IBM создала экономный процессор для ИИ — на старом техпроцессе
Процессор NorthPole, оптимизированный для приложений, связанных с искусственным интеллектом, насчитывает 22 млрд транзисторов и в 4000 раз быстрее предшественника. При этом он, как уверяет разработчик, в 25 раз энергоэкономнее сопоставимых разработок.
Разбили в пух и прах проклятых конкурентов
Корпорация IBM представила подробности о NorthPole, процессоре своей внутренней разработки, предназначенном для ресурсоёмких приложений, связанных с искусственным интеллектом (ИИ). Как утверждает разработчик, этот процессор значительно превосходит конкурирующие устройства в плане энергоэффективности.
NorthPole на протяжении восьми лет разрабатывали в исследовательской лаборатории IBM в Олмадене, Калифорния. Разработчики отталкивались от конструктивных решений предшествующего ИИ-оптимизированного процессора TrueNorth. Однако Northpole примерно в 4000 раз быстрее.
Новый чип насчитывает 22 млрд транзисторов, выполненных по 12-нанометровому техпроцессу. Транзисторы распределены по 256 ядрам, каждое из которых способно производить 2048 вычислений за цикл с 8-битной точностью. Как пишет издание SiliconAngle, это означает, что вычисления осуществляются сравнительно малыми порциями, занимающими до 8 битов пространства.
Где память, где вычисления? Все рядом
Для каждого из 256 ядер NorthPole предусмотрен интегрированный пул памяти, в котором хранится информация, используемая при вычислениях. Из-за тесного расположения микросхем памяти и ядер, процесс передачи данных занимает минимальное время. Это снижает и задержки вычислений, связанные с перемещением данных, а значит — повышает производительность.
«В архитектурном плане NorthPole размывает границу между «вычислением» и «памятью», — говорит Дхармендра Модха (Dharmendra Modha), ведущий исследователь направления в IBM, занимающегося вычислениями на основе модели человеческого мозга. «На уровне отдельных ядер NorthPole — это архитектура memory-near-compute, а снаружи, на уровне ввода-вывода он функционирует как активная память», — дополнил Джармендра Модха.
Ещё одним достоинством микросхем памяти, встроенных прямо в ядра, является повышение энергоэффективности процессора. Чем больше приходится перемещать данные, тем больше электроэнергии потребляется. И наоборот, чем ближе друг к другу области памяти и вычислений, тем меньше энергии уходит.
Энергоэффективность процессора в IBM измеряли с помощью открытой модели для распознавания изображений ResNet-50.
Эта модель регулярно используется для сравнения возможностей разных ИИ-процессоров.
NorthPole, по утверждению IBM, в 25 раз энергоэффективнее, чем графические и линейные процессоры на базе 12- и 14-нанометровых узлов.
Алексей Федоров, Российский квантовый центр: Бизнес сможет использовать квантовые компьютеры через 3-5 лет
«Энергоэффективность на сегодняшний день — это один из главных конкурентных факторов между производителями процессоров для крупномасштабных вычислений, — говорит Дмитрий Гвоздев, генеральный директор компании «Информационные технологии будущего». По его мнению, как генерация криптовалют, так и вычисления, связанные с ИИ, требуют больших затрат энергии и приводит к выделению повышенного количества тепла, что вызывает вопросы и относительно ущерба для окружающей среды, и относительно стоимости эксплуатации процессора. «Но в целом революция в этой области может случиться не раньше, чем появятся полноценные квантовые процессоры, а это вопрос ещё только ближайших нескольких лет», — подытожил Дмитрий Гвоздев.
Тот факт, что NorthPole выполнен по 12-нанометровому техпроцессу, ставит, впрочем, существенные ограничения на его энергоэффективность. 12-нм техпроцесс давно устарел, актуальным сейчас считает 3-нм процесс.
Впрочем, в IBM утверждают, что процессор можно модернизировать с помощью новейших технологий производства.
Энергопотребление процессора напрямую зависит от того, какое количества тепла он производит. В IBM говорят, что энергоэффективность NorthPole устанавливает максимальную границу температуры, до которой он может нагреваться, а значит, для его охлаждения потребуется только стандартное внешнее охлаждение. Это позволит размещать его в оборудовании, где для средств охлаждения выделено очень мало места, например, в автономных автомобилях.
Компания IBM создала первый в мире 2 нм процессор и изготовила тестовые образцы
Компании IBM, похоже, удалось достичь того, что не удалось пока другим корпорациям — разработать процессор по 2 нм техпроцессу. И не просто разработать, а продемонстрировать тестовые образцы этих процессоров. По словам компании, «на кристалле размером примерно с ноготь удалось разместить 50 млрд транзисторов».
Несмотря на очевидный успех, в скором времени рынок не получит новые чипы — они поступят не ранее 2024 года, и то, лишь в том случае, если у IBM не возникнет непредвиденных проблем. Стоит отметить, что тестовые образцы чипов произвела не фабрика TSMC, а собственная лаборатория IBM, располагающаяся в городе Олбани, США. Образцы изготовили на 300-мм пластинах.
2нм лучше, чем 7 нм
Несмотря на то, что 5нм процессоры уже вовсю используются, IBM предпочла сравнивать возможности своих чипов с процессорами, изготовленными по 7 нм топологии. По словам представителей IBM, новинка на 45% производительнее при том же уровне энергопотребления. Если же производительность новых процессоров искусственно замедлить до показателей 7 нм чипов, то потребление энергии снизится на 75%.
Кстати, вернемся к упоминанию «ногтя». Журналисты издания Anandtech обратились за разъяснениями к компании, попросив дать более объективную оценку размерам чипа. Ведь ногти могут быть разными — у разных людей их площадь составляет от 50 до 250 мм 2 .
Оказалось, что средняя площадь пластинки ногтя, по словам компании, составляет около 150 мм 2 , так что изначальное описание соответствует действительности. В итоге получается 333 млн транзисторов на квадратный миллиметр. Ниже — сравнительная таблица:
| Peak Quoted Transistor Densities (MTr/mm2) | ||||
| AnandTech | IBM | TSMC | Intel | Samsung |
| 22nm | 16.50 | |||
| 16nm/14nm | 28.88 | 44.67 | 33.32 | |
| 10nm | 52.51 | 100.76 | 51.82 | |
| 7nm | 91.20 | 237.18* | 95.08 | |
| 5nm | 171.30 | |||
| 3nm | 292.21* | |||
| 2nm | 333.33 | |||
Здесь есть одна сложность — производители чаще всего указывают пиковую плотность в определенных областях чипа. На самом деле, показатель может быть и в два раза меньше из-за проблем с энергопотреблением и возможным ростом температуры.
Сейчас IBM старается оптимизировать свои чипы, чтобы коммерческие образцы превосходили процессоры, выполненные по другим техпроцессам, по всем параметрам.
На опубликованных IBM изображениях демонстрируется трёхстековая конструкция GAA-транзистора (Gate-All-Around). Высота его ячейки составляет 75 нм, ширина — 40 нм, толщина внутренних слоёв — 5 нм. Шаг поликремниевого затвора с контактом составляет 44 нм, а длина затвора — 12 нм.
Где будут применяться 2 нм чипы?
По словам производителя, в первую очередь они будут полезны для развития технологий искусственного интеллекта, а также в периферийных вычислениях. Но пригодятся эти процессоры и во многих других сферах. Компания уже заявила, что будет использовать их в серверах IBM Power Systems и мейнфреймах Z-серии.
Также их можно применять в мобильных устройствах, благодаря чему последние станут гораздо более производительными, потребляя меньше энергии. Ноутбуки — еще одна ниша применения новинки. Правда, компания пока не дает прогнозов на автономность ни мобильных девайсов, ни ноутбуков с новыми чипами.
Само собой, сфера беспилотных автомобилей тоже может получить мощный стимул к развитию — ведь при равных показателях энергопотребления системы с новыми чипами будут более производительными.
Также 2 нм топология может использоваться для производства систем связи, индустриальных ЭВМ, компьютеров для космических исследований и многих других отраслей, включая дата-центры.
А что конкуренты?
Судя по всему, компании IBM, несмотря на все ее проблемы, удалось стать первой в разработке 2 нм техпроцесса. Этой технологии и соответствующего оборудования пока что нет ни у одной из компаний — производителей чипов, которых можно считать конкурентами.
Лидерами считаются Samsung, Qualcomm и Apple, они способны производить процессоры и другие чипы в больших объемах — как для своих нужд, так и для партнеров. Samsung производит Exynos 1080, Qualcomm – Snapdragon 888, а Apple — собственный процессор М1.
AMD отстает от лидеров рынка, поскольку компания лишь начинает разворачивать производство 7 нм Ryzen и Epyc. Корпорация Intel работает с 14 нм чипами, стараясь оперативно перейти на 10 нм техпроцесс, а позже — 7 нм. К 2029 году она планирует выйти к лимиту в 1,4 нм.
Что касается ближайших конкурентов IBM, способных производить чипы по 5 нм технологическому процессу, то это компании Samsung и тайваньская TSMC. У TSMC есть и 2 нм разработки, но пока что ни о тестовых экземлярах чипов, ни о сколь-нибудь скором их выходе на рынок разговор не идет. В следующем году компания планирует перейти на техпроцессы 3 и 4 нм.
Сейчас победителем станет тот, кто быстрее выведет 2 нм чипы, пригодные к коммерческому использованию, на рынок. Возможно, это будет и TSMC, которой ничего не мешает ускорить процесс разработки. Но велики шансы и у IBM, у которой уже есть тестовые прототипы.
- Блог компании Selectel
- Высокая производительность
- Производство и разработка электроники
- Процессоры
- Будущее здесь
Близкое будущее квантового компьютера в наивных вопросах и ответах
В сфере создания квантовых компьютеров в 2023 году может произойти сразу несколько значимых событий. Ожидается, что именно в этом году появится первая коммерческая модель квантового компьютера, а также будет практически завершена работа над первым российским квантовым компьютером на ионах. Будет ли это означать уверенное достижение квантового превосходства, о котором уже заявили в Google, – большой вопрос. В гонке за кубитами участвуют сразу несколько стран, но победителя в этом научном и техническом соревновании может не оказаться. Несмотря на все успехи, наука очень далека от создания по-настоящему массовых квантовых вычислительных технологий. Мы собрали несколько наивных вопросов на этот счет и попросили ответить на них научного консультанта Artezio, доктора технических наук, профессора по кафедре прикладной математики и информатики Владимира Крылова.
От персональных компьютеров к квантовым: что даст переход с битов на кубиты?
Для начала немного о том, почему все ждут революции в области вычислительной техники. Наверняка, многие знают, что в основе работы универсальной вычислительной машины лежит принцип исполнимого алгоритма, то есть решения задачи через последовательное исполнение определенных шагов. Это вполне соответствует материализации фундаментальной теоретической модели вычислений, известной как машина Тьюринга.
На основе этой теоретической модели было достигнуто понимание основ теории вычислений и основной ее части – теории сложности. Мы знаем, что не любая функция вычислима. Более того, мы знаем, что невычислимых функций несоизмеримо больше, чем вычислимых, где может помочь компьютер. А все вычислимые функции можно классифицировать по степени роста необходимого количества операций для их выполнения при увеличении входных данных, так называемой вычислительной сложности.
Кроме того, на любом этапе технологического совершенствования компьютеров существуют задачи, решить которые можно только за время, настолько большое, что результат никого уже не будет интересовать. И таких задач больше, чем тех, которые могут быть решены за приемлемое на практике время.
В общем оказалось, что задач, реально решаемых на компьютерах гораздо меньше, чем всех, которые теоретически решаемы, вычислимы. И оставался только один путь развития вычислительных технологий – масштабирование компьютеров до гигантских размеров и уменьшения времени выполнения ими операций. Увы, и тут нас ждет разочарование: существует размер, больше которого компьютер не может существовать по законам физики.
В 1981 году Ричардом Фейнманом была предложена модель квантового компьютера. Вскоре Пол Бениофф описал теоретические основы построения такого компьютера, которые не укладываются в привычные рамки понимания компьютерных вычислений.
Элементная база квантового компьютера – квантовые объекты. При этом он медленнее существующих ПК. Он даже отстает по объему памяти от классических компьютеров. Зато он решает задачи не путем разложения в цепочку шагов алгоритма. Поэтому квантовый компьютер способен получить решение многих задач за время, в миллионы раз меньшее, чем самый современный суперкомпьютер.
При объяснении работы квантового компьютера главный вопрос состоит в том, где же в нем выполняются параллельно все те вычислительные операции. Почему он решает задачу в миллионы раз быстрее, чем классический компьютер?
И ответ находится в интерпретации квантовой механики, называемой “многомировой”: квантовые объекты существуют одновременно во многих параллельных физических мирах. Именно там в параллельных нашему миру других мирах и происходят параллельные операции. Итак, квантовый компьютер – это принципиально другая реализация вычислений путем использования параллельных миров. Кубиты часто принято рассматривать просто как аналоги элементов классических компьютеров с двумя состояниями (битами). Но это совсем иное. Кубиты – это квантовые объекты для взаимодействия с параллельными мирами. Программировать квантовый компьютер значит управлять этим взаимодействием.
Сложности создания: почему квантовый компьютер еще не стал массовым?
Функционирование кубитов требует их исключительной изоляции от внешних воздействий. Квантовый компьютер в конструкции имеет существенно больше элементов глубокого охлаждения (вплоть до криогенных температур в 0.015 градуса Кельвина) и защиты от внешних помех, чем физических объектов, выполняющих функции кубитов.
Но даже при таких тщательно разработанных, изготовленных и смонтированных вспомогательных агрегатах сегодняшний квантовый компьютер не способен стабильно выполнять квантовые алгоритмы. Его работа нестабильна и сопровождается ошибками. Современные тренды в разработке квантовых компьютеров направлены на создание методов исправления этих ошибок. Большинство разработок квантовых алгоритмов ведется для так называемых Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) компьютеров (с промежуточным уровнем шума).
Выход квантового компьютера за пределы научной лаборатории определяется наличием NISQ-алгоритма для решаемой задачи.
Кроме этого, для успешного создания квантовых компьютеров необходимо понимание их места в архитектуре вычислительных инструментов. Сегодня — это специализированные ускорители. Они применяются в общей архитектуре сетей из классических компьютеров. И появление встроенных в какие-либо устройства квантовых вычислителей пока остается за гранью фантазии даже энтузиастов. Проблема развития квантовых компьютеров исключительно наукоемкая и решается пока по законам науки. Никакими рыночными инструментами ускорить решение этой проблемы невозможно.
Но нельзя сбрасывать со счетов непредсказуемое появление кубитов на иных, чем сегодня физических принципах, которые окажутся стабильными и управляемыми квантовыми объектами.
Тогда проводимые в настоящее время разработки квантовых алгоритмов дадут быстрый результат. Но почему тогда правительства разных стран и ИТ-компании заявляют о наличии «дорожных карт» по созданию и выводу на массовый рынок квантовых компьютеров?
Эти «дорожные карты» направлены на количественный рост числа интегрированных в компьютер кубитов. Первый поставляемый компанией IBM серийный квантовый компьютер IBM Quantum System One имеет квантовый процессор Eagle с 127 кубитами. Следующим таким компьютером, поставки которого начнутся с 2023 года, является IBM Quantum System Two с 433 и 1121 кубитами. Это позволит бороться с проблемами ошибок путем дублирования. Выпуск этих компьютеров позволит и дальше выделять финансирование на научные разработки, которые могут принести непредсказуемый, но прорывной результат в области создания квантовых устройств.
На рынке квантовых компьютеров уже работают больше 400 компаний. В разработку и выпуск аппаратной (самой дорогой) составляющей инвестируют Amazon, Archer, Atos, Fujitsu, Google, Hitachi, Honeywell, IBM, Intel, NEC, Nvidia, Quantum Computing Inc., Quantum Numbers Corporation, Toshiba. С крупными игроками конкурируют и другие частные компании, например, PsiQuantum, Rigetti, D-Wave, IonQ, Xanadu, Quantum Circuits Inc., Delft Circuit, Quemix, Turing Inc.
Гонка за кубитами: какая страна станет лидером в разработке квантовых компьютеров — США, Китай или, может быть, Россия?
На этот вопрос я могу ответить так: квантовые вычисления и квантовые компьютеры в целом – это слишком научная сфера разработок. И история высоких технологий говорит, что США в таких задачах всегда оказывались впереди. Но именно в области квантовых компьютеров существует высокий уровень негомогенности, и отдельные задачи оказываются гораздо ближе к практическому решению существующими средствами, чем многие другие.
Напомню, что квантовый компьютер – это пока не полностью универсальная вычислительная машина, а специализированный вычислитель. И если выбрать такую задачу, где решение определяется достижением некоторого количественного технологического показателя, то Китай вполне может выиграть гонку.
Все будет решать ситуация с общим уровнем поддержки научных исследований и образования в этой специфической области. Если говорить об образовании, то в прошлом году российские студенты проявили желание участвовать в процессе сертификации IBM по квантовым вычислениям. Большинство предложенных задач представлялись нашим студентам преодолимыми по уровню полученных умений на семинаре. В рамках регистрации мы узнали имена тех, кто подал заявки. Так вот, кроме ожидаемых представителей из США, КНР и Европы подавляющее число заявителей было из африканских стран. Из России имен мы практически не увидели. Поэтому у меня вызывает глубокое сомнение успех российской “дорожной карты” по квантовым вычислениям. Хотя если понимать поставленную в ней задачу, как появление к 2025 году первых квантовых компьютеров от 30 до 100 кубитов, то как физическая установка такой квантовый компьютер вполне воспроизводим. Но кто и для чего сможет его использовать – это вопрос.
Кому и зачем: какие задачи способен сегодня решать квантовый компьютер?
Обычно разговор о преимуществах квантовых вычислений сводится к задаче разложения большого целого числа на простые сомножители. С прикладной точки зрения, это позволит легко вскрывать все распространенные современные шифровальные коды. Некоторые апологеты квантовых вычислений говорят о крахе криптографии. Скептики им возражают, и действительно, пока неизвестно, чтобы кто-то вскрыл современную криптосистему благодаря применению квантового компьютера. И это несмотря на то, что квантовый алгоритм для решения упомянутой выше задачи был опубликован еще в 1994 году Питером Шором.
Работоспособность алгоритма Шора была показана в 2001 году на примере факторизации числа 15 на квантовом компьютере из семи кубитов. Экстраполяция прогресса роста размера квантовых компьютеров позволяет предсказать, что квантовые компьютеры, способные эффективно решать задачи криптоанализа используемых сейчас криптосистем, будут доступны в диапазоне 2028-2033 годов.
Этот прогноз и привел к интенсивным разработкам новых алгоритмов криптозащиты, которые должны быть устойчивы к вскрытию на квантовых компьютерах. Такие системы будут относиться уже к постквантовой криптографии.
Вообще история появления квантовых алгоритмов выглядит весьма непоследовательной. В большинстве случаев все начинается с поиска какой-нибудь задачи из списка известных трудных вычислительных задач и подбора для нее композиции квантовых схем, вентилей, осуществляющих превращение обычных данных в квантовые. Удалось найти квантовые алгоритмы для решения многих задач, часть которых пока даже не имеет практического смысла. Я приведу несколько примеров, на которых обычно построены истории успеха квантового превосходства.
Многих интересует, что приносят квантовые вычисления в разработки искусственного интеллекта. Так вот сегодня известно немало квантовых алгоритмов машинного обучения. Это квантовые нейронные сети, квантовые классификаторы и регрессоры, обучение с квантовым ядром, квантовые генеративные состязательные сети. К сожалению, достижимые сегодня размеры квантовых компьютеров позволяют решать задачи машинного обучения только в гибридной среде совместно с классическими вычислениями. Поэтому успехи в этой области носят характер перспективных прогнозов будущего использования.
Существенно большие реальные перспективы видны в разработках алгоритмов в области исследований молекулярных и атомных структур вещества. В первую очередь это вычисления молекулярных гамильтонианов и их использования в квантовых алгоритмах для поиска информации об электронной структуре молекул и их взаимодействия с другими молекулами. С помощью таких алгоритмов решены практические задачи синтеза материалов с заданными свойствами, лекарств, связывающих определенные молекулы в живом организме.
Есть еще одна область, где квантовые алгоритмы уже дают заметные преимущества – это задачи из финансовой области, например, оптимизация и диверсификация портфеля, ценообразование опционов, «бычьи» и «барьерные спреды», варианты ценовой корзины, ценообразование активов с фиксированным доходом, анализ кредитного риска. Здесь в основе лежит решение задачи оптимизации с помощью квантового приближенного алгоритма оптимизации и вариационного алгоритма оптимизации. Также оказалась востребованной целая группа квантовых алгоритмов оптимизации широкого применения, таких, как поисковый алгоритм Гровера, квадратичного программирования, проблем коммивояжера, маршрутизации транспорта и других.
Внедрение квантовых компьютеров: где они могут использоваться за пределами лабораторий?
Сейчас много крупных компаний проявляет интерес к использованию квантовых компьютеров в своих бизнес-процессах. Для этого они заключают контракты с ведущими производителями квантовых компьютеров и инвестируют в стартапы, ориентированные на их разработку на новой физической среде и предоставлении облачных сервисов квантовых вычислений.
Стоимость современного квантового компьютера запредельно велика. Она не по карману не только рядовым компаниям, но даже очень крупным. Естественной бизнес-моделью использования квантового компьютера является облачная модель.
Ряд разработчиков и владельцев квантовых компьютеров предоставляют услугу и интерфейс прикладного программирования для удаленного использования реальных кубитов любому заинтересованному. Причем такой бэкэнд предоставляется бесплатно, без ограничений квантовых вычислений. Так что вы можете поработать сегодня на реальном квантовом компьютере, если умеете работать с Python и имеете постоянное интернет-соединение. Конечно, очереди за бесплатным сервисом затрудняют работу с такими задачами, как квантовое машинное обучение, но почувствовать реальность квантовых вычислений довольно просто.
Если говорить про будущие внедрения квантовых компьютеров, то Джем Дильмегани, основатель аналитической компании AIMultiple, рассматривает следующие рынки как перспективные.
Автомобильный рынок
Например, для оптимизации больших автономных парков. Так, Volkswagen сотрудничает с Google, чтобы использовать квантовые вычисления для разработки своих автономных транспортных средств.
Энергетика
Управление электроэнергетики и водоснабжения Дубая (DEWA) работает с Microsoft с 2020 года над использованием квантовых вычислений для оптимизации энергопотребления.
В Министерстве энергетики США (DOE) есть две лаборатории, созданные специально для интеграции квантовых вычислений в оптимизацию сети.
Рынок погодных прогнозов
IBM использует квантовые вычисления для точного прогнозирования погоды, в настоящее время обслуживая почти всех поставщиков потребительских технологий, например, Apple, Amazon, Google и Facebook.
Финансовый рынок
Автоматическая торговля (например, прогнозирование финансовых рынков).
Для анализа рисков. В 2020 году Caixa Bank запустил пилотную программу по использованию квантовых вычислений для моделей классификации рисков.
Оптимизация портфеля. В 2021 году KPMG провела пилотный бенчмаркинг управления портфелем и обнаружила, что квантовые вычисления работают лучше, чем любые другие методы бенчмаркинга для краткосрочных инвестиций.
Обнаружение мошенничества. В 2022 году PayPal заключила партнерское соглашение с IBM, чтобы использовать квантовые вычисления для обнаружения мошенничества.
Рынок страховых услуг
Оценка инструментов, страховые взносы в сложных случаях. Компания медицинского страхования Anthem планирует использовать решение IBM для квантовых вычислений для задач, требующих большого объема данных, например, для выявления аномалий здоровья.
Логистика
Оптимизация маршрутов и трафика: компания DWave, занимающаяся контролем качества, в партнерстве с Toyota провела исследование, которое доказало, что использование контроля качества для прогнозирования и оптимизации трафика работает лучше, чем существующие решения.
Оптимизация цепочки поставок и запасов: приложение контроля качества еще не является признанным решением в оптимизации цепочки поставок, но крупные компании (например, Coca Cola Japan), запустили крупномасштабные пилотные проекты.
Производство
Оптимизация конструкции (например, аккумуляторы, чипы, транспортные средства и т. д.): Daimler работает с технологией квантовых вычислений IBM для создания более долговечных чипов.
Фармацевтический рынок
Предсказание взаимодействия лекарств. Биотехнологическая компания из Массачусетса заключила партнерское соглашение с 1QBit, чтобы использовать квантовые вычисления для молекулярного сравнения при разработке лекарств.
Персонализированная медицина с учетом геномики. Cambridge Quantum, исследовательский партнер Roche и Crownbio, разрабатывает технику квантовых вычислений для анализа генетических данных для лечения рака.
Технологии исследования и программное обеспечение.
Исследования лекарств. Молекулярная биология и здравоохранение также включают в себя процесс, аналогичный химическим исследованиям, который может заменить лабораторные эксперименты моделированием квантовых вычислений. Выпуск препарата — сложный процесс, который занимает много лет и стоит около 2,7 млрд долларов.
Ускорение процесса утверждения лекарств. Благодаря исследованию воздействия заболеваний на организм человека и моделированию на молекулярном уровне квантовые компьютеры могут ускорить тестирование лекарств.
Квантовые вычисления – это близкая реальность?
Квантовые вычисления – это реальность, но пока еще далекая от регулярного использования в индустрии. Темпы продвижения квантовых вычислений зависят от числа специалистов, которые могут внести реальный вклад в их развитие. И здесь нужно создавать, развивать и поддерживать коллективы физиков, строящих все новые материальные воплощения для управления квантовыми эффектами. Кроме того, в поддержке нуждаются группы программистов и математиков, развивающих программные средства квантовых вычислений и их гармоничного сочетания с миром классического компьютинга. Нужна целенаправленная работа по поиску и стимулированию специалистов в прикладных областях, которые смогли бы перевести проблемы из своей области на язык квантовых представлений. Добавлю, что в Artezio открыта лаборатория искусственного интеллекта, и мы уделяем внимание QML.
Мы стремимся, чтобы команда Artezio была в курсе самых передовых технологий, поэтому ежегодно Владимир Крылов обновляет и читает большой увлекательный внутренний курс по машинному обучению для разработчиков и аналитиков, на который может записаться любой сотрудник компании. Так что если вы ИТ-специалист и хотели бы получить уникальные знания и навыки, присмотритесь к списку вакансий на нашем сайте.
А еще 10 июня в 12.00 по МСК состоится публичный онлайн-вебинар доктора технических наук Владимира Крылова на тему «Знакомимся с квантовым машинным обучением (QML)». В нем можно принять участие бесплатно и задать вопросы лектору. Для регистрации на вебинар достаточно заполнить простую форму. Все зарегистрированные участники получат на указанный при регистрации e-mail инструкции для подключения к трансляции. Будем рады всем, кто интересуется QML.
- Блог компании ГК ЛАНИТ
- Высокая производительность
- Суперкомпьютеры
- Квантовые технологии
Тест: что вы знаете про IBM и её разработки?
Как жена инженера помогла создать магнитные карты, зачем флоппи-диску упаковка и что не умели делать первые банкоматы — разбираемся в истории IBM.
Фото: Sean Gallup / Getty Images
Алексей Едакин
Автор. Пишет про социальные сети, маркетинг и код. Увлекается иллюстрацией, визуальным повествованием, видеоиграми и кино.
От табулятора для переписи населения до квантового компьютера: IBM за свою долгую историю внесла значительный вклад в развитие технологий. Как у любой крупной IT-компании, её путь полон взлётов и падений. Предлагаем прокатиться по американским горкам истории IBM и проверить свои знания в этом тесте!
| Начать тест |
Начнём с нейминга. IBM — это аббревиатура от International Business Machines, но кроме этого у компании есть прозвище, которое часто используют IT-специалисты и профильные медиа. Сможете его назвать?
Не-а, вы перепутали с Нью-Йорком — город часто называют «Большим яблоком».
Правильный ответ — Big Blue. Есть несколько версий, почему компанию так называют, — это может быть связано с расцветкой её мейнфреймов (компьютеров-серверов), бывшего дресс-кода сотрудников или из-за цвета логотипа. Мы думаем, что всё вместе.
Big Machine.
Не-а. Правильный ответ — Big Blue. Есть несколько версий, почему компанию так называют, — это может быть связано с расцветкой её мейнфреймов (компьютеров-серверов), бывшего дресс-кода сотрудников или из-за цвета логотипа. Мы думаем, что всё вместе.
Есть несколько версий, почему компанию так называют, — это может быть связано с расцветкой её мейнфреймов (компьютеров-серверов), бывшего дресс-кода сотрудников или из-за цвета логотипа. Мы думаем, что всё вместе.
| Узнать результат |
История IBM начинается с табуляторов — электронных машин для переписи населения. Отсюда и первое название компании — Tabulating Machine Company. Пройдя через вереницу поглощений и покупок, в 1911 году она преобразуется в Computing-Tabulating-Recording Company (C-T-R), и это считается официальной датой основания будущей IBM. Создание же ЭВМ начнётся только в 1956 году, а до этого компания выпускала очень разные устройства.
Чего IBM никогда не выпускала?
Верно, IBM не выпускала зажигалок. Зато в её истории были сырорезки — их производила C-T-R с 1911 года, а ещё множество другого оборудования — от весов до приборов учёта рабочего времени и перфорационных машин. Этакая Xiaomi довоенной эпохи.
В годы Второй мировой компания уже называлась IBM и помогала в производстве стрелкового оружия — М1 Carbine и Browning Automatic Rifle.
Не-а, сырорезки были — их производила C-T-R с 1911 года, а ещё множество другого оборудования — от весов до приборов учёта рабочего времени и перфорационных машин.
В годы Второй мировой компания уже называлась IBM и помогала в производстве стрелкового оружия — М1 Carbine и Browning Automatic Rifle.
Чего никогда не выпускали — так это зажигалок.
Стрелкового оружия.
Не-а, стрелковое оружие было. В годы Второй мировой компания уже называлась IBM и помогала в производстве М1 Carbine и Browning Automatic Rifle.
Сырорезки тоже были — их производила C-T-R с 1911 года, а ещё множество другого оборудования — от весов до приборов учёта рабочего времени и перфорационных машин.
Чего никогда не выпускали — так это зажигалок.
| Узнать результат |
В 1944 году IBM создаёт свой первый компьютер «Марк I» — он занимал целую комнату, содержал более 700 тысяч деталей и весил 4,5 тонны. Скорость вычислений для тех лет была впечатляющая: компьютер делал три операции сложения и вычитания в секунду, умножал за шесть секунд и делил за… Угадаете, за сколько секунд?
Не-а, делил медленнее — за 15,3 секунды. «Марк I» оперировал 72 числами, а на операции вычисления логарифмов и тригонометрических функций ему требовалось больше минуты.
По сути, это был усовершенствованный арифмометр с функцией программирования, отчего его часто называют первым работающим компьютером.
Верно! Если точнее, то за 15,3 секунды. «Марк I» оперировал 72 числами, а на операции вычисления логарифмов и тригонометрических функций ему требовалось больше минуты.
По сути, это был усовершенствованный арифмометр с функцией программирования, отчего его часто называют первым работающим компьютером.
Не-а, делил быстрее — за 15,3 секунды. «Марк I» оперировал 72 числами, а на операции вычисления логарифмов и тригонометрических функций ему требовалось больше минуты.
По сути, это был усовершенствованный арифмометр с функцией программирования, отчего его часто называют первым работающим компьютером.
| Узнать результат |
В 1971 году IBM представляет гибкий диск на восемь дюймов. Флоппи-диски на долгие годы станут стандартом для хранения и передачи данных с устройства на устройство. Но изначально узнаваемой квадратной коробки не предполагалось. Почему её добавили?
Для защиты от грязи и пыли.
Верно! Изначально диск был без защитного кожуха, но грязь на нём скапливалась так быстро, что диск становилось сложно читать.
Чтобы решить эту проблему, разработчики IBM вложили гибкий магнитный диск в обшитый тканью пластиковый конверт, который удаляет частицы пыли. В итоге получился тот самый флоппи-диск — пусть сейчас мы их не используем, но очень во многих приложениях до сих пор иконка сохранения изображается в виде флоппи-диска.
Для удобства хранения.
Не совсем 🙂 Всё дело — в пыли. Изначально диск был без защитного кожуха, но грязь на нём скапливалась так быстро, что диск становилось сложно читать.
В итоге разработчики IBM догадались вложить гибкий магнитный диск в обшитый тканью пластиковый конверт, который удаляет частицы пыли. Так появился тот самый флоппи-диск — пусть сейчас мы их не используем, но очень во многих приложениях до сих пор иконка сохранения изображается в виде флоппи-диска.
Для записей и наклейки этикеток.
Почти угадали! Но правильный ответ — для защиты от пыли. Изначально диск был без защитного кожуха, но грязь на нём скапливалась так быстро, что диск становилось сложно читать.
В итоге разработчики IBM придумали вложить гибкий магнитный диск в обшитый тканью пластиковый конверт, который удаляет частицы пыли. Так появился тот самый флоппи-диск — пусть сейчас мы их не используем, но очень во многих приложениях до сих пор иконка сохранения изображается в виде флоппи-диска.
| Узнать результат |
IBM долгое время отказывалась от идеи производства персональных компьютеров, считая, что будущее только за тучными серверами и мейнфреймами. Однако в 1981 году новый руководитель компании Джон Опель решил, что наконец пора, и открыл новую лабораторию для создания IBM PC. К разработке были привлечены две молодые и амбициозные компании. Какие?
Apple и HP.
Не-а. IBM поручила Intel разработку микропроцессоров, а Microsoft — написание операционной системы, которая будет названа MS-DOS (да-да, та самая!).
В то время Microsoft была ещё совсем небольшой компанией. Контракт с IBM для Билла Гейтса был важен. Правда, на руках у него операционки не было — он купил наработки у небольшой студии Seattle Computer, немного докрутил и затем передал в корпорацию.
Гейтс заключил крайне выгодную сделку с IBM: отказался от крупного гонорара взамен на постоянные отчисления и отсутствие эксклюзивности. Дальше случилось то, что изменило компьютерный рынок: IBM PC стал хитом, а операционка MS-DOS стала появляться практически на всех его клонах. Очень быстро Гейтс превратил Microsoft в сверхдоходную компанию, а IBM не верила в свой продукт — никаких лицензий на права не было, даже на BIOS, который впервые тоже появился на их компьютере. Такие дела.
Microsoft и Intel.
В точку! Intel была поручена разработка микропроцессоров, а Microsoft — написание операционной системы, которая будет названа MS-DOS (да-да, та самая!).
В то время Microsoft была ещё совсем небольшой компанией. Контракт с IBM для Билла Гейтса был важен. Правда, на руках у него операционки не было — он купил наработки у небольшой студии Seattle Computer, немного докрутил и затем передал в корпорацию.
Гейтс заключил крайне выгодную сделку с IBM: отказался от крупного гонорара взамен на постоянные отчисления и отсутствие эксклюзивности. Дальше случилось то, что изменило компьютерный рынок: IBM PC стал хитом, а операционка MS-DOS стала появляться практически на всех его клонах. Очень быстро Гейтс превратил Microsoft в сверхдоходную компанию, а IBM не верила в свой продукт — никаких лицензий на права не было, даже на BIOS, который впервые тоже появился на их компьютере. Такие дела.
Oracle и Seagate Technology.
Не-а. IBM поручила Intel разработку микропроцессоров, а Microsoft — написание операционной системы, которая будет названа MS-DOS (да-да, та самая!).
В то время Microsoft была ещё совсем небольшой компанией. Контракт с IBM для Билла Гейтса был важен. Правда, на руках у него операционки не было — он купил наработки у небольшой студии Seattle Computer, немного докрутил и затем передал в корпорацию.
Гейтс заключил крайне выгодную сделку с IBM: отказался от крупного гонорара взамен на постоянные отчисления и отсутствие эксклюзивности. Дальше случилось то, что изменило компьютерный рынок: IBM PC стал хитом, а операционка MS-DOS стала появляться практически на всех его клонах. Очень быстро Гейтс превратил Microsoft в сверхдоходную компанию, а IBM не верила в свой продукт — никаких лицензий на права не было, даже на BIOS, который впервые тоже появился на их компьютере. Такие дела.