Оптический процессор: Оптический процессор Lightelligence в 100 раз превосходит графические процессоры в некоторых из самых сложных математических задач

Учёные из Сколтеха и IBM представили новый оптический транзистор, который в 1000 раз быстрее обычного

3DNews Технологии и рынок IT. Новости на острие науки Учёные из Сколтеха и IBM представили нов… Самое интересное в обзорах 24.09.2021 [10:44],  Геннадий Детинич Переход на оптические транзисторы, которые используют для переключения свет и даже одиночные фотоны, обещает тысячекратно повысить скорость работы процессоров без повышения энергозатрат. Сегодня учёные ищут оптимальные условия для работы таких транзисторов. Достаточно далеко по этому пути прошли учёные из Сколтеха и IBM, которые предложили физику и технологию переключений состояний оптических коммутаторов. Источник изображения: Сколтех Сами по себе фотоны пренебрежимо слабо взаимодействуют друг с другом и с материей. Чтобы фотоны могли переключать состояния транзистора необходимо создать им такую среду, в которой взаимодействие с фотонами носило бы сильный характер. Исследователи из Сколтеха и IBM годами шли к этой цели и добились значимых результатов. Промежуточные результаты выглядели скромно, но сегодня они помогли сформировать представление о том, как может выглядеть оптический транзистор будущего. Новая структура оптического транзистора строится вокруг полимерного оптического резонатора, зажатого с двух сторон неорганическим материалом с высокими светоотражающими свойствами. Структура управляется двумя лазерными лучами — контрольным и накачки. Контрольный луч может оперировать малым числом фотонов вплоть до одного, что создаёт основу для предельной энергоэффективности (что может быть экономичней одного фотона?). Задача контрольного луча — подготовить в резонаторе условия перед запуском луча накачки, который, в свою очередь, переведёт транзистор в состояние 0 или 1. Более сильный луч накачки возбуждает в резонаторе так называемые экситон-поляритоны — гибридные состояния света и вещества с очень малым временем жизни. Это квазичастицы, образующиеся при взаимодействии фотонов и других квазичастиц — экситонов. Экситоны же представлены электронным возбуждением в среде, в частности, обычными связанными парами электрона и дырки. Составные квазичастицы из фотонов и экситонов называются экситон-поляритонами. Запуск в структуру резонатора контрольного луча обеспечивает большее или меньшее количество экситон-поляритонов. Если этих составных квазичастиц больше, транзистор переводится в состояние 1, если меньше — в 0. Чуть подробнее о процессе можно прочесть в официальном пресс-релизе. Статья о работе опубликована в журнале Nature. В отдалённой перспективе работа может привести к появлению оптических процессоров с транзисторами со скоростью переключения от 100 до 1000 раз большей, чем сегодня. При этом уровень тепловыделения будет сведён к незначительным величинам, что вовсе не потребует систем охлаждения при работе в условиях комнатных температур. Источник: Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. Материалы по теме Постоянный URL: https://3dnews.ru/1049790/uchyonie-iz-skolteha-i-ibm-predstavili-noviy-opticheskiy-tranzistor-kotoriy-v-1000-raz-bistree-obichnogo Рубрики: Новости Hardware, нанотехнологии, процессоры, на острие науки, российская наука и промышленность, Теги: транзисторы, оптика, российские разработчики, ibm ← В прошлое В будущее →

Продемонстрирован самый быстрый в мире оптический нейроморфный процессор

13 Январь 2021 10:30

читать 10 минут

IT

Международная группа исследователей под руководством Технологического университета Суинберна (Австралия) продемонстрировала быстрый и мощный оптический нейроморфный процессор для искусственного интеллекта (ИИ), который работает со скоростью более 10 триллионов операций в секунду (тераопераций/с).

Это исследование, результаты которого опубликованы в журнале Nature, – огромный шаг вперёд в области нейронных сетей и нейроморфной обработки.

Искусственные нейронные сети, ключевая форма ИИ, могут “учиться” и выполнять сложные операции с широкими приложениями для компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания лиц, перевода речи, игры в стратегические игры, медицинской диагностики и многих других областей. Вдохновленные биологической структурой системы зрительной коры головного мозга, искусственные нейронные сети извлекают ключевые особенности необработанных данных для предсказания свойств и поведения с беспрецедентной точностью и простотой. 

Команда разработчиков продемонстрировала оптический нейроморфный процессор, работающий более чем в 1000 раз быстрее, чем любой предыдущий процессор, при этом система также обрабатывает сверхбольшие изображения рекордного размера – достаточно, чтобы добиться полного распознавания изображений лица, чего не смогли сделать другие оптические процессоры.

Современные электронные процессоры, такие как Google TPU, могут работать со скоростью более 100 тераопераций/с. Это достигается с помощью десятков тысяч параллельных процессоров. Напротив, оптическая система, продемонстрированная командой, использует один процессор и была создана с использованием новой технологии одновременного чередования данных по времени, длине волны и пространственным измерениям через интегрированный источник микрогребенок.

Микрочесы – это относительно новые устройства, состоящие из сотен высококачественных инфракрасных лазеров на одном чипе. Они намного быстрее, меньше, легче и дешевле, чем любой другой оптический источник.

“Это достижение показывает, как новая оптическая технология делает такие сети более быстрыми и эффективными, и является убедительной демонстрацией преимуществ междисциплинарного мышления, наличия вдохновения и смелости, чтобы взять идею из одной области и использовать ее для решения другой фундаментальной проблемы”,- комментирует успех сторонник исследовательской группы профессор Дэмиен Хикс из Суинберна.

СПРАВКА MASHNEWS:
Google Tensor Processing Unit, Google TPU – тензорный процессор, относящийся к классу нейронных процессоров, являющийся специализированной интегральной схемой, разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow.

Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC-инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0. Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов, накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки. В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн.

Будущее вычислительной техники… аналоговое

Будущее за оптическим. Фотонные процессоры обещают молниеносную скорость вычислений при гораздо более низком потреблении энергии и могут произвести революцию в машинном обучении.

Фотонные вычисления — это, как следует из названия, компьютерная система, которая использует оптические световые импульсы для создания основы логических вентилей, а не электрических транзисторов. Если его можно заставить работать таким образом, чтобы процессоры можно было массово производить в практических размерах, это может произвести революцию в машинном обучении и других конкретных типах вычислительных задач. ударение на слове если . Однако есть некоторые интригующие продукты, близкие к выходу на рынок, которые могут коренным образом изменить ситуацию.

Идея фотонных компьютеров не нова: умножение оптических матриц впервые было продемонстрировано в 1970-х годах, однако никому не удалось устранить многие препятствия на пути к тому, чтобы заставить их работать на практическом уровне, который можно было бы интегрировать так же просто, как системы на основе транзисторов. Использование фотонов — очевидный выбор для ускорения процесса. В конце концов, все новые дома в Великобритании строятся с оптоволоконным кабелем не просто так. Волоконно-оптические кабели превосходят алюминиевые или медные провода в современном мире цифровой передачи данных. Они могут передавать больше информации быстрее и на большие расстояния без ухудшения сигнала, чем металлическая проводка. Однако передача данных от A к B — это совсем другое дело, чем размещение таких оптических конвейеров на микросхеме, позволяющей выполнять матричную обработку, даже несмотря на то, что некоторые центры обработки данных уже используют оптические кабели для более быстрой внутренней передачи данных на короткие расстояния.

В статье для IEEE Spectrum Райан Хамерли выдвигает аргументы в пользу фотонных чипов вместе с предложениями по решению ключевых вопросов, которых еще много.

Прежде всего, это то, как работают традиционные процессоры. Традиционные микросхемы на основе транзисторов нелинейны. Хамерли утверждает: «Нелинейность — это то, что позволяет транзисторам включаться и выключаться, позволяя превращать их в логические вентили. Это переключение легко осуществить с помощью электроники, для которой нелинейностей пруд пруди. Но фотоны следуют уравнениям Максвелла, которые раздражающе линейны, а это означает, что выход оптического устройства обычно пропорционален его входам. Хитрость заключается в том, чтобы использовать линейность оптических устройств для решения одной задачи, от которой больше всего зависит глубокое обучение: линейной алгебры».

В качестве собственного решения Хамерли предлагает использовать оптический светоделитель, который позволяет направить на него два перпендикулярных луча света с противоположных направлений. Каждый луч света разделяется, позволяя половине света проходить на другую сторону зеркала светоделителя, в то время как оставшийся свет отражается под углом 90 градусов от своего источника.

В результате эта конструкция светоделителя допускает два входа и два выхода, что, в свою очередь, делает возможным матричное умножение, как обычный компьютер выполняет свои вычисления. Хамерли утверждает, что для выполнения этой работы генерируются два световых луча с напряженностью электрического поля, которая пропорциональна двум числам, которые вы хотите умножить, которые он называет напряженностями поля x и y. Два луча направляются в светоделитель и объединяются таким образом, что он дает два выхода.

Хамерли говорит: «Помимо светоделителя, для этого аналогового умножителя требуются два простых электронных компонента — фотодетекторы — для измерения двух выходных лучей. Однако они не измеряют напряженность электрического поля этих лучей. Они измеряют мощность луча, которая пропорциональна квадрату напряженности его электрического поля».

Он продолжает описывать, как свет может быть импульсным, а не одним непрерывным лучом, что позволяет выполнять операцию «импульс, затем накапливать», которая подает выходной сигнал в конденсатор. Это может быть выполнено много раз в быстрой манере.

Потенциальные выгоды от такой системы могут быть огромными. Заявления о том, что вычисления с помощью нейронных сетей во много тысяч раз лучше, чем у существующих систем, обсуждаются, и это просто основано на доступных в настоящее время технологиях. Хотя Хамерли признает, что предстоит еще преодолеть огромные препятствия. Ограниченная точность и динамический диапазон современных аналоговых вычислений являются комбинацией шума и ограниченной точности современных аналого-цифровых преобразователей. В результате он заявляет, что нейронные сети с точностью выше 10 бит могут быть невозможны, и хотя в настоящее время существуют 8-битные системы, требуется гораздо большая точность, чтобы действительно продвинуться вперед. Затем в первую очередь возникают проблемы с размещением оптических компонентов на чипах. Они не только занимают гораздо больше места, чем транзисторы, но и не могут быть упакованы так же плотно.

Это создает довольно большую проблему, потому что это означает, что либо вы получаете огромные чипы, либо сохраняете их маленькими и, следовательно, ограничиваете размер матриц, которые могут обрабатываться параллельно. Но хотя проблемы, с которыми мы сталкиваемся, по-прежнему огромны, преимущества развития технологии могут привести к прогрессу, который оставил бы нас в затруднительном положении, если бы мы продолжали полностью полагаться на компьютеры на основе транзисторов.

При всем при этом уже существует ряд компаний, разрабатывающих фотонные процессоры и ускорители, в том числе стартапы MIT Lightmatter и Lightelligence. Такие компании, как Optalysys с ее процессором Etile и Luminous, используют разные подходы к решению текущих проблем. На самом деле Lightmatter предлагает выпустить плату оптического ускорителя позже в этом году, которая будет доступна для продажи. Без сомнения, по цене выше простых смертных.

Чип фотонного ускорителя Lightmatter под названием Envise. Изображение: световая материя.

Компания Lightmatter утверждает, что ее фотонный чип Envise в пять раз быстрее графического процессора Nvidia A100 с тензорными ядрами, установленного в некоторых из самых мощных центров обработки данных в мире, и в семь раз более энергоэффективен. Он также заявляет, что вычислительная плотность в несколько раз выше, чем у Nvidia DGX-A100. Блейд-система компании, которая содержит 16 чипов Envise в серверной конфигурации 4-U, по-видимому, потребляет всего 3 кВт мощности, и далее утверждается, что «выводы в 3 раза выше, чем у Nvidia DGX-A100 с 7-кратным выводом в секунду/Ватт на BERT-Base с набором данных SQuAD».

Lightmatter не играет. Ранее в этом году компания привлекла 80 млн долларов для вывода своего чипа на рынок, а бывший главный операционный директор Dropbox Оливия Ноттебом также вошла в совет директоров компании.

Чип предназначен для улучшения всего: от автономных транспортных средств до обработки естественного языка, фармацевтических разработок, цифровых помощников по обслуживанию клиентов и многого другого. Большие претензии, но примечательно, что у Lightmatter действительно есть реальный продукт, который работает, а не просто лабораторная демонстрация технологий или научная статья.

Стойка Blade с конфигурацией Lightmatter 4-U, содержащая 16 фотонных процессоров Envise. Изображение: световая материя.

Необходимость решать такие проблемы, как энергопотребление и выбросы CO2, может стать мощным стимулом в этой последней «космической гонке», поскольку эта проблема теперь стала почти главной новостью. Поскольку требования к вычислительным ресурсам продолжают расти по мере того, как машинное обучение становится все более заметным, растут и требования к компенсации воздействия на окружающую среду. Хотя даже Хамерли не верит, что мы когда-нибудь получим 100% оптический фотонный компьютер, а не гибрид. Но он не скрывает его важности, заключая: «Во-первых, глубокое обучение сейчас действительно полезно, а не просто академическое любопытство. Во-вторых, мы не можем полагаться только на закон Мура, чтобы продолжать совершенствовать электронику. И, наконец, у нас есть новая технология, недоступная предыдущим поколениям: интегрированная фотоника».

Прочтите полную статью Райана Хамерли на веб-сайте IEEE Spectrum.

Метки: Технологии Избранное Футуризм ИИ

Как это работает, компании и многое другое

Оптические вычисления — это революционная технология, которая может изменить наши представления о вычислениях. В отличие от традиционных компьютеров, которые используют электрические сигналы для выполнения вычислений, оптические вычисления используют свет. Это обеспечивает гораздо более высокую частоту обработки данных, что позволяет выполнять большие и сложные вычисления с невероятно высокой скоростью.

Одной из ключевых технологий, лежащих в основе оптических вычислений, являются фотонные вычисления, в которых вместо электронов для выполнения вычислений используются фотоны. Это позволяет использовать более эффективный и синтетический подход к вычислениям, поскольку фотонами можно легко манипулировать и управлять ими для выполнения широкого круга задач.

Еще одной ключевой технологией в области оптических вычислений является интегрированная фотоника. Это относится к интеграции фотонных компонентов в единое компактное устройство, позволяющее использовать более эффективный и масштабируемый подход к вычислениям.

В целом использование этих технологий может революционизировать наши представления о вычислениях и обработке данных. Благодаря оптическим вычислениям мы можем решать проблемы, которые в настоящее время не под силу даже самым передовым компьютерам, и делать это со скоростью, невообразимой для современных технологий.

Исследователи открыли способ запуска логических вентилей на основе света, которые в миллион раз быстрее, чем обычные электронные логические вентили, используемые в традиционных компьютерных процессорах. Эти логические элементы, состоящие из логических функций и запускающие двоичные процедуры, обычно управляются электронным способом. Однако новый метод использует свет для выполнения тех же функций, что приводит к значительно более высокой скорости обработки.

---

Присоединяйтесь к блокчейн-хакатону Partisia, проектируйте будущее, приобретайте новые навыки и побеждайте!

---

Это было обнаружено в исследовании, проведенном в Университете ААЛТО и опубликованном в журнале Science Advances.

Содержание

Что такое оптические вычисления?

Оптический компьютер, также известный как фотонный компьютер, представляет собой устройство, выполняющее цифровые вычисления с использованием фотонов в видимом свете или инфракрасных (ИК) лучей, а не электрического тока. Скорость электрического тока составляет всего 10% от скорости света. Одной из причин, приведших к развитию оптического волокна, было ограничение скорости, с которой данные могут передаваться на большие расстояния. Компьютер, который может выполнять процессы в десять или более раз быстрее, чем традиционный электронный компьютер, однажды может быть создан путем реализации некоторых преимуществ видимых и/или инфракрасных сетей при размере устройства и компонента.

В отличие от электрического тока видимые и инфракрасные лучи пересекают друг друга, не взаимодействуя. Даже когда они ограничены по существу двумя измерениями, многие (или многие) лазерные лучи могут излучаться так, что их пути пересекаются, но между лучами нет интерференции. Проводка в трех измерениях важна, потому что электрические токи должны быть направлены друг вокруг друга. В результате оптический компьютер также может быть меньше, а также значительно быстрее, чем электронный.

Как интересно наблюдать за развитием оптических компьютеров, оглядываясь назад на обычные компьютеры

Хотя некоторые инженеры предсказывают широкое распространение оптических вычислений в будущем, большинство экспертов сходятся во мнении, что изменения в конкретных нишах будут происходить постепенно . Были разработаны и произведены некоторые оптические интегральные схемы. (Оптические схемы использовались при создании по крайней мере одного полнофункционального, хотя и несколько большого компьютера.) Разделив изображение на воксели, трехмерное видео с полным движением можно транслировать по сети волокон. Несмотря на то, что импульсы данных, используемые для управления некоторыми оптическими устройствами, представляют собой видимый свет или инфракрасные волны, тем не менее ими могут управлять электронные токи.

Цифровые коммуникации, в которых уже преобладает оптоволоконная передача данных, наиболее развиты оптические технологии. Конечной целью является так называемая фотонная сеть, в которой каждый источник и пункт назначения связаны только видимыми и инфракрасными фотонами. Лазерные принтеры, копировальные аппараты, сканеры, приводы компакт-дисков и их аналоги используют оптическую технологию. Однако все эти устройства в некоторой степени основаны на обычных электронных схемах и деталях; ни один из них не является полностью оптическим.

Как работают оптические вычисления?

Оптические вычисления аналогичны традиционным вычислениям тем, что в них для выполнения вычислений используются логические вентили и двоичные процедуры. Однако он отличается тем, как выполняются эти расчеты. В оптических вычислениях фотоны генерируются светодиодами, лазерами и другими устройствами и используются для кодирования данных аналогично электронам в традиционных вычислениях. Это позволяет гораздо быстрее и эффективнее выполнять вычисления, поскольку фотонами можно легко манипулировать и управлять ими для выполнения широкого круга задач.

---

Промышленный Интернет вещей и периферийные вычисления набирают обороты во многих отраслях

---

Имея конечной целью разработку оптического компьютера, проводятся исследования, посвященные разработке и внедрению оптических транзисторов. Луч света может быть эффективно заблокирован поляризационным экраном, который поворачивается на 90 градусов. Диэлектрические компоненты, способные работать как поляризаторы, также используются для создания оптических транзисторов. Несмотря на некоторые технические трудности, оптические логические элементы принципиально возможны. Они будут состоять из одного элемента управления и множества лучей, которые будут давать правильные логические результаты.

Одним из основных преимуществ традиционных электронных компьютеров является то, что кремниевые каналы и медные провода могут использоваться для направления и контроля движения электронов. Это позволяет проводить эффективные и надежные вычисления.

В оптических вычислениях аналогичный эффект может быть достигнут с использованием плазмонных наночастиц. Эти частицы могут направлять и контролировать движение фотонов, позволяя им поворачивать за угол и продолжать свой путь без значительной потери мощности или преобразования в электроны. Это позволяет создавать компактные и эффективные оптические вычислительные устройства.

Оптический компьютер, также известный как фотонный компьютер, представляет собой устройство, которое выполняет цифровые вычисления с использованием фотонов в видимом свете или инфракрасных (ИК) лучей, а не электрического тока.

Большинство частей оптического чипа похожи на традиционный компьютерный чип, в котором электроны используются для обработки и преобразования информации. Однако межсоединения, которые используются для передачи информации между различными областями чипа, были значительно изменены.

В оптических вычислениях для передачи информации вместо электронов используется свет. Это связано с тем, что свет можно легко сдержать, и его преимущество заключается в меньшей потере информации во время путешествия. Это особенно полезно в ситуациях, когда межсоединения могут нагреваться, что может замедлить движение электронов. Используя свет для передачи информации, можно создавать более быстрые и эффективные оптические вычислительные устройства.

Исследователи надеются, что использование света для передачи информации в оптических вычислениях приведет к созданию экзафлопсных компьютеров. Эксафлопсные компьютеры способны выполнять миллиарды вычислений каждую секунду, что в 1000 раз быстрее, чем самые быстрые современные системы. Используя свет для связи, можно достичь такого уровня скорости обработки, что приведет к созданию более мощных и эффективных вычислительных устройств.

Преимущества и недостатки оптических вычислений

Преимущества оптических вычислений:

• Быстрая плотность, малый размер, минимальный нагрев перехода, высокая скорость, динамическое масштабирование и реконфигурация в меньшие/большие сети/топологии, обширная параллельность вычислительные возможности и приложения ИИ — это лишь некоторые из основных преимуществ оптических компьютеров.
• Оптические межсоединения имеют различные преимущества помимо скорости. Они не подвержены электрическим замыканиям и невосприимчивы к электромагнитным помехам.
• Они обеспечивают передачу с малыми потерями и большую пропускную способность, позволяя нескольким каналам обмениваться данными одновременно.
• Обработка данных на оптических компонентах дешевле и проще, чем обработка данных на электронных компонентах.
• Фотоны не взаимодействуют друг с другом так быстро, как электроны, поскольку они не заряжены. Это дает дополнительное преимущество, поскольку работа в режиме полного дуплекса позволяет световым лучам пересекаться друг с другом.
• По сравнению с магнитными материалами оптические материалы более доступны и имеют более высокую плотность хранения.

Недостатки оптических вычислений:

• Трудно разрабатывать фотонные кристаллы.
• Из-за взаимодействия нескольких сигналов вычисления представляют собой сложный процесс.
• Современные прототипы оптических компьютеров довольно громоздки.

Оптические вычисления и квантовые вычисления

Оптические вычисления и квантовые вычисления — это две разные технологии, которые могут революционизировать наши представления о вычислениях и обработке данных.

Оптические вычисления используют свет для выполнения вычислений и задач обработки данных, в то время как квантовые вычисления используют принципы квантовой механики для выполнения вычислений.

---

Компьютеры Qudit открывают безграничные возможности, превосходя двоичную систему

---

Одним из ключевых различий между двумя технологиями является скорость, с которой они способны выполнять вычисления. Оптические вычисления могут работать на гораздо более высоких скоростях, чем традиционные электронные вычисления, а также в некоторых случаях быстрее, чем квантовые вычисления. Это связано с тем, что фотонами, частицами света, используемыми в оптических вычислениях, можно легко манипулировать и управлять ими для выполнения широкого круга задач.

Оптические вычисления используют свет для выполнения вычислений и задач обработки данных, в то время как квантовые вычисления используют принципы квантовой механики для выполнения вычислений

С другой стороны, квантовые вычисления имеют потенциал для решения определенных проблем, которые в настоящее время находятся за пределами возможностей даже самых современных компьютеров. Это связано с уникальными свойствами квантовой механики, которые позволяют создавать очень сложные и запутанные состояния, которые можно использовать для выполнения вычислений.

В целом, как оптические вычисления, так и квантовые вычисления могут произвести революцию в области вычислений и обработки данных. Несмотря на разные сильные стороны и ограничения, обе технологии предлагают захватывающие новые возможности для решения сложных проблем и расширения нашего понимания мира.

Компании, занимающиеся оптическими вычислениями

Если вам интересно узнать больше, мы составили самый полный список лучших компаний, занимающихся квантовыми вычислениями!

Xanadu Quantum Technologies

Канадская технологическая компания Xanadu Quantum Technologies является крупным поставщиком оборудования для фотонных квантовых вычислений.

Целью Xanadu, компании, основанной в 2016 году генеральным директором Кристианом Видбруком, является создание квантовых компьютеров, доступных и выгодных для всех. Компания приняла комплексную стратегию для достижения этой цели, разрабатывает аппаратное и программное обеспечение и проводит передовые исследования с выбранными партнерами.

С помощью библиотеки приложений Strawberry Fields и службы Xanadu Quantum Cloud (XQC) предприятия и ученые теперь могут начать использовать фотонные квантовые компьютеры Xanadu.

Благодаря созданию PennyLane, проекта с открытым исходным кодом, который превратился в ведущую библиотеку программного обеспечения среди квантовых исследователей и разработчиков, бизнес также развивает область квантового машинного обучения (QML).

PsiQuantum

Цель PsiQuantum, группы квантовых физиков, инженеров-полупроводников, инженеров по системам и программному обеспечению, системных архитекторов и других, состоит в том, чтобы создать первый полезный квантовый компьютер с использованием фотонного подхода, поскольку они считают, что он предлагает технические преимущества при масштаб, необходимый для исправления ошибок. Они привлекли внимание средств массовой информации, сосредоточившись на квантовом компьютере на 1 миллион кубитов.

Компания PsiQuantum была основана в 2015 году Джереми О’Брайеном, Терри Рудольфом, Питом Шэдболтом и Марком Томпсоном. Ее штаб-квартира находится в Силиконовой долине, эпицентре технологических инноваций.

ORCA Computing

Основанная на исследованиях группы сверхбыстрой и нелинейной квантовой оптики профессора Яна Уолмсли в Оксфордском университете, ORCA была основана в Лондоне опытными учеными и бизнесменами. Ян Уолмсли, Джош Нанн и Крис Качмарек в группе поняли, что «кратковременная» квантовая память может синхронизировать фотонную активность и сделать квантовые вычисления по-настоящему масштабируемыми.

Используя квантовую память ORCA для решения этой проблемы избыточности, ORCA раскрывает потенциал квантовой фотоники без серьезных компромиссов конкурирующих методов.

ORCA была основана в 2019 году Яном Уолмсли, Ричардом Мюрреем, Джошем Нанном и Кристиной Эскода и базируется в Лондоне.

Будущие компьютеры могут быть без экранов, а информация будет представляться через голограммы в воздухе над клавиатурой

Quandela

Новая компания Quandela занимается созданием функциональных устройств для исследований в области фотоники, квантовых компьютеров и квантовая информация.

Создает отличительные твердотельные квантовые источники света. С использованием этих источников разрабатывается новое поколение квантовых компьютеров, основанных на манипулировании светом.

В 2017 году Валериан Гиз, Паскаль Сенеллар и Никколо Сомаски создали эту фирму фотоники в Париже.

TundraSystems Global

Брайан Антао основал TundraSystems Global в Кардиффе, Уэльс, для создания с нуля многочисленных разработок из различных академических источников, таких как Бристольский университет, Массачусетский технологический институт, Центры квантовых технологий Великобритании и т. д. решения в полностью оптическом режиме с использованием фундаментальных основ квантовой механики.

Конечной целью организации является создание и распространение инновационных решений в области квантовых технологий. Создание библиотеки для Tundra Quantum Photonics Technology — это начальный шаг в процессе разработки. Это элемент стратегии Tundra System, поскольку он работает над созданием TundraProcessor, полнофункционального микропроцессора квантовой фотоники. Комплексная система высокопроизводительных вычислений, которая окружает TundraProcessor, может быть построена с помощью этой библиотеки, что также должно упростить развитие экосистемы фотонных интегральных схем.

Заключение

В заключение мы видим захватывающие разработки в области использования лазеров и света в вычислительной технике. Поскольку оптические технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать, что они будут использоваться в широком спектре приложений, от сетей параллельной обработки и хранения данных до оптических сетей передачи данных и устройств хранения биометрических данных.

Процессоры современных компьютеров теперь содержат детекторы света и крошечные лазеры, облегчающие передачу данных по оптическим волокнам.