500スーパーコンピューター

ミズーリ科学技術大学の記事:「消費者による技術革新の採用予測:発売前の新製品およびサービスの適切な拡散モデルの選択」は、バスモデル(ロジスティック曲線の修正)が将来を予測するための適切な方法であると説明しています成長(過去の統計に基づく)。

ロジスティックカーブの特徴は、開始が遅く、中期的に大きな進歩があり、その後最終的に減速することです。しばしば新しいものに置き換えられます。

ロジスティック曲線

予測モデルについて、著者はこう言いました:

モデル

Box and CoxおよびGeneralized Bassモデルは、カーブフィットに関しては最高のモデルでしたが、Simple Logisticモデルは最も貧弱でした。ただし、調査の結果は、市場の歴史のないイノベーションの予測を作成する場合、曲線近似の利点が予測の利点に変換されないことを示しました。低音モデルの人気は、2つのユニークな要因に由来しています。この研究が強化されたため、Bassモデルは非常に堅牢です。さらに、Bassモデルの2つの係数には理論的な基礎があります。この研究のために作成された低音モデルのバリアントは、定数仮定に故意に違反しました。m。これにより、モデル(Bv)は、急進的な低価格のイノベーションコンテキストで他のどのモデルよりも優れた結果となりました。残念ながら、このコンテキストでは1つのイノベーションしかありませんでした。さまざまなコンテキストでより多くのデータセットを使用してこのバリエーションの実行可能性をテストするには、追加の研究が推奨されます。

シンプルロジスティックモデルは、既知の最も古い拡散モデルの1つです。これは非常に基本的なモデルですが、本当に新しい低価格のイノベーションのコンテキストでは、明らかに他のモデルよりも優れていました。ゴンペルツモデルは、革新の開始前に、本当に新しい革新的な革新の拡散を予測するために推奨されていません。ただし、Gompertzモデルは、イノベーションの開始後に生成された予測に非常に適している場合があります。この研究の焦点では​​ありませんが、プロジェクションテレビのイノベーションの普及は完全なゴンペルツ曲線に従うことが観察されました。

c

Intelの共同設立者としてのムーアの地位は、彼の予測が実現し、軌道に乗るのを助けるのを確実にするのを助けました。量子コンピューティングはあまりにも近すぎて、単にお金を注ぐだけで推進することはできません。成功した量子コンピューティングデバイスを作成するための非常に多くの道は、研究が行った多くの支店から最大限の利益を得るために賢明に配分する必要があります。

欧州量子テクノロジーロードマップ」(2017年12月11日)には、導入後のいくつかの課題がリストされています。

はじめに

N

(1)よく特徴付けられた簡単に拡張可能なキュービットのセット

(2)コヒーレンス時間が、コヒーレント操作を可能にするのに十分な長さである

(3)初期状態を設定できる人

(4)。システムのキュービットは、普遍的なゲートセットを使用して論理的に操作できます。

(5)最終状態を測定できます

(6)。通信を可能にするために、静止キュービットをモバイルのものに変換できます

(7)忠実に送信。

また、量子コンピューターの動作には、避けられず、従来のコンピューターよりもはるかに起こりやすいエラーを修正することが不可欠であることも理解されています。

現在、量子プロセッサはさまざまな物理システムを使用して実装されています。このようなキュービットのレジスタで動作する量子プロセッサは、これまでのところ、量子アルゴリズムとプロトコルの多くの基本的なインスタンスを実証することができました。完全な機能を備えた大規模な量子コンピューターへの開発は、多数のキュービットを統合し、量子エラーを修正するというスケーラビリティの課題に直面しています。これらの課題に対処するために、さまざまなフォールトトレラントアーキテクチャが提案されています。アカデミックラボ、新興企業、大企業の着実に成長している取り組みは、大規模な量子計算が挑戦的ではあるが、やりがいのある目標と考えられていることの明確な兆候です。」

...

(ムーアの法則のように)成長のモデルをプロットしたり、直線を期待したりするために選択し、最適な方法を決定するには、パスが多すぎます。

D-Waveのコンピューターでは、量子ビットの倍増は計算能力の倍増を表し、それが適している問題のサブセットでは、ユニバーサル量子コンピューターでは、追加の各単一量子ビットは倍力を表します。残念ながら、エラー訂正を可能にし、一貫性を維持するには、各単一キュービットを複数のキュービットで表す必要があります。量子ビットの実装に使用される一部のテクノロジーでは、エラーが発生しにくく、一貫性と忠実度が高いため、使用する量子ビットの数を減らすことができます。制御の速度は、どのテクノロジーを実装するかを選択する際の重要な考慮事項でもあり、曲線のプロットに影響を与えますが、ここで提供される答えの範囲外です。

さらに読む:「単一電子のコヒーレント制御:現在の進捗状況のレビュー」(2018年2月1日)、「半導体のドーパント核スピンの超微細アシスト高速電気制御」(2018年3月30日)、「99.9%を超える忠実度の量子電荷ノイズによりコヒーレンスが制限されたドットスピンキュービット」(2017年8月4日)。


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残念ながら、それはすでに2018年であり、「Faster than Universe」QCは開発されていません。(
Tessaracter

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この記事はあなたが何を求めているのかを十分に説明しているようです。量子コンピューターで使用可能なキュービットの成長を示しています。

したがって、ムーアの法則を量子キュービットにも適用できるかどうかという疑問が浮上します。そして、初期の証拠は、実際にそれが可能性があることを示唆しています[...]

ここに画像の説明を入力してください

断熱線は、D-Waveコンピューターのような量子アニーリングマシンの予測になります。これらは、これまでのところ、ムーアの法則の予測にかなり近づいています。2011年の128キュビットのD-Wave 1、2013年の512キュビットのD-Wave 2、2015年の1097キュビットのD-Wave 2X、および2048キュビットのマシン2017年。[...]

物理曲線は、利用可能な物理キュービットの数を予測します。これらに関する履歴データは少ないですが、これらも急速に進展する兆候があります。例として、IBMにはIBM Quantum Experienceを介してクラウドで使用可能な5キュビットマシンがあり、Googleは9キュビットマシンを実証しています。これらの企業と他の企業の両方は、これらの密度が急速に増加し、物理曲線が今後10年間は​​毎年2倍、その後2年ごとに2倍の改善率を維持することを示しています。

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