양자 컴퓨터 시대의 도래와 인공 지능 및 빅 데이터 시대의 도래로 일반 컴퓨터의 컴퓨팅 능력은 계속 향상되었으며, 현재 세계 정보 산업은 무어의 법칙(계산 원가는 18 개월 마다 절반으로 감소)을 기준으로 합니다. 계산 능력은 폭발적으로 증가할 것입니다.
그러나 무어의 법칙에서 설명한 바와 같이 컴퓨터는 오직 동일한 용량의 트랜지스터 회로에서 180 일 마다 배가 되는데, 24nm 등급에 달하게 됩니다. 이는 또한 코어가 4개 혹은 그 이상인 컴퓨터와 비교해서 단일 입자 보다 더 작은 컴퓨터의 성능은 여전히 20 % 증가해야 함을 의미합니다.
그렇다면 일반적인 컴퓨팅 성능을 높이는 메커니즘 혹은 이 메커니즘이 현재 컴퓨터 중의 "튜링 머신" 모델을 대체 할 수 있는 것이 있습니까? 사실, "튜링 머신"모델은 인간의 지능에 가까운 컴퓨팅 능력의 이론적 설명을 할 수 없습니다. 주된 원인은 기계가 비선형적으로 컴퓨팅 능력을 증가시키지 않기 때문입니다. 그러나 "현대 물리학"과정 중의 높은 에너지 영역의 증가 속도는 튜링 머신 모델이 계산할 수 있는 기계적 증가 속도 보다 더 빠릅니다.
그러나 튜링 머신 모델이 기계 설비의 도전에 대한 것은 설명할 도리가 없습니다. 실제로 튜링 머신 모델은 인류 컴퓨터가 계산 능력과 병렬 처리 측면에서 존재하는 가장 큰 과제 중 하나입니다. 오늘 진샤장 벤처 캐피탈의 투자 관리 책임자인 왕루이장 선생을 특별히 초대했습니다. 왕선생은 컴퓨터가 상대적으로 인간 지능 튜링 머신 모델에서 존재하는 문제에 대한 설명을 해주겠습니다.
영화 "매트릭스"의 두 번째 부분을 통해 자세한 시연을 해보겠습니다. 글로벌 컴퓨터는 무한한 수의 논리 회로를 가질 수 있으며, 무수히 많은 연산을 할 수 있습니다. 그러나 무한한 종류의 회로의 구성 숫자는 현재 보통 회로의 수십 배에 불과합니다. 그것은 마치 두 개의 사과, 오직 똑 같은 크기의 두 개의 사과를 같이 두는 것과 같습니다. 같은 논리로 두 대의 컴퓨터를 같이 둡니다 그러면 무한한 많은 종류가 되는 것이죠? 그러나 양자 컴퓨터에서는 그렇지 않습니다. 다음 가우스 법칙을 보시지요.
무수히 많은 수의 일반 회로가 중첩되는 것은 바로 이 회로의 기능이 무수히 많은 가능성의 후과(부정적 결과)입니다. 그런데 하나의 초전도 선은 최대 2개의 가능한 후과만을 유지할 수 있습니다. 그러나 양자 컴퓨터는 어떻습니까? 두 개 다 무수히 많은 후과를 초래합니다. 이것은 매우 끔찍합니다.
따라서 양자 컴퓨터는 기본적으로 이론적 수준으로 존재합니다. 마치 현재의 양자 고전장 이론과 같습니다. 이해하지 못하는 말을 제가 너무 많이 했습니다. Richard Phillips Feynman의 유명한 책인 "물리학 강의(The Feynman's Lectures on Physics)”를 읽을 것을 추천합니다. 최근에 이런 종류의 영상이 많은데 쉽게 검색이 가능합니다. “양자 컴퓨팅에 관한 냉담한 지식”은 이론적 물리학에만 국한되지 않습니다. 멀티 유닛 시스템의 튜링 머신은 회로의 중복성을 이용하여 양자 역학의 정규화 이론을 시뮬레이션 합니다. 여러 상태는 하나의 해밀터니언(Hamiltonian)으로 설명을 할 수 있습니다.
아주 간단하지 않나요? 무작위로 예를 들어 보겠습니다. 양자 컴퓨터의 속도가 빨라지는 근본적인 원인은 정규화의 원리입니다. 하나의 상태는 하나의 Hamiltonian을 사용하며 연산 속도는 생각만큼 느리지 않습니다. 만약 다른 해밀터니언 이라면 속도는 생각만큼 빠르지 않습니다. 양자 컴퓨터는 실제로 세 가지 해밀터니언 평등 조작을 사용하여 양자 역학을 만들어 냈습니다.
출처 : 바이두
