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第386章 有点飘了

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    王霁这趟过来,目的很明确——
    咨询量子计算能否做AI训练。
    由于担心赵楷不看好,所以来实验室的路上,他跟胡嘉怡一直在商量如何切入话题。
    没想到,对方竟有相同的判断!
    胡嘉怡朝王霁眨眨眼,坐直身体仔细倾听,一身行头很是干练。
    王霁暗想:“不愧是怡姐,商业嗅觉真灵敏!”
    赵楷不知道两人的心思,看到他们很认真,解释道:
    “如果能将量子计算用于AI训练,效率将极大提升!”
    “要知道,用于AI训练的芯片,市场规模超过万亿人民币。”
    “就算只能吃下1/10的份额,每年也有1000亿!”
    “再退一步,即便只吃下1/100的份额,也有100亿!”
    “100亿的营业收入,就够支撑千亿市值的公司了。”
    “如果你能做到1000亿,公司市值将突破万亿,达到世界顶级!”
    哇——
    围观同学听到这个数字,同时发出一声惊呼,眼中满是羡慕。
    赵楷笑道:“当然,前提是解决持续计算、算法适配问题。而且成本也低不了,建数据中心至少得5个亿。”
    王霁不由得憧憬起来:“好!5个亿不是问题,我们有融资。”
    话说出口,当即后悔。
    脸都红了。
    自己好像……
    有点飘。
    连量子计算都敢搞了?
    当着赵老师、师兄、师弟师妹们,竟忘了当年被量子力学支配的恐惧……
    江宁大学长于理工类基础学科,计算机学院也得学数理课程,像高等数学、离散数学、物理学学分都很重。
    物理学里边,包含经典力学、热力学、量子力学,等等。
    学校流传着一句经典语录:“随机过程随机过,量子力学量力学。”
    搞量子云的基础,是量子计算。
    而量子计算的基础,就是量子力学。
    当年自己考试都勉勉强强,现在居然要搞量子力学了?
    连赵老师都说,想搞量子计算,还有核心难题要解决——
    量子态退相干问题。
    这是学术领域顶尖难题。
    自己怎么搞?
    影响量子态退相干的因素,是微观领域的热噪声、电磁干扰,怎么解决?
    一点头绪都还没有,连名词都听得费劲,居然当众立flag……
    真把自己当诺贝尔奖得主了?
    越想越脸红。
    战术性后仰,喝了口水。
    胡嘉怡瞧出他的尴尬,接过话题,问赵楷:“赵教授,您提到AI训练,是不是做过相关研究,认为有机会?”
    她观察非常敏锐,猜到赵楷不会无缘无故提这事。
    赵楷道:“其实机会也不大,但小霁真想搞的话,我就帮他。”
    他是个性情中人,一直记得王霁救他的事。
    转过头,对王霁道:
    “实验室有两个课题在研究……”
    “跟AI训练有关。”
    “按说现在只研究到一半,还有关键问题没解决,不适合说出来……”
    “但你正好有需要,我昨天想了下,先把研究进展告诉你。”
    “至于能否派上用场,或者你有什么思路,可以再讨论。”
    他的电脑上还准备了两个PPT,文件名分别为——
    《量子缓冲池研究》、
    《AI转义算法研究》。
    依次打开,向王霁介绍。
    所谓量子缓冲池,就是一个拥有相干态的量子候补队列,用来解决量子计算机无法持续计算的问题。
    量子计算的核心原理,就是利用量子比特的混沌态。
    传统计算机的比特,同一时刻电平要么是0,要么是1。
    而量子比特可以既是0,也是1。
    因此,能同时处理很多信息。
    在成都也会如鱼得水……
    问题是,量子比特很容易受到干扰,比如热噪声、电磁场。
    在干扰下,它可能会失去相干态,无法对其编程控制。
    为解决退相干问题,学者们想了很多办法。
    比如,量子纠错码。
    赵楷实验室的方法是——
    建立缓冲池,维护一个有相干态的队列,当计算中的量子比特发生退相干,就把缓冲池里的候补上去接力。
    想法很好,但也有困难。
    赵楷直言不讳:
    “目前的主要难点,是缓冲池的量子相干态时间也有限。”
    “我们想了许多办法,包括冻结缓冲区,但也无法延长太久。”
    “维护有175个数据比特、208个耦合比特的计算池,需要15000多组缓冲区量子,数量太惊人了,完全不可用。”
    “所以,这个方案仍处在研究中。”
    “核心难点还没攻克。”
    至于AI转义算法,是为了解决在量子计算机上跑AI训练的问题。
    由于量子计算编程范式特殊,传统AI训练算法无法直接工作。
    赵教授将AI训练的核心算法,通过转义方式,翻译为量子计算的编程范式,从而在量子计算机跑起来。
    这个想法,同样存在问题……
    赵楷介绍道:
    “我们做过统计,只有10%的传统AI算法容易做量子化。”
    “剩余90%都是硬骨头,我们只做了转义框架,得一点点啃。”
    “想全部实现的话,绝不是一朝一夕能完成的。”
    “所以,你想商业化AI训练量子云,远水解不了近渴。”
    围观学生们听得津津有味,开始时,一眼望去都很憧憬。
    江大量子计算研究是世界顶级,他们都以加入赵楷实验室为荣,都幻想过自己有朝一日能做出成绩。
    尤其这种价值高的课题,最吸引有挑战精神的年轻人。
    但听到问题一个比一个艰巨,他们眼中的光慢慢变得黯淡。
    眉头皱得老高。
    跟年轻的面容极不相称。
    王霁问:“赵老师,根据您的判断,这两项研究多久能出成绩?”
    赵楷:“理想的话,10年左右吧。如果出现奇迹,5年也说不好。”
    10年属于理想情况……
    5年得等奇迹……
    腾云想要商用,看来是不可能了。
    胡嘉怡问:“赵教授,如果我们只想解决某个领域的AI训练,比如医疗领域,是否能把转义研究进度提前?”
    她很懂商业,从商业角度,技术不一定非得完美才行。
    以王霁的关系,做某些领域,比如军工、医疗就足够了。
    赵楷沉吟片刻,回答:“最多能缩短2年,有很多算法是通用的。”
    身旁一位博士补充:“而且,量子缓冲池问题也逃不过,得做大量实验,慢慢寻找突破口,很难估算时间的。”
    两个问题是并行的,即便解决了AI转义,另一个问题仍是瓶颈。
    周围同学不知为何,纷纷朝王霁望去。
    似乎觉得,这位天才师兄有办法。
    搞得王霁偶像包袱又来了。
    对赵楷道:
    “赵老师,方不方便把AI转义算法框架代码给我学习?”
    “还有,量子缓冲池的研究实验,我能否参观一下?”
    赵楷点点头:“可以,代码是框架,今天就可以给你。缓冲池我们需要准备下,你周四过来吧。”
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