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这项成果再度刷新光量子信息技术世界纪录,求解高斯玻色取样数学问题比目前全球最快的超级计算机快一亿亿倍,在研制量子计算机之路上迈出重要一步。中国光量子计算机最新进展量子计算是后摩尔时代的一种新的计算范式,它在原理上具有超快的并行计算能力,可望通过特定量子算法在一些具有重大社会和经济价值的问题方面,相比经典计算机实现指数级别的加速。因而,研制量子计算机是当前世界科技前沿的最大挑战之一。为此,国际学术界制定了三步走的发展路线。其中,第一步是实现“量子计算优越性”,即通过对近百个量子比特的高精度量子调控,对特定问题的求解展现超级计算机无法比拟的算力。同时,在此过程中,发展出可扩展的量子调控技术,为具备容错能力的通用量子计算机的研制提供技术基础。基于光子的玻色取样和基于超导比特的随机线路取样是实验展示量子计算优越性的两个重要方案。潘建伟团队一直在光量子信息处理方面处于国际领先水平。2017年,中国科学技术大学潘建伟团队构建了世界首台超越早期经典计算机(ENIAC)的光量子计算原型机。2019年,该团队实现了20光子输入60模式干涉线路的玻色取样,输出复杂度相当于48个量子比特的希尔伯特态空间,逼近了量子计算优越性 。此后,研究团队通过自主研制同时具备高效率、高全同性、极高亮度和大规模扩展能力的量子光源,同时满足相位稳定、全连通随机矩阵、波包重合度优于99.5%、通过率优于98%的100模式干涉线路,相对光程10的负9次方以内的锁相精度,高效率100通道超导纳米线单光子探测器。2020年12月4日,中国科学技术大学宣布该校潘建伟等人成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”。这一突破使我国成为全球第二个(第一个为谷歌的Sycamore)实现“量子优越性”(国外称“量子霸权”)的国家。2023年6月,中国科学技术大学发布消息称,由潘建伟、陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队,基于“九章”光量子计算原型机完成了对“稠密子图”和“Max-Haf”两类图论问题的求解,比全球最快的超级计算机使用当前最优经典算法,精确模拟同一实验的速度快了约1.8亿倍。九章开发团队声称当求解5000万个样本的高斯玻色取样时,“九章”需200秒,而截至2020年世界最快的超级计算机“富岳”需6亿年;当求解100亿个样本时,九章需10小时,而富岳需1200亿年。等效来看,“九章”的计算速度比谷歌的超导量子比特计算机“悬铃木”快100亿倍,并弥补了“悬铃木”依赖样本数量的技术漏洞。2021年10月26日,中国科学技术大学中科院量子信息与量子科技创新研究院潘建伟、陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作,发展了量子光源受激放大的理论和实验方法,构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”,并实现了相位可编程功能,完成了对用于演示“量子计算优越性”的高斯玻色取样任务的快速求解。根据现已正式发表的最优经典算法理论,“九章二号”处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快10的24次方倍(亿亿亿倍)。如今,中国科学技术大学团队又成功构建了255个光子的量子计算原型机“九章三号”。据介绍,科研人员设计时空解复用的光子探测新方法,构建高保真度的准光子数可分辨探测器,提升了光子操纵水平和量子计算复杂度。根据公开正式发表的最优经典精确采样算法,“九章三号”处理高斯玻色取样的速度比上一代“九章二号”提升一百万倍。“九章三号”在百万分之一秒时间内所处理的最高复杂度的样本,需要当前最强的超级计算机“前沿”花费超过二百亿年的时间。这一成果进一步巩固了我国在光量子计算领域的国际领先地位。量子计算机发展历程量子计算(quantum computation)的概念最早由阿岗国家实验室的P. Benioff于80年代初期提出,他提出二能阶的量子系统可以用来仿真数字计算;稍后费曼也对这个问题产生兴趣而着手研究,并在1981年于麻省理工学院举行的First Conference on Physics of Computation演讲中,勾勒出以量子现象实现计算的愿景。1985年,牛津大学的D. Deutsch提出量子图灵机(quantum Turing machine)的概念,量子计算才开始具备了数学的基本型式。然而上述的量子计算研究多半局限于探讨计算的物理本质,还停留在相当抽象的层次,尚未进一步跨入发展算法的阶段。1994年,贝尔实验室的应用数学家P. Shor指出,相对于传统电子计算器,利用量子计算可以在更短的时间内将一个很大的整数分解成质因子的乘积。这个结论开启量子计算的一个新阶段:有别于传统计算法则的量子算法(quantum algorithm)确实有其实用性。自此之后,新的量子算法陆续的被提出来,而物理学家接下来所面临的重要的课题之一,就是如何去建造一部真正的量子计算器,来执行这些量子算法。许多量子系统都曾被点名做为量子计算器的基础架构,例如光子的偏振(photon polarization)、腔量子电动力学(cavity quantum electrodynamics,CQED)、离子阱(ion trap)以及核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)等等。截止到2017年,考虑到系统的可扩展性和操控精度等因素,离子阱与超导系统走在了其它物理系统的前面。2019年8月,中国量子计算研究获重要进展,中科院院士、中国科学技术大学教授潘建伟与陆朝阳、霍永恒等人领衔,和多位国内及德国、丹麦学者合作,在国际上首次提出一种新型理论方案,在窄带和宽带两种微腔上成功实现了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源,为光学量子计算机超越经典计算机奠定了重要的科学基础。2021年10月,中科院量子信息与量子科技创新研究院科研团队在超导量子和光量子两种系统的量子计算方面取得重要进展,中国科大团队进一步成功研制了113光子的可相位编程的“九章二号”和56比特的“祖冲之二号”量子计算原型机,使我国成为唯一在光学和超导两种技术路线都达到了“量子计算优越性”的国家。如今,中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所、国家并行计算机工程技术研究中心合作成功构建的255个光子的“九章三号”量子计算原型机,无疑让全球量子计算领域又向前迈进一大步。小结量子计算是指一种新型计算模式,从计算效率来看,由于量子力学叠加性的存在,某些已知的量子算法在处理问题时速度要比传统的通用计算机快很多。在光量子计算领域,中国科学技术大学潘建伟团队先后构建了光量子原型机“九章”、“九章二号”、“九章三号”,不断刷新光量子信息技术世界纪录,巩固我国在光量子计算领域的国际领先地位。
中国光量子计算机最新进展
量子计算机发展历程
小结
在电子产品制造和设计中,采购清单是一个重要的文档,它列出了制造或设计特定产品所需的所有元器件和材料。采购清单的准确性和完整性直接关系到电子产品的品质和性能。随着电子技术的不断发展,市场上涌现了各种类型和规格的元器件和材料,选择合适的元器件和材料变得越来越具有挑战性。本文将为您介绍编写电子产品采购清单的基本步骤和注意事项,以帮助您制定一份准确和完整的清单,从而确保电子产品的品质和性能。日常电子元器件采购清单中常见的元器件:电阻:包括固定电阻、可变电阻、电位器等。电容:包括固定电容、可变电容、电解电容、陶瓷电容等。二极管:包括正向导通二极管、反向恒压二极管、稳压二极管等。晶体管:包括普通晶体管、场效应管、绝缘栅双极型晶体管等。集成电路:包括数字集成电路、模拟集成电路、混合信号集成电路等。传感器:包括温度传感器、光线传感器、湿度传感器、加速度计、陀螺仪等。连接器:包括排针、排插、USB接口、HDMI接口等。电源模块:包括开关电源、线性电源、电池管理模块等。外壳:包括塑料外壳、金属外壳等。在采购电子元器件时,需要根据具体需求进行选择,并注意元器件的质量、价格、供应商信誉度以及储存条件等问题,以确保所采购的元器件符合要求并能够正常使用。采购工作注意事项如下:熟悉元器件规格和参数:在采购元器件之前,需要熟悉所需元器件的规格和参数,包括电气参数、尺寸、容量等,以便能够正确选择和使用合适的元器件。确认供应商的信誉度:选择一个有良好信誉度的供应商非常重要,可以通过查看供应商的客户评价、历史销售记录等来确认供应商的信誉度。注意元器件的质量:质量不良的元器件会对整个电子设备的性能和寿命造成不良影响。在采购时,需要选择高质量的元器件,以确保电子设备的可靠性和稳定性。比较不同供应商的价格:不同供应商的价格可能会有所不同,需要仔细比较不同供应商的价格,并根据质量和服务等综合因素选择最合适的供应商。注意元器件的存储条件:有些元器件对环境条件要求比较高,需要注意储存条件,以避免元器件因为环境问题而损坏。建议大家选择正规和信誉度高的供应商,以确保所购买的元器件质量可靠。此外,还需要关注元器件的生产周期和批次等信息,以免采购到过时或不兼容的元器件。
—AMD加强广受好评的第三代EPYC CPU产品组合,为支持主要业务基础设施的服务器提供性能和能效——包括Cisco、Dell Technologies、Gigabyte、HPE、Lenovo和Supermicro在内的业界领先OEM厂商均展示了基于第三代AMD EPYC CPU的解决方案—近日,AMD宣布扩展其第三代AMD EPYC处理器家族并推出6款全新产品,以通过具备鲁棒性的数据中心CPU套件满足那些希望充分利用现有平台经济效益的企业完成通用IT计算和主流计算的需求。完整的第三代AMD EPYC CPU家族是对最新第四代AMD EPYC处理器领先性能和效率的补充,具备令人印象深刻的性价比、现代安全功能和能效,适用于对技术要求较低的关键业务工作负载。对于那些寻求主流性能的IT决策者而言,对AI和高性能计算的竞备赛正在形成技术差距。为了满足中端市场和渠道对广泛部署、高性价比和成熟主流解决方案日益增长的需求,AMD正在扩展其第三代EPYC CPU产品从而为关键业务应用提供卓越的价值、性能、性价比和安全功能。第三代AMD EPYC CPU产品组合支持一系列可广泛部署的企业服务器解决方案,同时得到了众多渠道销售和包括Cisco、Dell Technologies、Gigabyte、HPE、Lenovo和Supermicro在内的OEM厂商的支持。AMD 高级副总裁服务器事业部总经理Dan McNamara表示:“如今,那些仍在使用较老旧的数据中心基础设施的CIO和IT决策者们需要一个直接、无缝,且可快速升级的途径,以满足他们对下一代技术的需求。我们借此机会为我们的客户提供更多选择,将EPYC的领先性能和效率带至那些对技术需求较低的关键业务工作负载中。基于第三代AMD EPYC CPU的服务器在广泛部署、成本效益和成熟的主流技术上提供了令人印象深刻的性价比。”第三代AMD EPYC CPU采用“Zen 3”核心架构,可为业界领先的企业、云服务提供商、政府和金融服务机构所使用的高性能解决方案提供动力。Emirates NBD银行日前部署了第三代AMD EPYC CPU以提高性能,整合关键业务工作负载并为其客户带来更加简便的私有云基础设施。此外,MonetaGO利用由AMD EPYC CPU助力的Google Cloud机密计算技术来协助防止金融诈骗,为客户带来更安全、更便捷的金融服务。广泛的生态系统支持多个值得信赖的合作伙伴也发布了多款基于第三代EPYC家族CPU的系统。这些系统具备更高性价比,可提供现代安全功能,并在更具吸引力的价格基础上带来令人印象深刻的能效。Cisco高级副总裁兼 Compute总经理Jeremy Foster表示:“基于Cisco与AMD的长期合作关系,和我们对提供世界级UCS机架服务器的承诺,以及未来即将推出的基于EPYC的刀片服务器,这对我们能够持续满足客户对数据中心设计的需求很有帮助。采用第三代AMD EPYC处理器的Cisco UCS服务器提供了性能、可持续性和效率的独特组合,帮助我们的客户能够大规模运行任何工作负载,并在向下一代技术过渡的过程中优化其IT基础设施的价值。”Giga Computing销售副总裁Vincent Wang说:“GIGABYTE自2016年以来便与AMD保持着密切的合作伙伴关系,并共同经历了EPYC CPU的整个进化过成。我们为AI和高性能计算、云,以及边缘计算打造了各种令人难以置信的系统。GIGABYTE很高兴看到EPYC处理器不仅能够使用DDR5和PCIe 5提供业界领先的性能,也能凭借DDR4和PCIe 4带来兼具成本和能效的选项。得益于此,我们希望能为各个市场提供有竞争力的解决方案。”Lenovo基础设施解决方案集团副总裁、服务器和存储部门总经理Kamran Amini认为:“结合Lenovo ThinkSystem服务器业界领先的可靠性和第三代AMD EPYC CPU,我们正在为那些想要为其企业应用寻求高效、高性价比的服务器的客户带来更高价值。在我们携手共进以实现智能转型的同时,这些产品为我们的全球渠道合作伙伴也提供了更合理的选择和价值。”第三代AMD EPYC处理器产品系列可提供强大的性能,支持多达8通道高速DDR4内存和高达128条高吞吐量PCIe 4,可帮助客户扩大其IT基础设施投资的价值。目前,第三代AMD EPYC处理器全线产品均已上市,并与现有基于AMD EPYC 7003系列CPU的系统完全兼容,可实现无缝升级。
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