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Xataka – Realme GT: la gama alta a precio de derribo con el Snapdragon 888 y hasta 12 GB de RAM

Realme GT: la gama alta a precio de derribo con el Snapdragon 888 y hasta 12 GB de RAM

Lo prometido es deuda para Realme y han cumplido con su agenda. Anunciaron que el 4 de marzo conoceríamos a su nuevo móvil de gama alta y así ha sido: el Realme GT es oficial.

Aunque lo de «gama alta» lo decimos por el procesador, dado que integra el Snapdragon 888 de Qualcomm, el más potente de la casa hasta la fecha. Pero el precio de salida encaja en la media, si bien por ahora sólo conocemos el precio para China.


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Xataka – Xiaomi Redmi Note 10: sigue en directo y en vídeo la presentación de hoy con nosotros

Xiaomi Redmi Note 10: sigue en directo y en vídeo la presentación de hoy con nosotros

Llegó el día. Hoy conoceremos la nueva serie Redmi Note 10 de Xiaomi, su nueva gama de terminales de gama media premium con los que la firma china busca pegar un puñetazo sobre la mesa y competir ferozmente en este segmento tan jugoso del mercado. Como no podría ser de otra forma, podrás seguir el evento en directo y en vídeo con nosotros.

La conferencia tendrá lugar hoy, 4 de marzo, a las 13:00 hora española. Podrás seguirla en nuestra página de directos, en nuestro perfil de Twitter @xataka y en YouTube con nuestros comentarios. Los horarios según regiones son los siguientes:


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Xataka – Elon Musk quiere su propia ciudad: se llamará Starbase y acogerá las instalaciones de SpaceX, Tesla y Starlink

Elon Musk quiere su propia ciudad: se llamará Starbase y acogerá las instalaciones de SpaceX, Tesla y Starlink

Elon Musk, ahora la persona más rica del planeta, tiene un nuevo plan: una ciudad propia. El CEO detrás de SpaceX y Tesla planteó recientemente la posibilidad de instaurar una ciudad alrededor de las instalaciones que tienen en Texas. Bajo el nombre de Starbase, acogerá las instalaciones de SpaceX ya existentes en Boca Chica y también una nueva fábrica de Tesla.


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HardZone – Arctic P12 SLIM PWM PST: el primer ventilador SLIM para refrigeración líquida

El mundo de los ventiladores está de enhorabuena, ya que Arctic ha puesto en escena el que posiblemente sea el adelanto más grande en mucho tiempo para el sector de los PCs ITX y de la refrigeración líquida SLIM. Tenemos con nosotros al Arctic P12 SLIM PWM PST, el cual vamos a poner a prueba en esta review para ver si, efectivamente, es el primer ventilador para refrigeración líquida en formato SLIM que puede ser una opción tan buena como cualquier otro para refrigerar un sistema. Interesante, ¿no? pues vamos a ello.

Índice

Características y especificaciones técnicas del Arctic P12 SLIM PWM PST

p12-slim-pwm-pst-g00

Arctic P12 SLIM PWM PST  
Perfil SLIM
Tipo de rodamiento FDB
Velocidad del ventilador 300-2100 RPM
Flujo de aire 42,1 CFM o 71,53 m3/h
Presión estática 1,45 mm/H2O
Sonoridad 0,3 sone o 25 dBA
Dimesiones 120 x 120 x 15 mm
MTTF No especificado
Conector RGB No
Voltaje RGB No
Corriente RGB No
Voltaje 12V
Corriente No especificado
Corriente máxima 0,12A
Consumo No especificado
Conector PWM con Splitter
Peso 85 gramos
Garantía 10 años

Arctic estaba empeñada en el lanzamiento de un nuevo ventilador SLIM que cambiara el paradigma de este tipo de FAN en un sector muy específico como es el del rendimiento y la sonoridad. Por ello, este Arctic P12 SLIM PWM PST es un ventilador que puede girar entre 300 y 2100 RPM, lo que nos da un flujo de aire de 42,1 CFM con una presión estática de 1,45 mmH2O y una sonoridad de 0,3 Sone.

Dicho ventilador contiene un cable de 400 mm de largo con PWM y curiosamente un Splitter, mientras que su motor contiene un cojinete dinámico fluido o FDB. Como buen ventilador SLIM, sus medidas son de 120x120x15 mm con un peso de solo 85 gramos.

Vistas sus características, vamos a conocerlo más de cerca, ¿no?

Unboxing y análisis externo

Arctic P12 SLIM PWM PST (1)

Este Arctic P12 SLIM PWM PST llega en una caja de cartón prensado de buena calidad, en formato SLIM como era de esperar, con un grafismo muy trabajado y dejando claro que es un ventilador SLIM para presión estática.

Arctic P12 SLIM PWM PST (2)

La parte trasera ofrece lo que se espera: instrucciones mediante código QR que nos mandará a su web y especificaciones técnicas del producto. Nada destacable aquí, todo correcto.

Arctic P12 SLIM PWM PST (3)

Una vez abierta la caja nos encontraremos con el protagonista y como accesorio solamente una bolsita con cuatro tornillos de plástico en color aluminio para atornillarlo a cualquier chasis.

Análisis interno

Arctic P12 SLIM PWM PST (4)

Metiéndonos en faena con este Arctic P12 SLIM PWM PST, lo primero que nos llama la atención es que al igual que todos los ventiladores de la gama P12, está fabricado en el mismo material que sus hermanos: plástico ABS de gran calidad.

¿Por qué sorprende? porque normalmente los ventiladores SLIM necesitan de materiales con mayor resistencia por su grosor, ya que los perfiles son más pequeños, las aspas son menos altas y los marcos son más débiles.

Aunque no es así y el acabado y calidad están a la altura, esto ha supuesto un problema que veremos en la conclusión. Entre tanto, estamos ante un ventilador axial de 7 aspas, lo que supondrá sobre el papel un buen flujo de aire y sobre todo una presión estática bastante alta para ser un ventilador SLIM.

Hasta el punto de que podría catalogarse como apto para refrigeración líquida y sus radiadores.

Arctic P12 SLIM PWM PST (5)

La parte trasera no tiene misterio, pero se ve cómo los nervios que soportan el motor central son bastante finos, excepto el que lleva el cableado. La optimización del aire y la restricción que suponen estos está mirada con lupa, saliendo del marco con un ángulo bastante prominente.

Al tacto flexan con facilidad, hasta el punto de que podríamos pensar que pueden partirse si ejercemos algo de fuerza, algo normal dado el ancho de 15 mm del ventilador, donde el grosor de los radios está llevado a la mínima expresión para no vibrar y soportar firmemente el motor y su giro.

Arctic P12 SLIM PWM PST (6)

Su perfil no deja demasiado a la fantasía, solo destacar que los pasadores de los tornillos son al aire libre, no son macizos, por lo que se recorta en material aquí, se permite más torsión y un mejor cableado interno de su cable de alimentación y control.

Arctic P12 SLIM PWM PST (7)

Este Arctic P12 SLIM PWM PST luce realmente bien, hasta el punto de que podríamos decir que, efectivamente, estamos ante un buen ventilador en formato SLIM, cosa que no suele pasar con otros ventiladores de la competencia que parecen más frágiles.

Aquí la calidad es mayor, el trabajo de ingeniería es muy elaborado y el ventilador incluso incluye un splitter PWM para conectar otro ventilador y que no perdamos el conector de la placa base al conectarlo a él. Otro detalle que ni siquiera ventiladores de 25 mm y gama alta incluyen.

Arctic P12 SLIM PWM PST (8)

Aquí podemos ver cómo el trabajo de ingeniería en las aspas es sobresaliente, ya que apenas miden de alto 1 cm, pero el ángulo de ataque al aire es magnífico, quedando incluso por debajo del marco en altura. El hecho de incluir 7 aspas ayuda a mejorar el flujo y la presión estática en este tipo de ventiladores.

Como curiosidad, el alto de las aspas llega hasta el corte superior del motor, es decir, el alto del motor central está totalmente ocupado por las aspas, cosa que en la versión de 25 mm de groso no ocurre, ya que quedan algunos milímetros por debajo para impactar menos en el aire y mejorar la aerodinámica de giro del motor.

Visto el ventilador, vamos a conocer su rendimiento con y sin restricción.

Rendimiento sin restricción

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-PWM-vs-dBA-vs-Ms-sin-radiador

Esta primera gráfica supone comparar dBA con la velocidad del aire sin restricción para el ventilador, o lo que es igual, el Arctic P12 SLIM PWM PST no tiene nada que le impida rendir al máximo.

Teniendo en cuenta que el sonido ambiente en pleno silencio es de 34,4 dBA, realmente la escalabilidad del sonido y de la velocidad del aire es sobresaliente. De hecho, sorprende muchísimo, porque como veremos más adelante es capaz de girar hasta las 2191 RPM, donde consigue 45,9 dBA y 3,1 M/s respectivamente.

Estas son cifras de ventiladores de 25 mm de calidad, incluso premium, así que nos movemos en valores de la más alta clase.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-PWM-vs-dBA-vs-RPM-sin-radiador

Al comparar los mismos dBA con las RPM, vemos que la escalabilidad de las revoluciones conforme avanza el PWM es casi diagonal, por lo que está muy bien conseguido la calibración de rendimiento entre dBA vs RPM vs M/s.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-rendimiento-ventiladores-sin-radiador-gráfica

Aquí tenemos los datos comparativos para este Arctic P12 SLIM PWM PST mostrados en una gráfica de líneas, donde veremos mejor la escalabilidad en los tres principales voltajes de control de la industria.

Cuanto más plana sea la «curva» significa que el rendimiento es peor, pero cuando más vertical sea mejor rendirá el ventilador. Los picos o ángulos en las líneas indican que el rendimiento es dispar entre los voltajes, como se ve perfectamente al saltar de 7 voltios a 12 voltios, donde hay una subida más pronunciada de los 2,1 M/s hasta los 3,1 M/s.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-sonoridad-ventiladores-sin-radiador-gráfica

En cuanto a la sonoridad y con el mismo tipo de gráfica y comprensión de la misma, salvo que en este caso hablamos de sonoridad, vemos perfectamente cómo de 5 voltios a 7 voltios las líneas son más bien planas, pero de 7 voltios a 12 voltios la gráfica se dispara hacia arriba en pico. Por lo tanto, el control por voltaje va a suponer que el sonido se dispare en dicho salto de voltaje.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-comparativa-rendimiento-ventiladores-120-mm-sin-radiador

Los datos sin restricción muestran unos valores muy buenos, realmente buenos, eso sí, con más RPM que un ventilador de 25 mm, evidentemente. Dejando el grosor a parte, es muy llamativo que compita a 12V con todo un ML120 Pro a 7V (-600 RPM) y a 7V esté cerca el Corsair SP120 HP con solo 300 RPM más.

En 5V todavía se muestra más competitivo, ya que rivaliza con todo un Nidec AP-15 con 400 RPM más es cierto, pero solo les separan 0,1 M/s, y si lo comparamos con el Noctua A12x25 … Tampoco está nada lejos, muy sorprendidos por el rendimiento.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-sonoridad-sin-radiador-120-mm

En cuanto a sonoridad, sorprende bastante para ser realistas, ya que a 5 voltios y 7 voltios es muy contenido y silencioso. A 12 voltios ya dispara sus registros, pero aun así está al nivel de todo un Noctua A12x35 con algo más de RPM, lo cual es increíble para un ventilador SLIM.

Rendimiento con restricción

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-PWM-vs-dBA-vs-Ms-con-radiador

Ya con restricción vemos que el rendimiento no despega hasta el 50% del PWM, y es que aunque al 40% del mismo ya las aspas giran, no puede vencer la restricción de nuestro TFC Xchanger 120 de 60 mm y 11 FPI.

La escalabilidad de la velocidad con el PWM es perfecta, pero si comprobamos los datos de rendimiento sin restricción veremos que la velocidad ha caído mucho, algo que haremos más adelante.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-PWM-vs-dBA-vs-RPM-con-radiador

La sonoridad y las RPM van de la mano aquí también, pero lo cierto es que aunque la velocidad del aire era una diagonal casi perfecta, las RPM dejan una ligera curva, mostrando que le cuesta un poco mantener el nivel.

No es preocupante ni mucho menos, ya que como se ve es muy diagonal, pero del 90% del PWM al 100% hay una caída pese a vencer mejor la restricción del radiador.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-rendimiento-ventiladores-con-radiador-gráfica

Comparativamente hablando y mirando la gráfica superior, se ve como entre voltajes no se corresponde el rendimiento del aire. Lógicamente de 5V a 7V la línea será muy ascendente porque pasamos de 0 a 1,2 M/s, pero de 7V a 12V hay una caída que solo imita el Yate Loon.

Esto significa que la restricción hace demasiado efecto en este ventilador, algo normal al ser SLIM, pero esto lo veremos mejor cuando enfrentemos datos de rendimiento con y sin restricción.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-sonoridad-ventiladores-con-radiador-gráfica

La sonoridad hace exactamente lo contrario a la velocidad, la línea es ascendente, aunque no es demasiado pronunciada, lo que significa que amortigua el golpe recibido en el apartado de velocidad y entra dentro de la normalidad de los ventiladores de 25 mm de grosor como se puede ver.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-comparativa-rendimiento-ventiladores-120-mm

Si comparamos el rendimiento de este ventilador con la base de datos que tenemos, veremos que su capacidad para impulsar aire es realmente sorprendente, muy a la altura del Scythe Kaze SLIM. A 5 voltios y 7 voltios no destaca demasiado, puesto que las RPM que consigue son algo bajas realmente, pero a 12 voltios y con 2191 RPM no queda realmente lejos de competidores mucho más serios y caros.

En cuanto a rendimiento comparativo, los número no son tan malos como podíamos esperar, ya que a unas revoluciones similares no queda tan lejos de algunos ventiladores mucho más capaces y sobre todo caros, como el CM MasterFan Pro 120 AB, del cual queda a 0,3 M/s con menos de 100 RPM más.

A 7V también se muestra competitivo, puesto que logra el mismo rendimiento que un Nidec AP60 con solo 500 RPM más, ahí es nada. En cambio, a 5V no logró superar la restricción del radiador.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-Sonoridad-ventiladores-con-radiador-120-mm

La comparativa en sonoridad por voltajes frente a sus rivales lo deja claro, con restricción hablamos de un ventilador realmente silencioso dentro del rango de RPM donde se mueve. Comparativamente es incluso mejor que algunos rivales elitistas como por ejemplo el Nidec AP-60, lo cual es sencillamente asombroso.

Es curioso cómo al parecer, la restricción no le afecta demasiado a la sonoridad, no así al rendimiento como hemos podido ver. Esto es por la menor presión estática de la que dispone y por su grosor lógicamente.

Ganancias o pérdidas de rendimiento y sonoridad

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-porcentaje-pérdida-de-rendimiento-ventiladores-120-mm

Este gráfico superior compara el rendimiento con y sin restricción porcentualmente, es decir, a menor porcentaje quiere decir que este Arctic P12 SLIM PWM PST consigue perder menor velocidad cuando se comparan la restricción vs sin restricción.

El valor a 5 voltios lógicamente indica una pérdida del 100%, principalmente porque con restricción a dicho voltaje no logró empujar aire a través del radiador, así que es 0 contra otro valor.

A 12 voltios la pérdida de velocidad es de un 48,39%, un valor realmente bueno para, insistimos, un ventilador de 15 mm de grosor. El mejor valor comparativo lo da a 7 voltios, donde la pérdida es de solo un 42,86%, la tercera mejor de todos los modos disponibles y de cualquier ventilador analizado, por lo que es realmente una cifra muy a tener en cuenta a la hora de configurar una curva de rendimiento con este Arctic P12 SLIM PWM PST.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-rendimiento-general-ventiladores-120-mm-radiador-vs-sin-radiador

Este gráfico comparativo muestra los valores de velocidad con y sin radiador en todos los voltajes y todos los modelos, lo que sitúa mejor y a simple vista lo que hemos dicho más arriba.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-Sonoridad-ventiladores-120-mm-con-radiador

Aquí el mismo gráfico, pero con sonoridad como valor clave. Es importante entender este, ya que aunque sitúa de nuevo al ventilador frente a su competencia directa con un vistazo, el siguiente gráfico es algo complicado de explicar.

Arctic-P12-SLIM-PWM-PST-ganancia-o-pérdida-de-dBA-ventiladores-120-mm

Aquí tenemos las ganancias o pérdidas de sonoridad al enfrentar la restricción del radiador con la no restricción de estar al aire. Como se ve, este Arctic P12 SLIM PWM PST es muy consistente, ay que a 12 voltios logra reducir su sonoridad con restricción en un 0,4%, mientras que a 5 voltios la aumenta en un 0,3% y a 7 voltios, que es su mejor rango de rendimiento, la eleva en un 1,8%.

Solo el AP15 logra mejorar los datos en su conjunto, por lo que es realmente un ventilador todo terreno en cuando a sonoridad se refiere.

Conclusión de este Arctic P12 SLIM PWM PST

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Vistos los datos no hay demasiado que decir realmente, pero sí que hay que matizar cosas. Este Arctic P12 SLIM PWM PST es, sin ninguna duda, el primer ventilador de alto rendimiento SLIM que podría utilizarse realmente como opción para refrigeración líquida, sea AIO o custom.

Su sonoridad es más que buena, su rendimiento es óptimo, sobre todo con radiadores de 30 mm o 45 mm con densidad media de FPI. y su precio es demoledor.

En contra, que es un ventilador extremadamente frágil, tuvimos la mala suerte de que calló desde un metro de altura y en tarima, que amortigua el golpe, pero un trozo de marco se rompió y tuvimos que pedir otra unidad para seguir con el análisis.

Por lo tanto, máximo cuidado a la hora del montaje y la manipulación. No podemos olvidar el detalle del splitter PWM, que la gran mayoría de ventiladores ni incluye esto, lo cual es de agradecer a Arctic por el detalle.

En definitiva, es un ventilador más que recomendado para todo aquel que precise una versión como esta, SLIM, puesto que deja atrás a muchos ventiladores de 25 mm que lo doblan en precio, así que debido a esto se lleva nuestro galardón de oro y el premio a ventilador recomendado.

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HardZone – Así se comunican las CPUs Intel con el resto del PC gracias al DMI

Intel-Tiger-Lake

De un tiempo a esta parte, Intel ha desarrollado y mejorado una tecnología que normalmente no tiene un enfoque directo por parte de la prensa a cada nueva generación de procesadores que se lanza y que, sin embargo, es realmente importante de explicar. Hablamos del llamado DMI, el cual está cobrando vital importancia conforme se acercan las plataformas a las velocidades máximas de las interfaces. ¿Qué es exactamente y por qué avanza tan lento en el tiempo?

Con la llegada de los procesadores de la serie 9 allá por el 2004, Intel quiso dar un paso más allá en la transmisión de diferentes interfaces con la CPU. Antiguamente, siempre se necesitaba un northbridge y un southbridge para la comunicación completa de cualquier componente con la CPU, así que eliminar uno de ellos era un paso importante para unificar criterios y reducir latencias, aparte de para simplificar las arquitecturas futuras. De ahí nació DMI, el cual sigue vigente a día de hoy.

Una estrategia a largo plazo que hoy en día sigue dando sus frutos

Intel DMI Diagram

Con el nacimiento de los nuevos procesadores «Core» como tal y con el i7 990X como pieza clave de los mismos, Intel consiguió destrozar literalmente a AMD en CPU. Parte de la culpa del dominio que los azules impusieron sobre los rojos viene precisamente del DMI o Direct Media Interface por su acrónimo en inglés, y no es más que el enlace entre el procesador y su chip complementario, que normalmente es el denominado PCH.

DMI como tal es un bus de datos que en ciertas ocasiones y para otros buses se desarrolla como interfaz, también como enlace punto a punto de alta velocidad entre dos chips. No hay que confundir DMI con QPI, porque no son lo mismo, lo cual es algo importante cuando se habla del segundo.

DMI debutó como hemos dicho en 2004 de la mano el PCH ICH6 para las CPU ix de la serie 900, siendo esta la denominada DMI 1.0, la cual no cambió prácticamente nada hasta la llegada de la segunda versión, muy mejorada.

Versiones de DMI

Intel DMI 1.0

Como decimos, DMI 1.0 como tal ha estado vigente desde 2004 hasta el año 2011. La particularidad de esta primera versión es que soportaba tanto Northbridge como Southbridge, donde eso sí, Intel marcaba claramente la compatibilidad y funcionalidad de la interfaz en cada caso.

Esta primera DMI 1.0 conseguía como máximo y solo en algunos casos concretos una velocidad de 1 GB/s bidireccional, con la peculiaridad de que se podía ejercer en hasta 4 enlaces al mismo tiempo, por lo que teníamos 4 GB/s bidireccional en tiempo real.

Intel DMI 2.0

Esta versión no fue tocada por Intel hasta la llegada de DMI 2.0, por lo que se fue adaptando a cada plataforma en diferentes configuraciones. Pero en 2011 y con la nombrada versión de nueva factura 2.0, Intel duplicó la velocidad de transferencia a 2 GB/s con las mismas líneas disponibles y también terminó con el Southbridge como tal, y en cierta manera con el northbridge, dejando un único chip que ahora se denominaba como PCH o Platform Controller Hub, que hacía todas las funciones de ambos, mientras que otras las asumía la CPU.

En esta nueva versión se incluyó una mejora poco conocida como el servicio avanzado de prioridades para tráfico recurrente con transferencias isócronas. Esta es una mejora que se pensó para maximizar el rendimiento de QPI en los entornos de varios sockets y dentro de las plataformas mainstream para lograr que el subsistema de E/S al suprimir northbridge y southbridge tuviese suficiente ancho de banda disponible para lograr el máximo rendimiento en interfaces como PCIE, SATAs, USB de nueva generación etc.

Intel DMI 3.0

Por último y más actual que nos acompaña hasta ahora, tenemos la versión DMI 3.0, la cual llegó en 2015 con la arquitectura Broadwell que a su vez se basaba en Skylake. Los PCH determinantes fueron los de la serie 100, donde ya se permitió usar enlaces con transferencias de hasta 8 GT/s para las cuatro líneas y además se amplió la velocidad con el PCH hasta casi los 4 GB/s como enlace directo.

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HardZone – ¿Cuánto le cuesta a Intel, TSMC o Samsung fabricar CPU y memorias RAM?

precio componentes

A diario utilizamos hardware informático, ya sea en el ordenador del trabajo, en la consola de videojuegos, el móvil, incluso el televisor en tú hogar. Pero, ¿te has preguntado alguna vez cuál es el coste de fabricación de los chips más avanzados? Os lo explicamos.

El coste de fabricación es uno de los factores más importantes a la hora no solo de diseñar la siguiente tarjeta gráfica, CPU o incluso un sistema completo, sino también a la hora de escoger proveedores de cara a llegar a ciertas especificaciones y volumen de producción.

El coste de las obleas

Coste Diseño Chips

El primer punto es el coste de las obleas, sobre las cuales se imprime la circuitería de varios chips iguales, para que luego los láseres recorten los diferentes chips. Pero, ¿Cuánto cuesta una oblea? Es difícil decirlo, ya que no solo depende de los materiales de la oblea, sino que trae consigo una serie de costes indirectos añadidos. Entre los que se incluyen los siguientes:

  • El coste de despliegue de un nuevo nodo de fabricación que supone montar literalmente una fábrica entera.
  • La tasa impositiva del país donde está situada la fábrica o fundición ,
  • El coste energético de mantener la fábrica funcionando
  • El salario de los trabajadores, el cual suele ser alto, ya que se requiere una alta cualificación.
  • La investigación y desarrollo de nuevos nodos.

Con cada nuevo nodo, el coste va aumentando, lo cual era se podía ignorar gracias a la Ley de Moore, pero en los últimos nodos dicha ley se está cumpliendo más lentamente y el coste por mm2 de cada una de las obleas ha aumentado. Por lo que si comparamos en igualdad de área los nuevos nodos con los anteriores veremos un aumento del precio. Eso sí, hay que aclarar que un nuevo nodo de fabricación supone siempre un aumento de los transistores por área.

El coste del chip

Oblea Coste Chips

En términos simples, el coste del chip dependerá siempre de la cantidad de chips completos que se puedan imprimir en una oblea, la cual siempre tiene forma circular. Pensad en la oblea como una especie de masa para pastelería o panadería a la que a través de un molde vamos sacando trozos para hornear.

Para ello lo primero que necesitamos conocer es el área de la oblea, nos dan siempre el diámetro que suele ser de 300 mm que se traduce en un radio de 150 mm, y dado que la fórmula para el área de una circunfería es π*R^2, donde π como sabréis es 3,1459. Haciendo el cálculo rápido tenemos que el área en mm^2 de la oblea es de 70.685,83 mm^2. ¿La cantidad de chips que caben por oblea? Solo tenemos que dividir el área de la oblea por el área de cada chip para saber cuántos chips podemos obtener por oblea.

Pero realmente esto es ignorando la tasa de defectos, lo cual se traduce en una tasa de defectos por mm^2, lo que

¿Qué son los yields a la hora de fabricar un procesador?

Tasa de defectos densidad

Muchas veces hemos oído el término yields en las noticias, el cual se suele utilizar de cara a la eficiencia a la hora de fabricar un chip. Pues bien, los yields están relacionados con lo que llamamos la tasa de defectos por mm^2. La cual se traduce en que cuanto más grande es el chip más porcentaje de que salga defectuoso y tenga que ser descartado por no ser válido para la comercialización.

La tasa de defectos por mm^2 es la que lleva a que cuanto más grande es un chip menos yields se sacan de la oblea, ya que hay más oportunidades de que un defecto en la oblea toque una parte crucial del chip. Para calcular los yields utilizamos la fórmula de Bose-Einstein:

Yields = 1/(1+(tasa de defectos por área * área del chjp/2)^N)

En el que N es factor de complejidad de fabricación, el cual mide el nivel de madurez del nodo de fabricación, ya que cada uno de ellos puede tener varias generaciones que se consiguen puliendo los procesos de fabricación para obtener un mayor rendimiento, lo que se traduce en mayor cantidad de chips.

Coste de los chips teniendo en cuenta los yields

Obleas Coste hardware

Una vez que conocemos los yields, y por tanto la eficiencia de la fundición a la hora de fabricar el chip, ya podemos saber su coste a través de la siguiente fórmula:

Coste por Chip = Coste por Oblea / Número de chips por oblea * yields.

Pero con ello no hemos terminado, ya que el chip necesita ser encapsulado para que pueda ser montado en el socket de una placa base o en una tarjeta gráfica.

Coste del encapsulado del hardware

Server CPU

El siguiente punto es el de encapsular el chip, esto significa montarlo sobre un interposer en solitario si hablamos de un chip monolítico o con varios chips si hablamos de un MCM.

Hay diferentes tipos de encapsulados con diferentes materiales para mercados distintos y por tanto con precios diferentes que afectarán a su coste final. Todos ellos están pensados para proteger el chip de diferentes inclemencias y en algunos casos concretos se suelen utilizar encapsulados especiales, como es el caso de los ordenadores a bordo de las sondas espaciales que tienen que estar preparados para aguantar la radiación espacial.

En la actualidad, el coste del encapsulado es algo que al igual que la tasa de defectos y la eficiencia del proceso de fabricación no suelen revelar las diferentes fábricas de procesadores al público.

Yields paramétricos y su influencia en el coste del hardware

CPU NPU Render

El último punto son los llamados yields paramétricos, estos no dependen de la tasa de defectos del proceso de fabricación, sino que dependen de elementos como la velocidad de reloj, el voltaje. Por ejemplo puede ser que necesitemos fabricar una GPU para una tarjeta gráfica cuyas especificaciones en calor y consumo energético ya están cerradas y en producción, esto significaría que cualquier chip funcional que no cumpliese esos parámetros no podría ser colocado en la placa de dicha tarjeta gráfica y por tanto se han de descartar o buscarles otra salida.

Los Yields paramétricos no se suelen tener en el coste final de un chip y la mayoría de fabricantes de hardware reciclan en nuevos productos los chips previamente descartados.

Coste final de los chips en el hardware

CPU ? Interrogante

El coste final viene definido por la siguiente formula:

Coste del circuito integrado = (Coste final del Chip + Coste del Encapsulado + Coste de los test de calidad).

Todo chip que no supere los test de calidad y que sea descartado afectará al coste de los que sí que acaben siendo comercializados, a no ser que se le pueda dar una salida en otro producto. Por lo que dependiendo de cuál sea la aplicación a la que se dirija el chip el descarte de chips durante el proceso de calidad puede aumentar en mayor o menor medida el coste del hardware final.

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Xataka – Los ordenadores cuánticos, explicados: cómo funcionan, qué problemas pretenden resolver y qué desafíos deben superar para lograrlo

Los ordenadores cuánticos, explicados: cómo funcionan, qué problemas pretenden resolver y qué desafíos deben superar para lograrlo

La computación cuántica está en el corazón del debate. Durante 2019 y 2020 le hemos dedicado muchos artículos en Xataka porque se han producido avances muy relevantes en esta disciplina en los que merecía la pena indagar. La llegada de la supremacía cuántica es el más sorprendente de todos ellos y la ha colocado en el centro de la discusión, pero los expertos en ordenadores y algoritmos cuánticos reconocen sin ambigüedad que queda mucho trabajo por hacer.

Tanto, de hecho, que hay quien cree que todo este esfuerzo no va a ir a ninguna parte. Uno de los miembros de la comunidad científica más críticos con la computación cuántica es el matemático israelí Gil Kalai, profesor en la Universidad de Yale. Según este investigador el incremento del número de estados de los sistemas cuánticos y de su complejidad provocará que acaben comportándose como los ordenadores clásicos, por lo que la superioridad de los primeros acabará evaporándose.

La llegada de la supremacía cuántica ha colocado los ordenadores cuánticos en el centro de la discusión, pero los expertos reconocen sin ambigüedad que aún queda mucho trabajo por hacer

No obstante, la ausencia de un respaldo unánime por parte de la comunidad científica no debe empañar el esfuerzo y los avances notables que están haciendo muchos grupos de investigación, algunos de ellos en instituciones españolas como el CSIC y otros integrados en la estructura de empresas que tienen unos recursos muy abultados, como IBM, Google o Intel, entre otras. Tenemos motivos fundados no para lanzar las campanas al vuelo, pero sí para mirar con razonable optimismo hacia las innovaciones que llegarán en el futuro.

Este breve repaso al statu quo de los ordenadores cuánticos es el preludio a un artículo en el que nos hemos propuesto recoger toda la información que necesitamos para tener una fotografía lo más certera posible del estado de la computación cuántica. Confiamos en que este texto resulte útil a los lectores que tenéis curiosidad por esta disciplina y queréis tener una base sólida sin necesidad de recorrer uno a uno todos los artículos que hemos publicado hasta ahora.

Qué es un cúbit

La palabra ‘cúbit’ procede de la contracción de los términos en inglés quantum bit, o bit cuántico. En los ordenadores que utilizamos actualmente un bit es la unidad mínima de información. Cada uno de ellos puede adoptar en un momento dado uno de dos valores posibles: 0 o 1. Pero con un único bit apenas podemos hacer nada, de ahí que sea necesario agruparlos en conjuntos de 8 bits conocidos como bytes u octetos.

Los cúbits, o bits cuánticos, son en el ámbito de la computación cuántica lo que los bits en la clásica

Por otro lado, los bytes pueden agruparse en «palabras», que pueden tener una longitud de 8 bits (1 byte), 16 bits (2 bytes), 32 bits (4 bytes), etc. Si queremos saber cuántos valores diferentes puede adoptar un conjunto de bits, que puede tener cualquier tamaño (así que lo llamaremos n), solo tenemos que elevar 2 a n (2^n). El dos, que es la base, procede del hecho de que cada bit puede adoptar uno de un máximo de dos valores, de ahí que a la notación utilizada por los sistemas digitales en general se la llame notación binaria.

Cuantica4Los cúbits, que son la unidad mínima de información en computación cuántica, a diferencia de los bits no tienen un único valor en un momento dado; tienen una combinación de los estados cero y uno simultáneamente.

La notación que nosotros utilizamos en nuestro día a día es la decimal debido a que usamos un conjunto de diez valores diferentes que van del 0 al 9, y no solo dos valores (0 y 1), como la notación binaria. Si llevamos a cabo el sencillo cálculo del que acabo de hablaros comprobaremos que con un conjunto de dos bits podemos codificar cuatro valores diferentes (2^2 = 4), que serían 00, 01, 10 y 11.

Con tres bits nuestras opciones se incrementan a ocho valores posibles (2^3 = 8). Con cuatro bits obtendremos dieciséis valores (2^4 = 16), y así sucesivamente. Eso sí, un conjunto de bits determinado solo puede adoptar un único valor o estado interno en un instante dado. Es una restricción absolutamente razonable que parece tener un reflejo claro en el mundo que observamos porque una cosa es o no es, pero no puede tener ambas propiedades simultáneamente.

Este principio tan evidente y básico, curiosamente, no se da en la computación cuántica. Y es que los cúbits, que son la unidad mínima de información en esta disciplina, a diferencia de los bits no tienen un único valor en un momento dado; lo que tienen es una combinación de los estados cero y uno simultáneamente. Pueden tener mucho de estado cero y poco de estado uno. O mucho de estado uno y poco de estado cero. O lo mismo de ambos. O cualquier otra combinación de estos dos estados que se os ocurra.

Qué son los estados cuánticos

La física que explica cómo se codifica el estado cuántico de un cúbit es compleja. No es necesario que profundicemos en esta parte para seguir adelante con el artículo, pero sí es interesante que sepamos que el estado cuántico está asociado a características como el espín de un electrón, que es una propiedad intrínseca de las partículas elementales, al igual que la carga eléctrica, derivada de su momento de rotación angular.

Esta idea no resulta intuitiva, pero tiene su origen en uno de los principios fundamentales de la mecánica cuántica conocido como principio de superposición de estados. Y es esencial porque en gran medida explica el enorme potencial que tienen los procesadores cuánticos.

En un procesador cuántico de n cúbits un estado concreto de la máquina es una combinación de todas las posibles colecciones de n unos y ceros

En un ordenador clásico la cantidad de información que podemos codificar en un estado concreto utilizando n bits tiene tamaño n, pero en un procesador cuántico de n cúbits un estado concreto de la máquina es una combinación de todas las posibles colecciones de n unos y ceros.

Cada una de esas posibles colecciones tiene una probabilidad que nos indica, de alguna forma, cuánto de esa colección en particular hay en el estado interno de la máquina, que está determinado por la combinación de todas las posibles colecciones en una proporción concreta indicada por la probabilidad de cada una de ellas.

Cuantica1Si en un ordenador cuántico pasamos de trabajar con n cúbits a hacerlo con n+1 cúbits estaremos duplicando la información que almacena el estado interno de la máquina, que pasará de 2^n a 2^n+1.

Como veis, esta idea es algo compleja, pero podemos intuirla si aceptamos el principio de superposición cuántica y la posibilidad de que el estado de un objeto sea el resultado de la ocurrencia simultánea de varias opciones con distinta probabilidad. Una consecuencia muy importante de esta propiedad de los ordenadores cuánticos es que la cantidad de información que contiene un estado concreto de la máquina tiene tamaño 2^n, y no n, como en los ordenadores clásicos.

Esta diferencia es esencial y explica el potencial de la computación cuántica, pero también puede ayudarnos a intuir su complejidad, en la que indagaremos un poco más adelante. Si en un ordenador clásico pasamos de trabajar con n bits a hacerlo con n+1 bits estaremos incrementando la información que almacena el estado interno de la máquina en un único bit.

Sin embargo, si en un ordenador cuántico pasamos de trabajar con n cúbits a hacerlo con n+1 cúbits estaremos duplicando la información que almacena el estado interno de la máquina, que pasará de 2^n a 2^n+1. Esto significa, sencillamente, que el incremento de la capacidad de un ordenador clásico a medida que introducimos más bits es lineal, mientras que el de un ordenador cuántico a medida que incrementamos el número de cúbits es exponencial.

Ya sabemos que el bit y el cúbit son las unidades mínimas de información que manejan los ordenadores clásicos y cuánticos, por lo que podemos dar un paso más hacia delante y repasar cómo hacemos operaciones con ellos. Los elementos que nos permiten operar con bits en los ordenadores clásicos son las puertas lógicas, que implementan las operaciones lógicas del Álgebra de Boole.

Este álgebra es una estructura diseñada para trabajar sobre expresiones de la lógica proposicional que tienen la peculiaridad de que solo pueden adoptar uno de dos posibles valores, cierto o falso, de ahí que sea también perfecta para llevar a cabo operaciones en sistemas digitales binarios, que, por tanto, también pueden adoptar en un instante dado solo uno de dos valores posibles: 0 o 1.

Cuantica2Las puertas lógicas cuánticas que hemos conseguido implementar actualmente en los procesadores cuánticos son CNOT, Pauli, Hadamard, Toffoli o SWAP, entre otras.

La operación lógica AND implementa el producto; la operación OR, la suma, y la operación NOT invierte el resultado de las otras dos, con las que puede combinarse para implementar las operaciones NAND y NOR. Estas, junto con la operación de suma exclusiva (XOR) y su negación (XNOR) son las operaciones lógicas básicas con las que trabajan a bajo nivel los ordenadores que todos utilizamos actualmente. Y con ellas son capaces de resolver todas las tareas que llevamos a cabo.

Cada una de ellas nos permite modificar el estado interno de la CPU, de manera que podemos definir un algoritmo como una secuencia de operaciones lógicas que modifican el estado interno del procesador hasta que alcance el valor que nos ofrece la solución a un problema dado. Un ordenador cuántico solo nos resultará de utilidad si nos permite llevar a cabo operaciones con los cúbits, que, como hemos visto, son las unidades de información que maneja.

Nuestro objetivo es utilizarlos para resolver problemas, y el procedimiento para conseguirlo es esencialmente el mismo que hemos descrito cuando hemos hablado de los ordenadores convencionales, solo que, en este caso, las puertas lógicas serán puertas lógicas cuánticas diseñadas para llevar a cabo operaciones lógicas cuánticas.

Las puertas lógicas cuánticas se representan bajo la forma de matrices

Sabemos que las operaciones lógicas que llevan a cabo los microprocesadores de los ordenadores clásicos son AND, OR, XOR, NOT, NAND, NOR y XNOR, y con ellas son capaces de llevar a cabo todas las tareas que hacemos con un ordenador hoy en día. Los ordenadores cuánticos no son muy diferentes, pero en vez de utilizar estas puertas lógicas usan las puertas lógicas cuánticas que hemos conseguido implementar actualmente, que son CNOT, Pauli, Hadamard, Toffoli o SWAP, entre otras.

No vamos a profundizar en su base matemática porque es compleja y no es necesario que la conozcamos para entender las ideas básicas de este artículo, pero es interesante saber que las puertas lógicas cuánticas se representan bajo la forma de matrices.

De esta manera, para calcular el resultado que obtendremos en la salida de la puerta cuántica tenemos que efectuar el producto de la matriz y el vector que representa el estado interno en un instante dado de nuestro ordenador cuántico.

Qué es la decoherencia cuántica y por qué los ordenadores cuánticos tienen ese aspecto tan extraño

Si diseñamos un algoritmo que recurre a una secuencia dada de operaciones lógicas cuánticas podremos ir modificando el estado interno de nuestro ordenador cuántico hasta obtener el resultado del problema que le hemos planteado inicialmente. Esta estrategia, como veis, es idéntica a la que utilizamos en los ordenadores clásicos.

Sin embargo, sabemos que debido al principio de superposición un bit cuántico adopta varios valores simultáneamente, por lo que al realizar una operación lógica cuántica a partir de varios bits cuánticos no obtendremos un único resultado; llegaremos simultáneamente a múltiples resultados como consecuencia de la multiplicidad de estados que adoptan los bits involucrados en la operación lógica cuántica.

Estamos retomando una vez más la idea que hemos desarrollado unos párrafos más arriba, cuando vimos que la capacidad de cálculo de los ordenadores cuánticos se incrementa exponencialmente a medida que somos capaces de llevar a cabo operaciones con más cúbits.

Cuantica6Debido al principio de superposición un bit cuántico adopta varios valores simultáneamente, por lo que al realizar una operación lógica cuántica a partir de varios bits cuánticos no obtendremos un único resultado.

Y esto nos permite llegar a una primera conclusión con la que llevamos coqueteando desde los primeros párrafos del artículo: los ordenadores cuánticos son más potentes que los clásicos en la medida en que cada una de las operaciones lógicas que podemos llevar a cabo con ellos nos devuelve más resultados que una operación lógica clásica.

Esta capacidad se va acumulando a medida que llevamos a cabo más y más operaciones lógicas cuánticas hasta completar la secuencia establecida por nuestro algoritmo para resolver un problema concreto, lo que marca una diferencia enorme con la computación clásica. Hasta aquí todo pinta muy bien, pero hay dos razones de mucho peso que explican por qué la computación cuántica aún no ha acabado con la computación tradicional.

Lo lógico sería pensar que si la primera es tan eficiente debería haber conseguido desplazar a la computación clásica e imponerse con una claridad aplastante en algunos escenarios de uso. Y no ha sido así. Al menos todavía. La primera razón es que por el momento tenemos pocos algoritmos cuánticos porque estas máquinas son muy difíciles de programar, y, por tanto, aún somos capaces de resolver pocos problemas recurriendo a la computación cuántica.

La segunda razón consiste en que es muy difícil preservar el estado de un sistema cuántico debido a que la superposición se rompe con facilidad a causa de la decoherencia cuántica. Antes de que veamos en qué consiste este fenómeno necesitamos introducir un concepto más que no es otra cosa que una propiedad esencial de los sistemas cuánticos: el entrelazamiento.

Este fenómeno no tiene un equivalente en la física clásica, y consiste en que el estado de los sistemas cuánticos involucrados, que pueden ser dos o más, es el mismo. Esto significa que estos objetos, en realidad, forman parte de un mismo sistema, incluso aunque estén separados físicamente. De hecho, la distancia no importa.

GooglesycamoreEl procesador Sycamore con el que Google consiguió alcanzar la supremacía cuántica en 2019 tiene 54 cúbits. El chip de esta fotografía es el procesador Bristlecone, que tiene 72 cúbits.

Si dos partículas, objetos o sistemas están entrelazados mediante este fenómeno cuántico, cuando midamos las propiedades físicas de uno de ellos estaremos condicionando instantáneamente las propiedades físicas del otro sistema con el que está entrelazado. Incluso aunque esté en la otra punta del Universo.

Suena a ciencia ficción, es verdad, pero por muy extraño y sorprendente que nos parezca este fenómeno se ha comprobado empíricamente. De hecho, es, junto a la superposición de estados de la que hemos hablado, uno de los principios fundamentales de la computación cuántica. Volvamos ahora a la decoherencia cuántica.

Este fenómeno se produce cuando desaparecen las condiciones necesarias para que un sistema que se encuentra en un estado cuántico entrelazado se mantenga. Una forma quizá un poco más sencilla de describirlo consiste en verlo como un sistema que deja de comportarse como dictan las reglas de la mecánica cuántica cuando se dan unas condiciones determinadas, pasando a comportarse a partir de ese instante como dictan las reglas de la física clásica.

La decoherencia cuántica se produce cuando desaparecen las condiciones necesarias para que un sistema que se encuentra en un estado cuántico entrelazado se mantenga

Cuando aparece la decoherencia cuántica desaparecen los efectos cuánticos. Y, por tanto, también las ventajas que acarrean en el contexto de la computación cuántica. Este fenómeno es muy importante porque nos ayuda a entender por qué muchos sistemas físicos macroscópicos no exhiben efectos cuánticos. O, lo que es lo mismo, por qué en nuestro entorno cotidiano no podemos observar los contraintuitivos efectos de la mecánica cuántica.

Si tenemos presente lo que acabamos de ver podemos intuir que si se ven afectadas la superposición y el entrelazamiento como consecuencia de la decoherencia del sistema cuántico involucrado en el funcionamiento de un ordenador cuántico, se producirán errores y los algoritmos no nos devolverán los resultados correctos.

Los estados cuánticos se mantienen durante un periodo de tiempo limitado, y este tiempo es, precisamente, el que tenemos para llevar a cabo operaciones lógicas cuánticas con los cúbits de nuestro ordenador. Además, a medida que añadimos cúbits más difícil es mantener bajo control los errores preservando el estado cuántico del sistema.

Para evitar que los cúbits cambien de estado cuántico de forma espontánea como consecuencia de las perturbaciones introducidas por la energía térmica los ordenadores cuánticos actuales trabajan a una temperatura extremadamente baja. De hecho, está muy cerca del cero absoluto, que es -273,15 grados centígrados.

La temperatura de trabajo de los equipos cuánticos que tienen compañías como Intel, Google o IBM es de unos 20 milikelvin, que son aproximadamente -273 grados centígrados, lo que nos permite intuir que el sistema de refrigeración que es necesario poner a punto para alcanzar y mantener una temperatura tan extremadamente baja es complejo.

Precisamente ese sofisticado sistema de refrigeración es el responsable del aspecto extraño que tienen los ordenadores cuánticos, que no se parecen absolutamente nada a los ordenadores clásicos con los que todos estamos familiarizados.

La importancia de trabajar a una temperatura lo más cercana posible al cero absoluto reside en que en este estado la energía interna del sistema es la más baja posible, lo que provoca que las partículas fundamentales carezcan de movimiento según los principios de la mecánica clásica.

No obstante, aunque seamos capaces de alcanzar el cero absoluto seguirá existiendo una energía residual, conocida en mecánica cuántica como energía del punto cero, que es el nivel de energía más bajo que puede tener un sistema físico.

Qué problemas esperamos resolver con los ordenadores cuánticos

Los avances en el diseño de los ordenadores cuánticos son esperanzadores, no cabe duda, sobre todo si echamos la vista atrás por un instante y contemplamos lo poco desarrollada que estaba esta disciplina hace solo dos décadas. Sin embargo, las capacidades de las máquinas de unas pocas decenas de cúbits distan mucho de permitirnos llevar a cabo cálculos realmente relevantes.

James Clarke, el director del laboratorio de computación cuántica de Intel, nos confesó durante nuestra visita a sus instalaciones en Delft (Holanda), que para que un ordenador cuántico sea significativamente mejor que uno clásico tendrá que trabajar con unos 1000 cúbits. Solo así llegarán a ser realmente relevantes. Y para alcanzar este objetivo aún quedan años de investigación que nos ayuden a encontrar la solución a los desafíos que todavía están sobre la mesa.

Cuantica7En algunos escenarios, que ni mucho menos en todos, la computación cuántica es exponencialmente más rápida que la clásica. En cualquier caso, ambas están destinadas a convivir.

¿Realmente merece la pena tanto esfuerzo? Sí, sin duda la merece. En algunos escenarios, que ni mucho menos en todos, la computación cuántica es exponencialmente más rápida que la clásica, por lo que los científicos confían en que marque la diferencia en criptografía, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras disciplinas científicas, como la medicina, la física, la ingeniería o la química, que también podrán verse beneficiadas por la altísima eficiencia que se espera que pongan los ordenadores cuánticos en nuestras manos en el futuro.

Aun así, lo razonable es que seamos realistas y tengamos presente que los científicos actualmente están trabajando con muy pocos algoritmos que puedan ejecutarse correctamente sobre un procesador cuántico. De hecho, habitualmente trabajan sobre simuladores y no sobre máquinas cuánticas reales.

Ni siquiera está del todo claro cómo debe abordarse el proceso de programación de un ordenador cuántico, aunque ya están disponibles plataformas de desarrollo de algoritmos cuánticos, como las de Microsoft, IBM o Google, que nos invitan a mirar hacia el futuro con un optimismo razonable.

Qué es la supremacía cuántica

Entender este concepto no es difícil. En realidad no es más que el hito que alcanzaremos cuando un ordenador cuántico sea más rápido en la práctica que un ordenador clásico cuando ambos se enfrenten a la resolución de un mismo problema. No obstante, esta definición admite matices. ¿En qué medida debe ser más rápido el ordenador cuántico? ¿Mucho? ¿Basta que lo sea solo un poco?

La idea comúnmente aceptada propone que la máquina cuántica consiga resolver en un plazo de tiempo abarcable un problema que un superordenador clásico resolvería en un plazo de tiempo inasumible dada su extensión.

Hasta ahora los dos únicos equipos de investigación que han declarado haber alcanzado este hito han sido el dirigido por John Martinis en Google y el liderado por Jian-Wei Pan en la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y la Universidad Tsinghua de Pekín.

El artículo que los investigadores de Google publicaron en su momento en Nature es un texto científico, y, como tal, su contenido es complejo. Aun así, hay varias ideas interesantes en las que merece la pena que indaguemos sin entrar en detalles demasiado complicados.

La primera de ellas consiste en que el procesador cuántico Sycamore utilizado por Google incorpora 53 cúbits superconductores, lo que significa que un estado interno concreto de esta máquina tiene un tamaño de 2^53.

Para intuir qué significa esto solo tenemos que recordar que en un procesador clásico de n bits la cantidad de información que podemos codificar en un estado concreto utilizando esos n bits tiene tamaño n, pero en un procesador cuántico de n cúbits un estado concreto de la máquina tiene tamaño 2^n.

Cuantica8Hasta ahora los dos únicos equipos de investigación que han declarado haber alcanzado la supremacía cuántica han sido los liderados por John Martinis y Jian-Wei Pan.

Otra idea interesante expuesta por los investigadores de Google en su artículo explica por qué han decidido utilizar en su experimento un generador de números pseudoaleatorios. Según ellos su elección es la correcta a la hora de poner a prueba la capacidad de su ordenador cuántico porque este procedimiento carece de estructura y garantiza un esfuerzo computacional lo suficientemente elevado para que un superordenador clásico no sea capaz de resolverlo en un plazo de tiempo abarcable.

Es posible alcanzar la supremacía cuántica utilizando enfoques y tecnologías muy diferentes

La última explicación de los investigadores del equipo de John Martinis en la que merece la pena que nos detengamos detalla qué método han utilizado para cerciorarse de que tanto su procesador cuántico como su algoritmo han funcionado correctamente. En su artículo explican que han recurrido a un método conocido como prueba de entropía cruzada que, grosso modo, compara la frecuencia con la que se observa experimentalmente cada salida del ordenador cuántico con la distribución de probabilidad calculada mediante simulación en un ordenador clásico.

La estrategia utilizada por los investigadores asiáticos es radicalmente diferente a la empleada por el equipo de John Martinis. Y es que el grupo de Jian-Wei Pan ha puesto a punto un sistema cuántico que utiliza un circuito óptico capaz de aprovechar la propiedad cuántica que permite a los fotones viajar aleatoriamente en distintas direcciones para llevar a cabo cálculos extraordinariamente complejos.

Lo que nos interesa no es tanto conocer con detalle cómo funciona el experimento que han llevado a cabo los investigadores chinos como fijarnos en que es posible alcanzar la supremacía cuántica utilizando enfoques y tecnologías muy diferentes.

De hecho, es muy probable que durante los próximos meses otros grupos de investigación y otras empresas también lleven a cabo un logro equiparable al que ya tienen en su currículo estos investigadores chinos y estadounidenses.

Cuáles son los desafíos que tienen por delante los ordenadores cuánticos

Todo lo que hemos visto hasta este momento nos ayuda a intuir algunos de los retos que tiene la computación cuántica por delante, una realidad que en ningún caso empaña el enorme potencial que tiene esta disciplina.

Aun así, debemos ser cautos y confiar en que los investigadores sigan trabajando duro para que algún día los ordenadores cuánticos nos ayuden a encontrar la solución a algunos de los desafíos a los que se enfrenta la humanidad.

Estos son los cuatro retos de más envergadura en los que están trabajando los investigadores:

  • Necesitamos cúbits de más calidad. La información cuántica con la que operan los sistemas cuánticos se destruye en un periodo de tiempo breve, por lo que tener cúbits de más calidad nos permitirá dilatar la vida útil de la información cuántica y llevar a cabo operaciones más complejas con ella.
  • Un sistema de corrección de errores nos ayudará a garantizar que los resultados que nos entrega nuestro ordenador cuántico son correctos. Como hemos visto, aún no lo tenemos, y a medida que los grupos de investigación integran más cúbits en los ordenadores cuánticos resulta más difícil preservar la integridad del estado cuántico del sistema.
  • Además de tener cúbits de más calidad y sistemas de corrección de errores es necesario desarrollar nuevas herramientas que nos permitan controlarlos con precisión y llevar a cabo más operaciones lógicas con ellos. Su manipulación se vuelve mucho más compleja a medida que se incrementa el número de cúbits de los sistemas cuánticos.
  • También es necesario desarrollar más la arquitectura de los ordenadores cuánticos, como la electrónica de control, el procesador de control cuántico o los compiladores cuánticos. Uno de los retos más imponentes a los que se enfrentan los investigadores consiste en implementar nuevos algoritmos cuánticos que sean capaces de ayudarnos a abordar los problemas que no podemos resolver con los superordenadores clásicos más potentes que tenemos hoy en día. Estos algoritmos son los que permitirán a los ordenadores cuánticos marcar la diferencia.

No aspiran a llegar a nuestras casas, pero ya están llegando a nuestras vidas

Las computaciones clásica y cuántica están condenadas a entenderse. Los ordenadores cuánticos no aspiran a reemplazar los ordenadores clásicos; pretenden complementarlos reduciendo drásticamente el tiempo invertido en la ejecución de aquellos algoritmos que actualmente tienen un coste computacional inasumible si nos ceñimos al tiempo que requieren.

La corrección de errores es probablemente el reto más complejo que tendremos que resolver para que los ordenadores cuánticos alcancen una supremacía real, y los técnicos que están trabajando en esta disciplina reconocen que este momento está aún lejos.

Los ordenadores cuánticos no aspiran a reemplazar los ordenadores clásicos; pretenden complementarlos reduciendo drásticamente el tiempo invertido en la ejecución de algunos algoritmos

James Clarke, el director del laboratorio de computación cuántica de Intel, y Lieven Vandersypen, investigador y profesor de tecnología cuántica en la Universidad de Delft, creen que, si se mantiene el ritmo de desarrollo actual, tendremos ordenadores cuánticos interesantes en cinco años.

Serán máquinas con decenas de cúbits, probablemente incluso con más de un centenar de cúbits, que resultarán muy útiles como campo de pruebas. Nos ayudarán a seguir avanzando en los métodos de corrección de errores y probablemente también pondrán a nuestro alcance nuevas aplicaciones en las que la computación cuántica puede marcar la diferencia.

SupercomputacionLa computación cuántica ya está llegando a los centros de supercomputación. El de la foto es el Barcelona Supercomputing Center, que construyó hace tiempo su propio ordenador cuántico de dos cúbits como plataforma de pruebas.

Sin embargo, estos mismos expertos reconocen que los ordenadores cuánticos no tendrán un impacto contundente en nuestras vidas, y, por tanto, claramente perceptible, hasta dentro de no menos de quince años.

Esta visión es interesante porque procede de personas que están involucradas de lleno en el diseño y la implementación de ordenadores cuánticos, pero no deja de ser una estimación, por lo que puede cumplirse, o no.

La potencia de un ordenador cuántico está en gran medida condicionada por la calidad de sus cúbits

Si nos ceñimos al escenario actual IBM, Intel, Google y Honeywell parecen encontrarse en una posición relativamente cómoda porque todas ellas tienen ordenadores cuánticos funcionales con una capacidad interesante como entorno de pruebas e investigación.

Pero no debemos menospreciar en absoluto el rol que pueden jugar otras compañías, como Microsoft, que también están realizando esfuerzos importantes en el terreno de la computación cuántica.

La potencia de un ordenador cuántico no está definida únicamente por el número de cúbits con el que es capaz de trabajar, sino también por su calidad, entendida como la capacidad de estos cúbits de no resultar perturbados por el ruido, y por la eficiencia de los algoritmos que podemos ejecutar sobre este hardware.

En cualquier caso, ya son lo suficientemente avanzados para que algunos centros de supercomputación, como los franceses y alemanes, hayan decidido introducirlos en su infraestructura como un procesador especializado más que puede marcar la diferencia en la búsqueda de la solución a algunos de los problemas a los que se enfrenta la humanidad.


La noticia

Los ordenadores cuánticos, explicados: cómo funcionan, qué problemas pretenden resolver y qué desafíos deben superar para lograrlo

fue publicada originalmente en

Xataka

por
Juan Carlos López

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