《量子電腦的興起以及所帶來的影響》(下)⠀
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本文編輯 | 張泳泰⠀
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專欄文章 | 完稿日期2021/2/27⠀
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(續上篇)⠀
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❐量子電腦所帶來的影響⠀
1️⃣人工智能:⠀
人工智能的強項在於大數據分析而在數據與數據複雜性不斷增長的情況下,傳統電腦的運算能力面臨越來越大的壓力,但隨著量...
《量子電腦的興起以及所帶來的影響》(下)⠀
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本文編輯 | 張泳泰⠀
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專欄文章 | 完稿日期2021/2/27⠀
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(續上篇)⠀
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❐量子電腦所帶來的影響⠀
1️⃣人工智能:⠀
人工智能的強項在於大數據分析而在數據與數據複雜性不斷增長的情況下,傳統電腦的運算能力面臨越來越大的壓力,但隨著量子電腦的出現量子運算的平行性能夠幫助AI更快速的比對數據間的差異與整合各項數據,這樣不僅排解原本的運算壓力更讓AI的學習能力更上一層樓。⠀
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2️⃣RSA加密演算法:⠀
RSA加密演算法是一種非對稱加密演算法,基礎的加密原理是運用極大整數質因數分解的難度造成電腦必須耗費巨額時間運算,而讓破解變得不可行藉此達到保密效果。但是RSA演算法本身具有週期性,而這種有週期性的問題正好是量子電腦擅長的領域。⠀
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雖然目前的量子電腦還沒有足夠的能力破解RSA演算法,但難以保證在十年後RSA演算法還能繼續保護我們的資訊,且RSA的應用範圍相當廣泛,從社群媒體到軍事通訊都是它的應用範圍,若在沒有準備的情況下遭到破解,後果將難以設想。對此美國國家標準與技術研究院早在2012年就開始後量子加密專案,目的在於找出能夠對抗量子電腦的加密系統。⠀
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3️⃣化學製藥與材料研發:⠀
傳統電腦在模擬化學反應時,常常需要簡化電子間的強互動,避免資訊量過大導致傳統電腦無法運算,但在某些化學反應中,電子間的強互動卻是關注的重點之一,如果簡化便無法了解真實的化學反應造成模擬上的困難,其中高溫超導體材料、含金屬的酵素活性位點等等都是無法用傳統電腦模擬的。而量子電腦的運算能力能夠解決這樣的問題讓新藥和新材料的研發更加順利。⠀
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4️⃣半導體產業面臨的問題:⠀
隨著晶片研製越來越接近摩爾定律末期,半導體產業面臨了該如何處理發生在晶片上的量子效應、成本增長、晶片良率下降等問題,而目前半導體產業界目前的做法是導入EUV(極紫外光刻)技術,或者使用異質整合利用半導體技術將兩種不同的晶片垂直整合在一起。而現在量子電腦的出現也成了解決摩爾定律瓶頸的方案之一。⠀
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❐世界各國對量子科技的投入⠀
由於全世界對於量子領域的投入不是只有量子電腦,而是更全方位的投入量子加密技術、量子通訊、量子感測器等等量子科技,所以下面的內容與政策含括的將不只有量子電腦。⠀
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🇺🇲美國:⠀
隨著美中競爭越演越烈,量子電腦的研製也成為了中美競爭的新戰場。美國在2018年由能源部宣布要投入2.18億美元約新台幣65億在發展量子電腦軟硬體、量子新材料合成等等領域,並在同年通過一個量子電腦法案,將要在2023年前投入13億美元約新台幣400億,全力發展量子科技,美國議員拉馬爾·S·史密斯(Lamar Smith)也曾說過:「這是一場我們必須贏的比賽」徹底表現出美國在這場量子競賽的決心。⠀
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🇨🇳中國:⠀
作為美國最強而有力的競爭對手,中國在量子領域的投入也不遑多讓,中國除了九章量子電腦以外,還在2016年時發射了量子衛星墨子號,朝向量子通訊的研究方向前進,由於量子通訊本身不是依靠加密技術來保障資訊安全,而是利用量子的基本原理來保障安全,所以只要發展順利中國便可徹底解決資安問題。⠀
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🇪🇺歐盟:⠀
歐盟在2016年發布量子宣言,並在2018年正式啟動量子旗艦計畫,該計畫時間長達10年,預計投入10億歐元約新台幣350億,致力於發展量子通訊、量子計算、量子模擬等等項目,而此項計劃有四個目的,分別為提升歐盟量子工業競爭力使歐洲成為未來工業的領頭羊、擴大歐洲在量子領域研究、吸引新創業務與量子科技投資、期望量子科技能在能源、健康、安全、環境等領域的問題上提供更好的解決方案。⠀
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❐台灣對量子電腦的規劃⠀
由於台灣不像中美擁有大量資源能夠投資在量子產業中,因此政府希望能夠在量子產業鏈中扮演關鍵技術的提供者,藉由台灣目前半導體產業優勢發展量子晶片,並且結合產官學三方共同發展。⠀
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而政府方面在2020年由科技部、經濟部、中央研究院跨部門成立國家量子隊,預計在5年內投入80億新台幣發展量子元件和物理、量子演算法、量子通訊與量子計算機。⠀
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產業方面鴻海集團與中原大學合作量子電腦學分專班,也和台大物理系的Q-Hub實驗室合作,並舉辦營隊培養量子人才。學界方面則是有台大IBM量子中心,為全球第 7 個可以使用 IBM 量子電腦技術的地方,致力培養量子軟硬體人才。⠀
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❐附錄⠀
1️⃣富岳:⠀
富士通與日本理化學研究所共同開發的超級電腦,為世界上最快的超級電腦。⠀
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2️⃣非對稱加密:⠀
簡單來說就是產出一對公鑰與私鑰,私鑰不能外流而公鑰可以交給任何一個人,那個人再透過公鑰將他想傳達的訊息加密回傳給你,而你就能夠利用私鑰進行解密讀取訊息。⠀
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3️⃣摩爾定律:⠀
主要是在描述積體電路每過18個月電晶體的數目就會成長一倍,即晶片效能將提升一倍。另外摩爾定律並非是某種科學定律,只是對於未來的推測。⠀
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4️⃣量子疊加態:⠀
粒子能夠同時存在不同的量子態,而必須要所有量子態疊加才能完整的描述粒子的狀況。⠀
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5️⃣量子糾纏:⠀
兩個或兩個以上的粒子形成的系統中,即使粒子間隔非常大仍然能夠互相影響的現象。
公因數計算機 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算
讓網路智能邁向邊緣網路
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五
分散式的概念由來已久,尤其從有網路以來,資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代,這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。
最初,分散式運算(Distributed computing)的提出,就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦,透過網路互相連結並通訊,之後運用軟體的控制機制,讓它們形成一個大型的運算系統,已完成更大的運算目標。
也因此,這種形式的系統運作思維,就是要把一個需要大量計算的工程資料,分割成諸多小塊,再分給多台電腦個別去計算,接著再上傳運算結果,最後統一合併成資料結果。
所以可想而知,傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行,就目的而言,仍是集中式的思考,只是在運算手段上採用了分散的形式,著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home,就是在這種架構下執行的一項任務。
跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算
然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架,它們本身就不存在一個被指定的巨大任務,因此在設計上就顯得更加自由,架構上當然也更加彈性,因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。
首先,在本質上,物聯網就是一種去中心的架構,它透過有線和無線的網路系統,將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中,所有的裝置連結成一個大網路,但網路中的每個節點裝置都是獨立運行,有各自的功能與目標。
連結成網的目的,則是要打破物與物溝通的藩籬,讓彼此的運行可以更緊密,同時應用的深度也更加貼近實際的需求。
再者,從技術上看,物聯網裝置本身也需要一定的運算力,才能運行前端種種的功能,而且物聯網裝置經常會產生許多的數據,這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此,分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。
而物聯網的分散式運算技術應用中,邊緣運算則是當前最受關注的一環,它可以說是實現智慧物聯(AIoT)應用的關鍵技術,甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術,因此,包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司,紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用,最為其在物聯網時代的主要服務項目,積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。
根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。
另一方面,萬物聯網的時代,必然出現數據資料量爆炸性成長的情況,這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術,同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用,也將隨之而來。
而隨著全球5G陸續啟用之後,尤其是5G的低延遲與大連結的技術,更是有助於提升分散式運算的性能,對於上述種種的分散式運算技術與應用,將會刺激其進一步的加速發展,並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。
分散式運算的最佳體現
提起分散式運算,智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能,可以由使用者隨身攜帶,真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世,更大的通訊頻寬,使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說,去中心化的邊緣運算,就是實現分散式運算的最佳體現方式。
Marvell 首席架構師 George Hervey指出,當我們邁向「始終在線,始終連接」(Always On,Always Connected)模式的更進階階段時,智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取,這樣的存取方式影響我們的決定,最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。
思科預計,到了 2022 年,全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今,我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付,那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車,或是可以打開車庫的門,那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前,應用程式已經涵蓋即時串流服務,可提供 VR/AR(虛擬實境/擴增實境)體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像,不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。
對於邊緣智能的需求
網路連線能力和流量成長都在持續提升,原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升,造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求,並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步,網速也獲得提升,但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。
George Hervey說,邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台,使用者體驗將會獲得提升。
伴隨對頻寬的需求迅速激增,該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢?在平行處理雲端資料中心時發現,要擴展並處理新增的頻寬和大量節點,可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成,方法是透過使用智慧網卡(smartNIC)從伺服器卸載複雜的處理工作,包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成,方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而,這個方法在企業網路中會出現問題,因為企業網路需要多樣功能的端點,而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。
結語:利用AI
如果使用傳統方式在企業網路中部署服務(例如集中式防火牆和驗證伺服器),還會遇到其他挑戰。按照預期,會有更多的裝置需要存取網路,而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下,這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題,必須真正實現網路邊緣處理,讓處理作業貼近需求端,並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者,都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。
附圖:圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。(CTIMES製圖;source:lanner-america)
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多應用體驗。(source: pxhere.com)
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%81%8B%E7%AE%97/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%BC%8F%E9%81%8B%E7%AE%97/%E7%89%A9%E8%81%AF%E7%B6%B2/2007311411T5.shtml?fbclid=IwAR2OybGp6M7ELrGsybQlhJvBdK7hZdBWKmELLBKWYAKyaGatAwLpm8caRTQ
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讓網路智能邁向邊緣網路
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五
分散式的概念由來已久,尤其從有網路以來,資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代,這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。
最初,分散式運算(Distributed computing)的提出,就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦,透過網路互相連結並通訊,之後運用軟體的控制機制,讓它們形成一個大型的運算系統,已完成更大的運算目標。
也因此,這種形式的系統運作思維,就是要把一個需要大量計算的工程資料,分割成諸多小塊,再分給多台電腦個別去計算,接著再上傳運算結果,最後統一合併成資料結果。
所以可想而知,傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行,就目的而言,仍是集中式的思考,只是在運算手段上採用了分散的形式,著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home,就是在這種架構下執行的一項任務。
跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算
然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架,它們本身就不存在一個被指定的巨大任務,因此在設計上就顯得更加自由,架構上當然也更加彈性,因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。
首先,在本質上,物聯網就是一種去中心的架構,它透過有線和無線的網路系統,將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中,所有的裝置連結成一個大網路,但網路中的每個節點裝置都是獨立運行,有各自的功能與目標。
連結成網的目的,則是要打破物與物溝通的藩籬,讓彼此的運行可以更緊密,同時應用的深度也更加貼近實際的需求。
再者,從技術上看,物聯網裝置本身也需要一定的運算力,才能運行前端種種的功能,而且物聯網裝置經常會產生許多的數據,這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此,分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。
而物聯網的分散式運算技術應用中,邊緣運算則是當前最受關注的一環,它可以說是實現智慧物聯(AIoT)應用的關鍵技術,甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術,因此,包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司,紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用,最為其在物聯網時代的主要服務項目,積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。
根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。
另一方面,萬物聯網的時代,必然出現數據資料量爆炸性成長的情況,這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術,同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用,也將隨之而來。
而隨著全球5G陸續啟用之後,尤其是5G的低延遲與大連結的技術,更是有助於提升分散式運算的性能,對於上述種種的分散式運算技術與應用,將會刺激其進一步的加速發展,並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。
分散式運算的最佳體現
提起分散式運算,智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能,可以由使用者隨身攜帶,真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世,更大的通訊頻寬,使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說,去中心化的邊緣運算,就是實現分散式運算的最佳體現方式。
Marvell 首席架構師 George Hervey指出,當我們邁向「始終在線,始終連接」(Always On,Always Connected)模式的更進階階段時,智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取,這樣的存取方式影響我們的決定,最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。
思科預計,到了 2022 年,全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今,我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付,那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車,或是可以打開車庫的門,那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前,應用程式已經涵蓋即時串流服務,可提供 VR/AR(虛擬實境/擴增實境)體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像,不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。
對於邊緣智能的需求
網路連線能力和流量成長都在持續提升,原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升,造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求,並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步,網速也獲得提升,但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。
George Hervey說,邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台,使用者體驗將會獲得提升。
伴隨對頻寬的需求迅速激增,該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢?在平行處理雲端資料中心時發現,要擴展並處理新增的頻寬和大量節點,可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成,方法是透過使用智慧網卡(smartNIC)從伺服器卸載複雜的處理工作,包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成,方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而,這個方法在企業網路中會出現問題,因為企業網路需要多樣功能的端點,而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。
結語:利用AI
如果使用傳統方式在企業網路中部署服務(例如集中式防火牆和驗證伺服器),還會遇到其他挑戰。按照預期,會有更多的裝置需要存取網路,而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下,這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題,必須真正實現網路邊緣處理,讓處理作業貼近需求端,並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者,都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。
附圖:圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。(CTIMES製圖;source:lanner-america)
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多應用體驗。(source: pxhere.com)
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/…/%E7%89%A9%E8…/2007311411T5.shtml…