量子计算：数据存储面临的挑战是什么？
量子计算将能够以非凡的速度处理大量数据，但数据存储方面存在挑战。当今的存储系统将如何跟上步伐？
量子计算将处理大量信息。工作负载可能包括诊断模拟和分析，其速度远远高于现有计算。但是，为了充分发挥作用，量子计算需要访问、分析和存储大量数据。
人们预计量子计算将成为IT系统发展的下一步。正如多核处理器允许计算机并行执行多个任务一样，量子处理器将在计算能力方面实现飞跃，并允许在现在所需时间的一小部分内执行复杂任务。
量子计算机，顾名思义，利用量子力学，与原子和亚原子粒子有关的物理学分支，来克服现有计算机系统的局限性。
什么是量子计算？
状态叠加和量子纠缠的原理使得能够实现与当前使用的不同的计算方法。量子计算机可以在每单位信息中存储更多状态，并在数值层面上使用更高效的算法进行操作。
量子位是一种二态量子力学系统。然而，由于叠加，它们也可以同时处于两种状态，即1和0。在经典的计算机系统中，一个位必须处于一种状态或另一种状态-1或0。量子力学允许量子位同时处于两种状态的相干叠加，这是量子力学的基本属性，因此也是量子计算的基础。
最终，这将使量子计算机能够比传统计算机更快地使用大型数据集处理复杂任务，特别是在大数据和模式识别领域。例如，量子计算机在制药行业具有潜在的应用，可以筛选比以前更大、更复杂的分子，并绘制药品与其预期目标之间复杂的相互作用。
量子存储与经典存储
量子计算机的核心挑战之一是，由于量子退相干，其存储系统不适合长期存储，其影响会随着时间的推移而增强。当量子计算数据被带入现有数据存储框架时，就会发生退相干，导致量子位失去量子状态，从而导致数据损坏和数据丢失。
量子计算机在计算过程中需要数据存储，但这需要一个量子存储器来存储叠加态或纠缠态，而存储持续时间将带来挑战。
因此，量子计算的数据存储可能需要依赖传统存储，例如高性能计算（HPC）中的存储。
考虑到量子计算所需的大量经济投资，为了节省成本而引入“廉价”数据存储元素的限制将适得其反。
考虑到数据存储的挑战和处理大型数据集的要求，量子计算可能最好通过云进行访问。例如，IBM当前的量子系统是与云连接的。当然，云存储的有效性取决于与云的网络连接。
尽管量子计算面临可扩展性和退相干方面的挑战，但其能够在传统处理器的一小部分时间内同时执行多个操作，这意味着其可能成为分析工作负载的强大工具。
传统存储的量子计算机
量子计算和量子存储不太可能取代现有的计算和存储系统。
使用经典的计算和存储基础设施仍然是解决日常问题的最简单、最经济的解决方案，特别是那些涉及小型、简单、可重复任务的问题。
换言之，量子计算有望在材料科学、气候研究和药物开发等领域带来令人难以置信的进步。一些组织已经在尝试量子计算，以开发更轻、更强大的电动汽车电池，并帮助创造新药物。
与量子计算机相关的有限存储能力意味着，其将继续依赖经典存储系统来进行数据提取和信息输出。然而，这些必须能够处理大型数据集。当今的一些高端存储系统，尤其是基于云的存储系统，应该足以胜任这项任务。
相关推荐：
量子计算机的双重节能潜力2023年全球十大量子计算企业关于量子计算你需要了解的12件事量子计算时代如何保护关键基础设施量子计算机是高效绿色能源的关键｜观点CIBIS峰会
由千家网主办的2023年第24届CIBIS建筑智能化峰会已正式拉开帷幕，本届峰会主题为“智慧连接，‘筑’就未来”， 将携手全球知名智能化品牌及业内专家，共同探讨物联网、AI、云计算、大数据、IoT、智慧建筑、智能家居、智慧安防等热点话题与最新技术应用，分享如何利用更知慧、更高效、更安全的智慧连接技术，“筑”就未来美好智慧生活。欢迎建筑智能化行业同仁报名参会，分享交流！
报名方式
上海站（11月21日）：https://www.huodongxing.com/event/9715337959000
北京站（11月23日）：https://www.huodongxing.com/event/3715338464800
广州站（12月07日）：https://www.huodongxing.com/event/6715338767700
成都站（10月24日）：https://www.huodongxing.com/event/6715336669000（已结束）
西安站（10月26日）：https://www.huodongxing.com/event/3715335961700（已结束）
长沙站（11月09日）：https://www.huodongxing.com/event/7715337579900（已结束）
更多2023年CIBIS峰会信息，详见峰会官网：http://summit.qianjia.com/
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
