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谷歌开源量子机器学习函式库,助力英特尔处理器性能最佳化

  Google、滑铁卢大学、X(公司)和福斯集团合作,共同研发出量子机器学习的开源函式库TensorFlow Quantum(TFQ),这是一个TensorFlow的扩充,让开发人员可以利用量子电脑建构机器学习模型。


  Google提到,机器学习技术虽然无法精确地模拟自然界的系统,但是可以透过学习系统模型,预测系统的行为,在过去几年中,古典机器学习模型解决了许多科学问题,在医学、天气以及太空等领域皆有重要的进展,而随着量子电脑的发展,新的量子机器学习模型,可能对世界上各种难题有着重要影响,但是目前却缺乏工具,来建立可在量子电脑上执行的量子机器学习模型。


谷歌开源量子机器学习函式库,助力英特尔处理器性能最佳化


  为了解决这个问题,Google与多个组织合作出了TFQ,可以将量子运算和机器学习技术结合在一起。TFQ底层整合TensorFlow和杂讯中等规模量子(Noisy Intermediate Scale Quantum,NISQ)演算法框架Cirq,并且透过现有和TensorFlow API相容的量子运算原语,以及高效能量子电路模拟器,为判别性和生成性量子古典模型的设计和实作,提供高阶抽象。


  TFQ的关键功能,是可以同时训练和执行许多量子电路,Google解释,这是因为TensorFlow能够在电脑丛集中平行化运算,并且能够在多核心电脑上模拟相对较大的量子电路,进而实现这个关键功能。而为了要在多核心电脑模拟大型量子电路,Google开发了高效能量子电路模拟器qsim,经实验证实,该模拟器可以在Google云端节点n1-ultramem-160,花费111秒模拟14量子闸(Gate Depth)深度的32量子位元量子电路。


  这个模拟器为英特尔多核心处理器最佳化,结合TFQ,Google云端节点n2-highcpu-80可在60分钟内,对20量子闸深度的20量子位元量子电路,进行100万次电路模拟。Google提到,TFQ是一个在古典量子电路模拟器上执行量子电路的工具,未来目标是要让TFQ能透过Cirq,在真正的量子处理器上执行量子电路,包括Google内部正在开发的Sycamore量子系统。


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