21、大数定律系统设计与可靠量子计算挑战

大数定律系统设计与可靠量子计算挑战

1. 大数定律在系统设计中的应用

1.1 容错性

在纳米级别的制造和组装中，具有统计特性。由于少量电子维持状态并驱动逻辑转换，我们必须关注有源器件的行为。为了应对器件级以下的小数量效应，我们需要在器件级以上利用大数定律（LLN）效应。

常见的方法是使用错误检测码和纠错码，将多个数据元素组合在一起，以利用大数效应来保护单个位或线路。这些思想还扩展到了逻辑领域，出现了并发错误检测逻辑和纠错逻辑。

1.2 原子级系统堆栈的变化

传统的系统堆栈包括：
1. 可靠的器件
2. 门电路
3. 互连门电路和存储器的完美、确定性制造
4. 可靠的架构抽象
5. 假设硬件完美的软件

为了实现原子级计算，我们需要放宽对完美制造和可靠器件的期望。这必然会使缺陷和故障效应在系统堆栈的更高层次显现出来。在这些更高层次，我们可以将大量资源（如器件、门电路、线路、存储单元）组合在一起，利用大数定律效应来确保整体计算的完整性。修订后的系统堆栈可能如下：
1. 统计性器件
2. 故障检测和纠错电路
3. 器件和互连组件的统计性制造
4. 制造后的配置和校正
5. 对底层硬件持怀疑态度的软件

1.3 大数定律技术的作用

在原子级设计和工程计算中，需要改变保证组件和系统行为的方式。传统上，我们依赖器件级以下的大数定律效应来制造可靠的器件，但在原子级，我们可能无法保证单个器件的成品率，也难以确定性地指定结构的构建方式。

不过，我们仍然可以利用大数定律统计技