当经典计算机的摩尔定律逐渐失效，人工智能领域却迎来了计算需求的指数级增长。Transformer架构作为当前大语言模型的基石，其自注意力机制带来的O(n²)复杂度已成为制约发展的关键瓶颈。最新研究表明，量子计算在矩阵运算和概率分布处理方面的先天优势，为突破这一困境提供了革命性解决方案。本文将从量子态
标签： 光电混合计算
量子计算与AI的协同进化：突破经典算力瓶颈的三大技术路径
在算力需求呈指数级增长的AI时代，经典计算机体系遭遇物理极限的严峻挑战。量子计算与人工智能的深度融合，正在催生颠覆性的技术突破。本文从量子计算底层架构与AI算法范式的协同优化视角，揭示三大核心技术路径如何重构智能计算的未来版图。 路径一：量子神经网络架构创新 ...
突破算力瓶颈：AI硬件加速架构的异构融合与算法协同优化
随着深度神经网络参数量突破千亿量级，传统计算架构遭遇能效墙与内存墙的双重制约。本文提出基于算法-架构协同设计的三层优化框架，通过新型异构计算单元、存算一体技术及动态稀疏化处理的组合方案，实现AI加速性能的指数级提升。一、硬件架构创新：突破冯·诺依曼瓶颈1....