평범하고 단순합니다. 무어의 법칙은 양자 컴퓨팅에 적용됩니까, 아니면 비슷하지만 숫자가 수정 되었습니까 (예 : 2 년마다 3 배). 또한 무어의 법칙이 적용되지 않는다면 왜 큐 비트가 법을 바꾸는가?
훌륭한 답변과 함께 훌륭한 질문; 아직도, 나는 그것에 손을 시도합니다.
아니요, 대부분의 양자 컴퓨터에는 실리콘으로 만들어진 큐 비트가 없습니다. 계산 리소그래피 를 사용하여 생성되지 않은 소수조차도 . 양자 컴퓨팅은 초창기에 완전히 다른 종류의 성숙한 기술과 직접 비교 될 수 없습니다.
짧은 답변을 뒷받침하는 정보 :
이 질문은 physics.SE에서 제기되었습니다 : "무언 의 양자 컴퓨팅에 대한 법칙을 기대하는 것이 합리적입니까? " 특히 잘받지 못했습니다 (144 일 동안 400 회 조회, 1 개 UpVote).
일부에서는 로즈 의 법칙 이라고 합니다. D-Wave 시스템의 CTO 후. 이 기사를 참조하십시오 : " 퀀텀 컴퓨팅 로즈의 법칙은 스테로이드에 대한 무어의 법칙 "또는 투자 회사 Draper Fisher Jurvetson, Steve Jurvetson 전무 이사의 플리커 페이지 : " 퀀텀 컴퓨터에 대한 로즈의 법칙 ".
차트 자체보다 약간 앞서서 양자 어닐링 컴퓨터에 적용 되며 범용 양자 컴퓨팅 과 정확히 비교할 수는 없습니다 .
무어의 법칙이 정확히 비교할 수없는 이유는 트랜지스터와 완전히 다른 제조 공정을 의미하기 때문입니다. 컴퓨터가 초기에 만들어졌고 본질적으로 수작업으로 제조 된 공정과 당시의 제조 공정을 비교하고 있기 때문입니다.
Wikipedia의 웹 페이지는 무어의 법칙을 다음과 같이 설명합니다 :
"무어의 법칙은 밀도가 높은 집적 회로의 트랜지스터 수가 2 년마다 두 배로 증가한다는 관측이다.이 관측은 Fairchild Semiconductor와 Intel의 공동 설립자 인 Gordon Moore의 이름을 따서 명명되었다. 집적 회로 당 부품 수와이 성장률은 적어도 10 년 동안 계속 될 것으로 예상되며, 1975 년에 다음 10 년을 기대하면서 2 년마다 2 배씩 증가 할 것으로 예측했다. 인텔 임원 데이비드 하우스 (David House)는 칩 성능이 18 개월마다 두 배가 될 것이라고 예측했다.
1965 년 Gordon E. Moore 의 그래픽은 다음과 같습니다.
OurWorldInData.org에 온라인으로 게시 된 Max Roser와 Hannah Ritchie (2018)의 기사 " Technological Progress "는 무어의 법칙, 계산 능력 (초당 연산 및 클럭 속도 * 코어)의 모든 것을 설명하기 위해 지수 방정식을 사용한 방법을 설명합니다. * 스레드), 인간 비행의 진행 또는 인간 게놈 DNA 시퀀싱.
무어의 법칙은 역사적 경향에 대한 관찰 및 투영 이며 물리적 또는 자연 법칙 은 아닙니다 . 1975 년부터 2012 년까지 꾸준히 유지되었지만 처음 10 년 동안 더 빨랐습니다. 개인 컴퓨팅의 초기에서의 향수 모습이 아르스 테크니카 기능에 제시되어있다 : " 현대 노트북의 생성 : 리튬 이온 배터리, 산업 디자인, 무어의 법칙, 그리고 더에서 자세히 살펴 ".
이 ACM 커뮤니케이션, Vol. 60 번 1 기사 : " 계산 성장의 지수 법칙 "저자 Denning과 Lewis는 다음과 같이 설명합니다.
"구성 요소, 속도 및 기술 채택이 배가 된 3 가지 기하 급수적 성장은 무어의 법칙 (Moore 's Law) 제목 아래에 모두 집중되어 있습니다. 원래의 무어의 법칙은 무어가 제안한 구성 요소 배가 규칙 무어에는 "무어의 법칙 (Moore 's Law)"이라는 용어를 사용하고 로그 용지에 직선으로 표시되는 다른 모든 성능 측정에는 "지수 성장"이라는 용어를 사용합니다. 기술의 계산 능력에서 기하 급수적 인 성장을 계속 기대할 수 있습니까?
기하 급수적 인 성장은 컴퓨팅 생태계에서의 3 가지 채택 수준에 달려 있습니다 (표 참조). 칩 레벨은 무어의 법칙 영역이다. 그러나 호스트 컴퓨터 시스템이 더 빠른 속도를 지원하지 않고 애플리케이션 워크로드가 칩을 바쁘게 유지하기에 충분한 병렬 계산 작업을 제공하지 않으면 더 빠른 칩이 잠재력을 실현할 수 없습니다. 또한 더 빠른 시스템은 사용자 커뮤니티의 빠른 채택 없이는 잠재력에 도달 할 수 없습니다. 세 가지 수준의 개선 프로세스는 모두 지수 적이어야합니다. 그렇지 않으면 시스템이나 커뮤니티 수준에 병목 현상이 생길 수 있으며, 종종 무어의 법칙으로 묘사되는 효과는 관찰되지 않을 것입니다.
수학적 모델을 지원하여 각 수준에서 지수가 두 배가되는 것을 보여줍니다. 정보 기술은 세 가지 수준 모두에서 기하 급수적 인 성장을 유지할 수있는 독창적 일 수 있습니다. 우리는 무어의 법칙과 기하 급수적 배가에 과학적 근거가 있다고 결론을 내릴 것입니다. 또한 기하 급수적 배가 프로세스는 수십 년 동안 여러 기술에 걸쳐 계속 될 것입니다.
자기 성취
무어의 법칙이 나타내는 지속적인 성과는 디지털 경제에 매우 중요합니다. 이코노미스트 Richard G. Anderson은 다음과 같이 말했다. DARPA Microsystems Technology Office의 Robert Colwell은 동일한 결론을 제시하는데, 이는 DARPA가 무어 법칙 기술의 기술 병목 현상을 극복하는 데 투자 한 이유입니다. 경제는 심오 할 것이다.
법의 표준 설명이 경제적이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그것은 모든 칩 회사들이 자체 기술로 예상되는 기하 급수적 인 성장을 달성하고 시장을 유지하도록 기술을 추진하는 예언이었습니다. 자기 충족 예언은 자신을 실현시키는 예측입니다. 지난 50 년 이상의 컴퓨팅 기간 동안 설계자들은 성능을 강조했습니다. 빠를수록 좋습니다. 칩 아키텍트는 더 빠른 속도를 달성하기 위해 더 많은 레지스터, 더 높은 수준의 기능, 캐시 메모리 및 다중 코어를 동일한 칩 영역과 동일한 전력 손실에 추가하여 구성 요소 밀도를 높였습니다. 무어의 법칙은 디자인 목표가되었습니다. "
무어의 법칙은 미래를 형성하고 성장을 유지하는 데 많은 도움이되었으며, 이익을 추구하는 사람들의 목표였습니다. 기술적 한계에 의해 완전히 제약받지는 않습니다. 소비자가 때때로 무언가를 원한다면 다른 곳에서는 더 나은 아이디어가 제공되었습니다. 프리미엄으로 판매 된 인기 (클럭 속도)와 한 번에 잘 이해되지 않은 것 (더 많은 코어 및 스레드)이 앞으로 나아가는 방법으로 홍보되었습니다.
무어의 법칙은 쿠르즈 웨일의 " 가속 수익률의 법칙 "과 같이 여러 가지로 발전해 왔습니다 . 다음은 Moore의 법칙의 업데이트 된 버전입니다 (Kurzweil의 그래프를 기반으로 함).
또 다른 팩트 기반 차트는 Top500.Org 의 SuperComputer power의 지수 성장 차트에 의해 제공됩니다 .
미주리 과학 기술 대학의 기사 : " 기술 혁신의 소비자 채택 예측 : 출시 전에 새로운 제품 및 서비스에 대한 적절한 확산 모델 선택 "베이스 모델 ( 물류 곡선 수정 )은 미래를 예측하는 건전한 방법 이라고 설명합니다. 성장 (과거 통계에 근거).
로지스틱 커브는 느린 시작, 큰 중기 진행, 그리고 결국의 둔화를 특징으로합니다. 종종 새로운 것으로 대체됩니다.
예측 모델에서 저자는 다음과 같이 말했습니다.
" 모델
Box and Cox 및 Generalized Bass 모델은 곡선 맞춤에 가장 적합한 모델이었고 Simple Logistic 모델은 가장 성능이 떨어졌습니다. 그러나 연구 결과에 따르면 시장 이력이없는 혁신에 대한 예측을 만들 때 곡선 맞춤 이점이 예측 이점으로 변환되지 않는 것으로 나타났습니다 . 베이스 모델의 인기는 두 가지 독특한 요소에서 비롯됩니다. 이 연구가 강화됨에 따라베이스 모델은 매우 강력합니다. 또한베이스 모델의 두 계수는 이론적 기초를 갖습니다. 이 연구를 위해 만들어진베이스 모델 변형은 의도적으로 상수 가정을 위반했습니다엠. 그 결과 급격한 저가 혁신 환경에서 다른 모델보다 성능이 우수한 모델 (Bv)이 탄생했습니다. 불행히도이 맥락에서 단 하나의 혁신이있었습니다. 다양한 맥락에서 더 많은 데이터 세트로이 변형의 실행 가능성을 테스트하기 위해 추가 연구가 권장됩니다.
단순 로지스틱 모델은 알려진 가장 오래된 확산 모델 중 하나입니다. 매우 기본적인 모델이지만 실제로 새로운 저가 혁신의 맥락에서 다른 모델보다 성능이 뛰어납니다. Gompertz 모델은 혁신을 시작하기 전에 실제로 새롭거나 급진적 인 혁신의 확산을 예측하는 데 권장되지 않습니다. 그러나 Gompertz 모델은 혁신이 시작된 후 생성 된 예측에 매우 적합 할 수 있습니다. 이 연구의 초점은 아니지만 프로젝션 TV 혁신의 확산은 완벽한 Gompertz 곡선을 따르는 것으로 관찰되었습니다.
기음
인텔의 공동 창립자 인 무어의 입장은 자신의 예측이 실현되고 제대로 진행될 수 있도록 도와주었습니다. 퀀텀 컴퓨팅은 단순히 돈을 쏟아 부어 발전하기에는 너무나 앞선 곳입니다. 성공적인 퀀텀 컴퓨팅 장치를 만들려면 많은 경로가 현명하게 배분되어 연구가 수행 한 많은 지점에서 최대한의 이익을 얻습니다.
" European Quantum Technologies Roadmap "(2017 년 12 월 11 일)에는 다음과 같은 소개가 있습니다.
" 소개
2의 계산 상태 공간에서 작동하는 적당한 수의 강력한 논리 큐 비트 (N> 100)의 단일 진화에 기반한 양자 컴퓨터엔기본 상태는 잘 알려진 여러 작업에서 기존 컴퓨터보다 성능이 뛰어납니다. 양자 컴퓨터의 실행 가능한 구현은 DiVincenzo 기준으로 알려진 일련의 요구 사항을 충족 해야합니다 . 즉, 양자 컴퓨터는
(1) 쉽게 확장 가능한 잘 특성화 된 큐빗 세트
(2) 코 히어 런스 시간이 코 히어 런트 한 동작을하기에 충분한 시간
(3) 초기 상태를 설정할 수있는 사람
(4). 시스템의 큐비 트는 범용 게이트 세트를 사용하여 논리적으로 작동 할 수 있습니다.
(5) 최종 상태를 측정 할 수 있습니다
(6). 통신을 위해 고정 큐 비트를 모바일 큐 비트로 변환 할 수 있습니다.
(7) 충실하게 전했다.
또한, 모든 양자 컴퓨터의 작동이 불가피하고 고전적인 컴퓨터보다 훨씬 더 많은 오류를 정정하는 것이 필수적이라는 것을 이해해야한다.
오늘날 양자 프로세서는 다양한 물리적 시스템을 사용하여 구현됩니다. 이러한 큐 비트의 레지스터에서 작동하는 양자 프로세서는 지금까지 양자 알고리즘 및 프로토콜의 많은 기본 인스턴스를 보여줄 수있었습니다. 완전한 기능을 갖춘 대형 양자 컴퓨터로의 개발은 많은 수의 큐 비트를 통합하고 양자 오류를 수정하는 것으로 구성된 확장 성 문제에 직면 해 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 내결함성 아키텍처가 제안됩니다. 학술 실험실, 신생 기업 및 대기업의 꾸준히 증가하는 노력은 대규모 양자 계산이 도전적이지만 잠재적으로 보람있는 목표로 간주된다는 분명한 신호입니다. "
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무어의 법칙과 같은 성장 모델을 그리거나 직선을 기대하기에는 너무 많은 길을 선택하고 최선의 방법을 결정해야합니다.
D-Wave의 컴퓨터에서 큐 비트의 각 배가는 계산 능력의 배가를 나타내며, 적절한 문제의 부분 집합에 대해 보편적 인 양자 컴퓨터의 경우 각각의 추가 큐비 트는 두 배의 전력을 나타낸다. 불행히도 각 단일 큐비 트는 오류 수정을 허용하고 일관성을 유지하기 위해 여러 큐 비트로 표시되어야합니다. 큐 비트를 구현하는 데 사용되는 일부 기술은 오류가 발생하지 않고 일관성이 길고 충실도가 더 높기 때문에 더 적거나 단일 큐 비트를 사용할 수 있습니다. 제어 속도는 구현할 기술을 선택할 때 중요한 고려 사항이며 곡선 플롯에 영향을 주지만 여기에 제공된 답변 범위를 벗어납니다.
추가 읽기 : " 단일 전자의 일관된 제어 : 현재 진행 상황 검토 "(2018 년 2 월 1 일), " 반도체의 도펀트 핵 스핀의 초 미세 보조 고속 전기 제어 "(2018 년 3 월 30 일), " > 99.9 % 충실도 양자 전하 잡음에 의해 일관성이 제한된 도트 스핀 큐 비트 "(2017 년 8 월 4 일).
