세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 El Capitan은 블록체인 기술에 위협이 되지 않습니다.

AMD(NASDAQ: AMD) 칩으로 구동되는 슈퍼컴퓨터인 El Capitan은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었습니다. 5백만 배 이상 빠르지만

El Capitan, a supercomputer powered by Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ:AMD) chips, has become the world’s fastest supercomputer. It is over 5 million times faster than a typical home computer, but its developers say it poses no threat to the cryptography techniques that underpin blockchain technology.

Advanced Micro Devices Inc(NASDAQ:AMD) 칩으로 구동되는 슈퍼컴퓨터인 El Capitan은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었습니다. 일반적인 가정용 컴퓨터보다 500만 배 이상 빠르지만 개발자들은 이것이 블록체인 기술을 뒷받침하는 암호화 기술에 위협이 되지 않는다고 말합니다.

El Capitan was developed by the Lawrence Livermore National Laboratory, a federal research facility based in California, in partnership with AMD, HP (NYSE:HPQ), and the Department of Energy (DOE). It toppled reigning champion Frontier on the biannual Top 500 list of the world’s fastest supercomputers, hitting a maximum performance of 1.7 million teraflops and 2.79 quadrillion calculations per second.

El Capitan은 캘리포니아에 본사를 둔 연방 연구 시설인 로렌스 리버모어 국립 연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)가 AMD, HP(NYSE:HPQ) 및 에너지부(DOE)와 협력하여 개발했습니다. 이 제품은 2년마다 열리는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 상위 500대 목록에서 기존 챔피언인 Frontier를 무너뜨렸고, 최대 성능은 170만 테라플롭과 초당 2.79조 번의 계산을 기록했습니다.

In layman’s terms, Jeremy Thomas, one of the minds behind the project, noted that “it would take more than a million of the latest iPhones working on one calculation at the same time to equal what El Capitan can do in one second.”

일반인의 관점에서 이 프로젝트를 주도한 사람 중 한 명인 Jeremy Thomas는 "El Capitan이 1초에 할 수 있는 것과 동일하려면 백만 대 이상의 최신 iPhone이 동시에 하나의 계산을 수행해야 합니다"라고 말했습니다.

Like many other supercomputers, El Capitan's immense power is being channeled to simulations. Currently, it is being used to run simulations for nuclear blasts to better understand the devastation that these weapons could set off.

다른 많은 슈퍼컴퓨터와 마찬가지로 El Capitan의 엄청난 힘은 시뮬레이션에 활용되고 있습니다. 현재 이 무기가 촉발할 수 있는 파괴를 더 잘 이해하기 위해 핵폭발 시뮬레이션을 실행하는 데 사용되고 있습니다.

However, Thomas dismissed fears that supercomputers would advance enough to threaten blockchain technology as unfounded. El Capitan still processes data in binary form, despite being unimaginably powerful. Its superpower comes from task parallelization, where it handles millions of tasks simultaneously. Experts say this is unlikely to crack blockchain technology's cryptographic techniques.

그러나 토마스는 슈퍼컴퓨터가 블록체인 기술을 위협할 만큼 발전할 것이라는 우려는 근거 없는 주장이라고 일축했습니다. El Capitan은 상상할 수 없을 정도로 강력함에도 불구하고 여전히 이진 형식으로 데이터를 처리합니다. 그 초강력은 수백만 개의 작업을 동시에 처리하는 작업 병렬화에서 비롯됩니다. 전문가들은 이것이 블록체인 기술의 암호화 기술을 해독할 가능성은 낮다고 말합니다.

Quantum computers are a whole different ballgame. Unlike supercomputers, they are not limited by the 0s-and-1s binary nature of computing, relying instead on qubits, which can exist in multiple states at once or be linked together for infinitely faster processing.

양자 컴퓨터는 완전히 다른 게임입니다. 슈퍼컴퓨터와는 달리 컴퓨팅의 0과 1이라는 이진 특성에 제한을 받지 않고 동시에 여러 상태로 존재하거나 무한히 빠른 처리를 위해 함께 연결될 수 있는 큐비트에 의존합니다.

In October, Chinese researchers from Shanghai University claimed to have cracked classical encryption techniques with a quantum computer for the first time. Despite this and other similar claims, most experts believe we’re still over a decade away from these computers posing a substantial threat.

지난 10월, 상하이대학교의 중국 연구원들은 처음으로 양자 컴퓨터를 사용하여 고전적인 암호화 기술을 해독했다고 주장했습니다. 이러한 주장과 기타 유사한 주장에도 불구하고 대부분의 전문가들은 이러한 컴퓨터가 실질적인 위협을 가하려면 아직 10년 이상이 더 필요하다고 믿고 있습니다.

Still, public and private entities are investing in post-quantum security. Apple (NASDAQ:AAPL) and Google (NASDAQ:GOOGL) have already released updates that they claim are quantum-proof. Several governments are also investing millions of dollars in quantum security technologies as the threat of quantum- and artificial intelligence (AI)-powered cyberattacks rises daily.

그럼에도 불구하고 공공 및 민간 기업은 포스트퀀텀 보안에 투자하고 있습니다. Apple(NASDAQ:AAPL)과 Google(NASDAQ:GOOGL)은 이미 양자 방지 업데이트를 출시했습니다. 또한 여러 정부에서는 양자 및 인공지능(AI) 기반 사이버 공격의 위협이 매일 증가함에 따라 양자 보안 기술에 수백만 달러를 투자하고 있습니다.

In the quantum computing field, Google has introduced the most advanced AI-powered system for identifying quantum computing errors. Known as AlphaQubit, it clocked up to a 30% improvement in some tests and could bring quantum computers closer to real-world applications.

양자컴퓨팅 분야에서 구글은 양자컴퓨팅 오류를 식별하기 위한 최첨단 AI 기반 시스템을 도입했다. AlphaQubit으로 알려진 이 기술은 일부 테스트에서 최대 30% 향상된 성능을 보여 양자 컴퓨터를 실제 응용 프로그램에 더 가깝게 만들 수 있습니다.

AlphaQubit is the result of a collaboration between a team of AI researchers from Google DeepMind and a quantum team from Google Quantum AI.

AlphaQubit은 Google DeepMind의 AI 연구원 팀과 Google Quantum AI의 양자 팀 간의 협력의 결과입니다.

Quantum computers perform leaps and bounds above classical computers. While the latter relies on bits (0s and 1s), quantum computers use qubits, which can exist in multiple states simultaneously and be linked together for exponentially faster and more complex processing. Some quantum computers, like Google’s Sycamore, have completed a task in under 200 seconds that would have taken a classical computer 10,000 years.

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다. 후자는 비트(0과 1)에 의존하는 반면, 양자 컴퓨터는 여러 상태로 동시에 존재할 수 있고 서로 연결되어 기하급수적으로 더 빠르고 복잡한 처리를 수행할 수 있는 큐비트를 사용합니다. Google의 Sycamore와 같은 일부 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터라면 10,000년이 걸렸을 작업을 200초 이내에 완료했습니다.

However, quantum computing is incredibly fragile and can be disrupted by the slightest environmental changes. This has long hampered its use for practical purposes, making identifying and correcting quantum errors one of the more critical pursuits for researchers in the field.

그러나 양자 컴퓨팅은 매우 취약하며 사소한 환경 변화에도 중단될 수 있습니다. 이로 인해 오랫동안 실용적인 목적으로 사용하는 것이 방해를 받아 양자 오류를 식별하고 수정하는 것이 해당 분야의 연구자에게 가장 중요한 목표 중 하나가 되었습니다.

“If we want to make quantum computers more reliable, especially at scale, we need to accurately identify and correct these errors,” Google says in its paper, published in the British scientific journal Nature.

구글은 영국 과학저널 네이처(Nature)에 발표한 논문에서 “양자 컴퓨터를 특히 대규모로 더욱 안정적으로 만들고 싶다면 이러한 오류를 정확하게 식별하고 수정해야 한다”고 밝혔다.

The Google team has been working on error correction for its Sycamore quantum computer for years. Sycamore uses advanced methods to correct errors, such as creating single logical qubits from multiple hardware qubits. AlphaQubit is an extension of this work and is essentially a new way to find and correct these errors for Sycamore and other quantum computers.

Google 팀은 수년간 Sycamore 양자 컴퓨터의 오류 수정 작업을 진행해 왔습니다. Sycamore는 여러 하드웨어 큐비트에서 단일 논리 큐비트를 생성하는 등의 고급 방법을 사용하여 오류를 수정합니다. AlphaQubit은 이 작업의 확장이며 본질적으로 Sycamore 및 기타 양자 컴퓨터에서 이러한 오류를 찾아 수정하는 새로운 방법입니다.

According to the Google team, AlphaQubit improved error correction by 6% when the parameters were geared toward accuracy and by 30% in faster, albeit less accurate, tests.

Google 팀에 따르면 AlphaQubit은 매개변수가 정확도에 맞춰져 있을 때 오류 수정을 6% 향상시켰고, 정확도는 떨어지더라도 더 빠른 테스트에서는 30% 향상시켰습니다.

The team concludes that AI and machine learning could be the solution to identifying and correcting quantum errors. AlphaQubit's AI-powered system learned about noise and leakage errors from real experimental data and was able to identify such errors in real-world simulations.

연구팀은 AI와 머신러닝이 양자 오류를 식별하고 수정하는 솔루션이 될 수 있다고 결론지었습니다. AlphaQubit의 AI 기반 시스템은 실제 실험 데이터에서 소음 및 누출 오류에 대해 학습했으며 실제 시뮬레이션에서 이러한 오류를 식별할 수 있었습니다.

“This ability to use available experimental information showcases a strength of machine learning for solving scientific problems more generally,” Google says.

Google은 “사용 가능한 실험 정보를 사용하는 이러한 능력은 과학적 문제를 보다 일반적으로 해결하기 위한 기계 학습의 강점을 보여줍니다.”라고 말합니다.

While a big step in quantum computing, AlphaQubit is only foundational, and much more research and development will be needed before quantum computers become useful tools beyond scientific experiments. Currently, these computers have an error rate of one in a thousand; according to some researchers, they need to reduce this to one in a trillion to become practical.

양자 컴퓨팅의 큰 진전이기는 하지만 AlphaQubit은 단지 기초일 뿐이며 양자 컴퓨터가 과학 실험을 넘어서 유용한 도구가 되기 위해서는 훨씬 더 많은 연구와 개발이 필요할 것입니다. 현재 이러한 컴퓨터의 오류율은 1,000분의 1입니다. 일부 연구자들에 따르면, 실용화하려면 이를 1조분의 1로 줄여야 한다고 합니다.