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  • 神经网络+量子计算机?华人学者开源首个量子计算协同设计框架_IT艺术周刊637为期

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    笔者:刘少奇 来源:艺术周刊| 2020-07-27 10:14

    前不久,由圣母大学姜炜文院士,史弋宇执教和 IBM 研究院 Jinjun Xiong 院士开展的研讨,贯彻了首个机器学习和量子计算协同设计框架,QuantumFlow,为神经网络在介子计算机上的贯彻铺平了道路。

    QuantumFlow 框架能够自动地做到神经网络到 IBM 量子计算机的调度。

    原文链接: https://arxiv.org/pdf/2006.14815.pdf

    神经网络加速迎来新玩家

    量子计算机是一种使用量子逻辑进行实用计算的装备,采用量子比特进行数据存储,采用量子算法来开展数据操作。

    量子计算研究可以追溯到 19 百年 60 年代,在 2016 出生了首台可编 程量子计算机。IBM 于 2019 年 1 月展示了无形化量子计算机 IBM Q,并预测将于 20 百年 20 年代获得量子优势:针对实际的使用场景,展现出量子计算超越经典计算的力量。

    希冀 1: 量子优势的路:副 19 百年 60 年代的氧分子科学,2016 年进入量子准备阶段,20 百年 20 年代将进入量子优势阶段以利用量子计算机解决具体问题 (Source: IBM)

    希冀 2: 神经网络软件加速器迎来新成员:量子计算机

    深度神经网络是那时计算应用中提高最快,采用最浩瀚的机器学习算法。如图2所示,深度神经网络加速器,已经在通用处理器(CPU,GPU)以及专用加速器(FPGA,ASIC)上得到普遍研究。

    然而,随着应用不断优化导致网络结构不断壮大,存储性能瓶颈已逐渐凸显。在风计算平台上,N 个数字比 泰铢只能表示 1 个 N 位数据,然而在介子计算中,M 个量子比特却同时能表示 2^M 个数据,并能同时操作这些数据。

    量子计算机如此强大的存储与计算能力,使他拥有巨大潜力打破神经网络在风计算平台上的性质瓶颈,获取量子优势。

    首个量子计算协同设计框架,让你的神经网络飞起来

    如何在深度学习园地获取量子优势还面临许多挑战,其中第一个障碍便是不够一个协同设计神经网 络与量子线路的无工具。

    现有工作或是尝试直接将针对传统计算系统设计的神经网络映射到量子计算机,或是直接设计量子神经网络。

    然而这样的独立设计很难发挥量子计算机的劣势(例如实数乘法会引入过多量子比特,带来巨大开销)。重点原因是缺少一个协同设计的工具,该工作填补了这一空白,谈起了序一个神经网络/量子计算协同设计框架,QuantumFlow。

    希冀3 QuantumFlow 协同设计框架

    如图 3所示,QuantumFlow 框架包括四个零件:

    网络模型设计器 QF-Net:他利用随机变量对输入实数数据进行表示,能够自然地利用量子状态进行表示,并落实随机变量的运算。该计划器提出了便于量子线路实现的中心运算操作,包括向量的线性、非线性运算与批标准化操作。

    量子线路设计器 QF-Circ:针对 QF-Net 官方每一个运算操作,计划了答复的氧分子线路实现。

    明天向反向传播器 QF-FB:提供在风计算平台高效的明天向后向传播实现,认为支持高效地 QF-Net 模型训练。

    网络映射 QF-Map:根据依靠 QF-FB 训练得到的 QF-Net 模型,名将首先进行网络-轨道映射,确立 QF-Net 对应的氧分子线路 QF-Circ;进而进行虚拟-物理量子比特映射,布局 QF-Net 到量子计 算机。在开展虚拟-物理量子比特映射时,名将考虑量子计算机的产销率,以增进模型精度。

    基于 QF-FB 在风计算机上的模拟结果展示了 QF-Net 的行之有效。如图 4所示,针对量子计算设计的 QF-Net 获取比具有相同结构的针对传统计算系统之多层感知器 MLP(C) 更高的精度。

    希冀 4: QF-Net 在 MNIST 数量集子集:{3,6}, {3,8}, {1,3,6},上获取最可靠

    具有批标准化操作的 QF-Net(w/ BN) 在识别数字 3,6 官方拥有 97.01% 的失业率,比现目前最新的针对量子计算设 表的 FFNN 网络,提升了 14.55% 的失业率。

    希冀 5展示了一番二值分类示例。QuantumFlow 穿过 QF-FB 训练得到网络如图 5(b) 所示,根据 QF-Map,名将 QF-Net 第一映射到 QF-Circ 上,如图 5(C) 所示,进而根据 IBM 量子计算机 ibmq_essex 的产销率 (希冀 5(d)),QF-Map 名将 QF-Net 照耀到物理量子比特上,并对 100 组输入数据进行分类。在量子计算机上所获取之结果如图 5(h) 所示。

    希冀 5: 二值分类示例,在 IBM 包含 5 个量子比特的量子计算机 “ibmq_essex” 上,获取了 82% 的精度。

    希冀 5(e) 展示了有 QF-FB 在风计算系统上拥有的正式结果,希冀 5(f) 展示了动用 IBM Qiskit Aer 宪章进行 QF-FB 的结果,他准确度达到 98%。而图 5(g) 展示了不利用 QF-Map 而利用 IBM Qikist 自带显示器进行映射所得到的结果,正确率仅为 68%。说到底,采用 QF-Map 可以将正确率提升至 82%。

    该实验展示了量子计算实现神经网络的可能,尽管 IBM 量子计算机的产销率在 10^−2 量级(外貌较于数字电路的 10^−15 通货膨胀率),穿过 QuantumFlow 协同设计的神经网络量子计算系统已经能够对数据进行有效地分类处理。结果展示了 QuantumFlow 的行之有效。

    QuantumFlow 名将于近年开源,详细信息请关注 https://wjiang.nd.edu/categories/qf/。

    笔者简介

    舆论第一作者姜炜文眼前是圣母大学的院士研究助理。必发娱乐手机版获重庆大学博士学位。2017年到必发娱乐手机版,曾在匹兹堡大学电子和计算机工程系参与研究工作。

    院士期间,姜炜文在国际会议和第一期刊上发挥了50多篇研究论文,其中包括10多篇 IEEE/ACM 通报论文,她在软件加速和神经网络结构方面的协作研究获得了 DAC’19,CODES+ ISSS’19和 ASP-DAC’20最佳论文提名。

    她在神经网络和并行系统等方面的研究工作引起了业界的普遍关注,得到了德国国家科学基金会国际科学联合会的调研基金,与 Facebook、 Edgecortix inc. (加拿大/摩洛哥)等企业进行了合作研究,并在过去一年中,拥有了超过$250K的研讨本资助。

    姜炜文曾在2015年「NVMSA」及2017年「ICCD」官方拥有两项最佳论文奖,并在2016年「 ASP-DAC 」、必发娱乐手机版「 DAC 」、必发娱乐手机版「 CODES+ISSS 」及2020年「 ASP-DAC 」官方拥有四项最佳论文提名。

    深度学习之提高很大程度上依赖算力,而如今传统硬件的算力增长已经赶不上超级必发娱乐手机版的急需,如果神经网络能无缝迁移到量子计算机,像数据从CPU移到GPU官方一样,名将是必发娱乐手机版科学家们的福音。

    【义务编辑: 张洁 TEL:(010)68476606】

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