Margaret MARTONOSI：量子计算方法已进入关键阶段

Margaret MARTONOSI

　　新浪科技讯 10月29日下午消息，2017未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会在京举办。会上，美国普林斯顿大学Hugh Trumbull Adams "35教授，国际计算机学会（ACM）院士，电气电子工程师学会（IEEE）院士Margaret MARTONOSI发表主题演讲。

　　以下为Margaret MARTONOSI演讲实录：　　

　　非常感谢！大家早上好！非常荣幸今天能够来参加这个论坛，而且非常激动，和大家来去一起来分享一下，我们关于未来得科学还有计算的预期，特别是在计算方面关于硬件，还是想跟大家一起回顾一下过去的情况，关于计算的硬件，差不多可以追溯到过去50年，在一开始的时候，或者接近开始的时候，歌德摩尔（音译）开始一个趋势，在半导体集成电路方面，加了一些元件到集成电路的时候，在1975年，当时在报告里面，其实只有简短的几页，但是20世纪60年代的时候研究了加入一些元件在这里面，会产生什么样的一些效果，后来发现了，未来有很多我们使用的一些晶体管这样一些概念，都是源于它的研究，怎么能够把每一两年的晶体管的数量翻一番，这个也是整个行业做出了巨大的进步，并且在整个计算机行业，在过去的50年，它给我们带来了这些天翻地覆的变化。

　　还有现在我们谈到了很多关于人工智能，还有未来的一些计算技术，这些都是在过去的50年当中，一直在不断地被这些科学家们在研究的，我们整个行业也是再灌注着对于未来的一些预测，而且随着一代一代的这些技术的更新，也是给我们带来了更多的可能性。

　　这张图时间跨度差不多覆盖了50年左右，这是非常大的尺度范围，可以看到每个年度段都是有关于晶体管的数量的巨大的上升，基本上都是呈指数的在增长，基本上在过去的50年，已经增长了30几倍，每年都是以一种指数性的增长，在1965年的时候，可能我们的科学家还没有办法预测。但是我们还可以看到，2000年之后，有一些性能，并没有呈现一个上升的形式。单程的性能反倒在上升，还有频率，每一个芯片也是性能在趋向一个平缓的趋势。晶体管的数量在迅速地加快上升，但是如果我们仔细地再看一下这个行业，其实有很多情况还是不容乐观的。

　　我们都知道除了摩尔定律之外，还有一个登纳德（音译）缩放比率定律，在晶体管行业这个也是很重要的，每一代的晶体管都是让它的尺寸变得越来越小，不能够忽视它的电压，怎么在一个芯片上加更多的晶体，让性能变得更好，变得更小，可以尽快地传播信号，减小能量消耗，但是供给的电压肯定要小，保证功率是分布式平衡。

　　2000年的时候还是非常好的，但是后来技术没有那么见效，还有摩尔定律、功率损耗这个部分，也是有很多的研究，现在好的一方面就是，我们每18个月可以把晶体管的数量翻一倍，现在我们这方面的能力是高了很多，我们仍然可以让它更小一点然后可能每五年能够大小缩小一倍，但是我们看到这个差不多20年之前的幻灯片了吧，它就是描述了摩尔定律。

　　黄色就是在处理器上面的表征，蓝色就是在内存方面的一个表现，这是在2000年的情况，这是非常好的。我们可以看到晶体管的数量也是在翻番。这个也是一个很好的迹象，但是不好的一方面，可能这张幻灯片也是挺搞笑的一张，因为随着时间的演进，随着芯片上的晶体管的增加，功率密度怎么样，运行这个芯片的时候，性能怎么样。30年之前，我们有一些微处理器，可以用它像水壶一样特别热，能够把水煮开了，甚至有的人用这个现象，把这个图画出来，如果持续下去，我们这个芯片不仅仅能煮开水了，而且甚至能够成为了一个核反应堆的那种热量，甚至能够达到太阳表面的热量。所以可以看到20年的发展过程当中，我们确实遇到了很多挑战，而且虽然说我们也有挑战，但是我们看到其实在很多应用方面，还有这儿多行业精英们，他们夜以继日不懈地努力，也克服了很多挑战，把它们应用在各种各样的领域里面，像我们现在必不可少的手机是一样的，但是我们仍然还是有一些能源，功率上面也一些基础的限制。

　　这个比我刚才给大家展示的时间段还要长，这是从20世纪初的时候，然后一直到2025年，它不仅仅是描述了晶体管，从20世纪五六十年代开始，而且还描述出了一些比较简单的计算技术演进，比如每秒或者每个单位的成本一些计算。随着计算的发展，也是随着摩尔定律的减缓，我们不知道下一代技术会把我们带向那里，我们有一些概念，但是不知道答案。我们上面有非常大的问号，生物学方面或者量子力学方面的一些技术，会引领未来的一些计算技术，正是因为有很多未知性，我们也是非常期待未来得发展。

　　其实计算机架构并不是盖大房子、盖大楼的架构，计算机架构有两个主要的支柱，一个就是它的应用趋势，比如说现在人工智能也好，或者机器学习、神经网络、大数据、传感、媒体等等，另外一个就是技术的趋势，像摩尔定律的终结，还有登纳达缩放比例，还有异质性生物量子力学的发展。

　　我们谈到现在功率的一些挑战的话，可能有人觉得这是一个新挑战，有人会觉得这是可预测的，之前这些计算机都是真空管，现在我们看到又回到了晶体管，因为它更加可靠，然后规模成本更好，但是后来有一种叫做双极晶体管，90年代达到了功率的极限。300瓦也很难再往上提升了，因为温度太高了，之后我们就是转变了，从双极二极管到CMOS晶体管。大家可能会意识到行业转变，但是有人并不是很了解，它到底是不是理想的替代品，它是可以接受的选择，我们还在不断地提升性能，然后不断地预测摩尔定律的影响。

　　对于未来和过去的25年相比，可能有更多的不确定性，总的来讲，我们现在的这个世界上比如有短期的计划、长期的计划，不可能把每个很详细地介绍到位，但是在每个实验室里，有短期计划，也有长期计划，我们现在怎么做，我们未来怎么做？怎么能够随着新技术越来越成熟，怎么利用新技术解决行业问题。

　　在短期来讲，我们有一些异质性的配置加速，另外一种长期的计划，肯定就是要除了CMOS以外，还要有其他的科学技术。

　　刚才黄色区域就是软件很重要，在这个过程当中，再看一下从短期到长期的规划，其中有意思的需要反思的一点，差不多2005年的时候，当时一个芯片上有一个处理器，现在每个芯片上有好几个处理器，手机也好，电脑也好，都是有多核的这种处理器，特别是现在电脑上都是多核的处理器，重点是可以在芯片管理的功率下进一步提升它的性能。这是2005年的时候非常好，但是仍然还不足，并没有给我们一个最理想的性能，还有一些应用我们觉得不理想。

　　希望从过去的这种做法变成并行的这种编程，这样更加复杂，系统当中出现更多的风险，或者更加的错误会出现，尤其这个动作在比较重要的系统当中进行的，比如对于财务系统当中做这种工作的话，确保百分之百都要是正确的，所以在这些挑战之下，我们下面的关注点，就是非均质性的并行性，我们不断地在芯片上重复同样的工作是不够的，所以在芯片上用不同的处理器。

　　这个方面大家可能比较熟悉，非典型性的芯片，大家任何买的这些笔记本电脑上可能都已经有了这样一种处理器了，比如在这里有专门的加速器用来加密或者图表的算法，而且这些功能具体于某一个领域，包括了人脸识别，所以我们开始进行这种大型的加速器放在这些芯片上，同时还以为这耗电量更小，但是性能更高。

　　软件会更加复杂，现在看到这个趋势得到进一步发展，现在已经有一些特定领域，进行专业化的发展，比如我们有神经的处理器，我们看到了一系列的芯片，而且我们一直要考虑到，在有限的这种电的消耗之下，能够尽量地去提高它的性能。当然除此之外，我们还面临着很多软件方面的一些挑战，所以要去总结一下这方面的内容，到现在实际上我们知道如何来去基于这种并行性的方法来去建立芯片，但是来进行程序的制定是比较困难的，而且如何能够来确保软件从不同的系统上能够很好地对接，我们也不知道如何来核对这些系统的正确性，尤其是这些系统因为有着软件更多，所以我们知道了要进行它的功能核对，变得更加复杂，我们有些工具来去核对不同的系统的部件情况如何，比如像C语言，还有编译器，还有一些不同的所有功能。在所有这些工具当中，我们的方法就是我们要有一个正式的一种规格，然后这种规格，比如说它是根据这种图像，这些图像可以帮助我们捕捉所有的相关事件，可能发生的事情是什么，尤其是在不同的芯片上的，然后想一下这些可能发现的事件到底是正确还是错误的，而且能够非常高效地实现一个核对情况。

　　我们有这些高性能的一些设备，而且我们能够很快地实现，而且大规模地实现，我们能够核对系统的正确性，包括了硬件和软件，我本身是比较重视实际效果的，所以我在建立了这样一个软件的话，我就会发现，这个其中有没有一些bug，我们发现是有这些的。在模拟器这方面，大家可能会知道，我们在这里也发现了，在我们的商业试点项目当中，也发现了一些小的错误的地方，还有就是在在前期编程的语言上有一些问题，我们也是希望要对软件和硬件进行大规模核对的话，我们要确保使用新技术之前进行充分核对。

　　我们还需要进一步再往严的看一下，在未来我们所关注的一个技术就是量子计算，我们昨天已经有一场关于量子计算的一个会议了，一张幻灯片简单地给大家解释一下一个概念是什么，当然过去传统的方法从0到1，对于量子计算来讲，我们会有专门的量子比特，会有非常多的状态，而且它们之间进行叠加的。而且我们能够知道，这些从上层到下层，或者任何的位置上的量子比特的叠加，而且这种计算的方法能够让计算的过程更加高效，而且我们有这样一个概念，有了这些量子比特的话，他们的状态会变得非常复杂，其实这意味着它的内容将会变得更加丰富，还有另外的内容，也是大家比较喜欢的一点，有了量子计算的话，能够帮助我们在未来的发展当中，在量子计算的速度，将能够比传统的方法的速度呈现一个指数式的增长。

　　我之前讲过的一个关于量子计算的方法，就是能够帮助我们解决一些非常棘手的问题，来使得这些问题能够解决。比如药物研发，然后化学、模拟等等这些，都是可以想像的，可以实现的，同时我们还能够去传统一些计算方法，可能不太好实现的，当然它也并不是完全的过去摩尔定律的代替，但是关键领域可以带来很大的帮助。

　　除此之外，关于量子计算为什么现在来去使用，因为世界上有一些这种公司，开始进行这种专门的研究，比如说D-WAVE公司，还有UVA发生器公司，还有进行宽泛的研究，没有专门的量子计算领域，比如Google。我本身并不是物理专家，今天给大家讲的信息，如果喜欢建立系统的人员，可以考虑物理方面的信息，首先这个算法，在50年代的计算当中，会有这种编汇的语言，而且还有一些这种操作系统，但是这个中间有非常大的差距，现在这个计算方法有很多这种因素，比如高层次的编程语言，还有软件的建设过程。同时最后一点，想一下量子计算的内容，高层的计算编程语言，有编译器，还有系统设计这些都可以考虑量子计算的方法。很多例子可以看一下，尤其我的小组所应用的一些方法，而且我们以一种这种构架的方法来去思考量子计算，量子系统当中会出现一些问题，必须有错误纠正编码帮助我们解决问题。

　　这张图显示如何设计量子计算的当中错误纠正密码，而且专门针对某些特定场景，很多情况下，物理学家可能也会有本能的来去提出这些错误纠正的问题，他们可能是一种完整的这种技术方法，我们去建立出了一系列的工具，我们去看一下，如何来去进行这种不同的错误检测，如果有漏洞，可以根据漏洞进行设计错误纠正。现在我们可以使用的方法，基于这种不同领域的新方法，可以展现一下，物理学家认为其中一种方法是最好的，有的时候发现两种方法之前有权力制衡，或者此消彼长的关系。

　　量子计算的方法现在已经是非常关键的阶段，我们看到了大量的关于量子计算系统的设计，所以基本上我们已经进入到了计算机系统设计的新阶段，而且是黄金年代，我们能够看到，在计算机的系统构架的这一块，能够出现非常大的一个转变，而且我们很快地就能够实现这种变化。感谢我的学生在基金会研究过程当中给我的支持。