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量子机器学习拓展CML算力为AI产业新推手 科技大厂藉布局QML开启后摩尔时代生态战局

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由于摩尔定律(Moore's Law)即将触及物理极限,使得过去基于传统运算资源所发展的古典机器学习(Classical Machine Learning;CML)面临运算效能瓶颈,目前产学界已将量子运算视为当前可行解方,量子机器学习(Quantum Machine Learning;QML)趋势应运而生。DIGITIMES Research认为,如同过去GPU将AI产业推进至深度学习阶段,量子处理器(Quantum Processor Unit;QPU)与QML技术有望成为AI新进展的关键推手。

内文目录

  • 量子运算拓展古典机器学习运算能力
  • QML业者首要目标是与CML协作 并将量子系统架构抽象化来降低开发者进入门槛
  • 异构环境兼容性及建立软件生态为大厂QML主要策略
  • 结语:科技大厂QML策略清晰 量子产业竞争态势明朗

图表目录

  • 人工智能领域各发展阶段主要使用运算资源
  • 古典机器学习与量子机器学习协作流程
  • 主要量子运算业者软硬件产品及QML方案列表
  • 3 个图表

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