研究科學家Marissa Giustina在聖芭芭拉谷歌量子AI實驗室安裝Bristlecone晶元

來源：Google Quantum AI Lab

新智元報道

來源：Google Blog，Nature等

作者：聞菲，小潘

【新智元導讀】谷歌今天宣布推出一款72個量子比特的通用量子計算機Bristlecone，實現了1%的低錯誤率，與9個量子比特的量子計算機持平。谷歌認為使用Bristlecone可以實現量子霸權。上周IBM才曝光了其50個量子比特量子原型機內部構造。谷歌在量子比特位數和錯誤率上的亮眼表現，霎時將2018年的量子霸權競賽賽點提前，接下來就看微軟傳言中的里程碑表現。

今天，谷歌量子AI實驗室研究科學家Julian Kelly在Google Research官博發文，介紹了經過同行評議的，谷歌的最新72位量子比特通用計算機。

Kelly介紹說，谷歌量子AI實驗室（Google Quantum AI Lab）的目標是構建可用於解決現實世界問題的量子計算機。谷歌的策略是使用與通用糾錯量子計算機兼容的系統來探索近期的應用。為了使量子處理器能夠在經典模擬的範圍之外運行演算法，它不僅需要大規模的量子比特，處理器在讀出（readout）和邏輯運算上的低錯誤率保證也十分重要，比如單比特門和兩比特門。

在洛杉磯舉行的美國物理學會年會上，谷歌展示了一個新的量子處理器Bristlecone。這個基於門的超導系統目的在於研究量子比特技術的系統誤差率和可擴展性，以及在量子模擬、優化和機器學習中的應用。

創紀錄72量子比特量子計算機，錯誤率1%，可實現量子霸權

Julian Kelly介紹，這個最新設備遵循是谷歌之前提出的9個量子比特量子計算機的線性陣列技術所對應的物理學原理，而該技術顯示的最佳結果如下：低的讀數錯誤率（1%）、單量子比特門（0.1%）以及最重要的雙量子比特門（0.6%）。該設備使用與9個量子比特的相同的模式進行耦合、控制和讀出，但將其擴展為一個包含72個量子比特的正方形數組。

實驗中，研究人員選擇了這種尺寸的設備來展示未來的量子霸權，使用面編碼研究一階和二階糾錯，並促進量子演算法在實際硬體上的發展。

左邊是谷歌最新的72量子比特量子處理器Bristlecone。右邊是該設備的圖示：每個「X」代表一個量子比特，量子比特之間以線性陣列方式相連。來源：Google Quantum AI Lab

在研究特定的應用程序之前，對量子處理器的量化能力很重要。谷歌的理論團隊已經開發出了一種基準測試工具來完成這項任務，通過在設備上應用隨機的量子電路來對系統的任務進行隨機分配，並通過一個經典的模擬方法來檢查抽樣輸出的分布情況。對於一個操作誤差足夠小的量子處理器，它可以在一個明確的計算機科學相關的問題上具有超越經典的超級計算機的表現，也即 「量子霸權」。這些隨機電路在量子比特和計算長度以及深度上都必須很大。

雖然目前還沒有人可以實現這個目標，但是谷歌研究人員計算後認為，量子霸權的目標可以通過使用49個量子比特，一個超過40的電路深度，一個低於0.5%的2個比特誤差進行完美的證明。他們相信，這個量子處理器優於超級計算機的實驗證明將會是這個領域的分水嶺，同時也是未來的主要目標之一。

錯誤率和量子比特位數之間的關係。紅色顯示了谷歌量子AI實驗室的預期研究方向，他們希望近期能夠開發出基於糾錯量子計算機的相關應用。來源：Google Quantum AI Lab

谷歌原本希望在9個量子比特的設備上實現類似的性能，但現在已經做到了72個量子比特。他們指出，未來在建造更大規模的量子計算機時，Bristlecone將會是一個令人信服的原理證明。谷歌也表示，在低的系統錯誤下運行像Bristlecone這樣的設備需要軟體、控制電子以及處理器本身等多種技術進行配合，因此接下來還需要在幾輪的迭代中對系統工程進行仔細的觀察。

谷歌量子AI實驗室指出，使用Bristlecone可以實現量子霸權，而且在這種水平上學習如何構建和操作設備會是一個令人興奮的挑戰。他們期待分享結果，而這也可以幫助更多的研究人員進行這方面的實驗。

谷歌：從49到72，我們不止比IBM優秀一點點

正如前文所說，谷歌曾表示要建立一個49量子比特的量子計算機來實現量子霸權，並稱這是他們計算後的結果。為什麼這次一下子跳到了「72」量子比特呢？

一直以來，大家都認為50個量子比特的量子計算機是實現量子霸權的「起步價」。就在谷歌拋出49個量子比特的量子計算機實現量子霸權的說法後不久，IBM就稱，他們的研究表明，對於某些特定的量子應用，可能需要56位乃至更多量子比特才能實現量子霸權。

不僅如此，2017年11月12日，IBM宣布成功研發出20量子位的量子計算機，並成功建成並測試全球首台50個量子比特的量子計算原型機。

上周，在舊金山舉行的IBM Inaugural Index開發者大會上，IBM對外展示了其50個量子比特原型機，且內部結構圖也同時曝光。

這可能是為什麼谷歌從2017年的「49」一下子跳躍到「72」的一個原因，超出這麼多，應該能打消各種疑慮。

但是，要實現量子霸權，就不得不說剛才提到的量子模擬。目前最強大的超級計算機，只能模擬46個量子比特。在傳統電子計算機上模擬通用量子計算機，是一個非常具有挑戰性的前沿研究工作。2017年11月，由武漢大學物理科學與技術學院袁聲軍教授、德國於利希超算中心金豐平研究員、Kristel Michielsen 教授和荷蘭格羅寧根大學Hans De Raedt 教授組成的研究團隊聯合攻關，在中國國家超級計算無錫中心的超級計算機神威·太湖之光上實現了一系列通用量子計算機的模擬，實現45量子比特模擬。然後，在2017年12月，團隊再次取得突破，實現了46量子比特模擬，創下了目前的世界紀錄。

可擴展性是實現通用量子計算機所面臨的難題之一。從45到46，看上去只是增加了一個比特，但在計算機模擬中，每增加一個量子比特，就需要將計算機的內存增加一倍。例如，模擬一個擁有45個量子比特的量子計算機，需要至少0.5 PB（約0.5x10^15 位元組）的內存。

因此，要模擬一個72量子比特的計算機，就需要數百萬倍的RAM（2^26（72-46）位元組）。我們很可能無法在超級計算機中使用那麼多的內存。所以，如果Bristlecone能夠比當前最強大的超級計算機更快地運行通用演算法，那麼量子霸權時代才將會到來。

搶佔2018量子霸權競賽賽點，小型商用量子計算機5年內出現

除了量子比特，實現量子霸權還需要低的錯誤率。一台很快但錯誤率很高的量子計算機，還不如經典的超級計算機。

根據谷歌的說法，量子計算機的最低錯誤率必須在1％以內，並且有接近100個量子比特的規模。目前看，在錯誤率上，谷歌在72位量子計算機上已經實現了這個目標，單量子比特門為0.1％，雙量子比特門為0.6％。

當我們可以實現幾十乃至幾百萬量子比特0.1-1％的錯誤率時，量子計算機將開始真正高效解決實際問題。這可能需要十年或者更久的時間。

但是，至少谷歌認為，在製造出大規模量子比特量子計算機之前，我們可能會先實現一些小型的、甚至是商用的量子計算機，或者說量子計算商業應用。

2017年，谷歌量子團隊在Nature刊文稱，他們堅信即使還缺乏能夠完整糾錯的理論，但5年之內仍會有與量子計算有關的小型設備問世，而這也將給投資者帶來短期的回報。「早期的量子計算設備將在量子模擬，量子輔助優化和量子採樣領域有商業運用。更快的計算速度對從人工智慧到金融和醫療等領域具有明顯的商業優勢。」

谷歌期望他們72個量子比特的Bristlecone量子計算機不僅能實現量子霸權，還能用作研究量子比特可擴展性和錯誤率的試驗裝置，開發量子模擬、優化和機器學習等應用程序。

2018年1月底，英國《金融時報》放出消息，在接下來幾周內，谷歌和微軟將分別宣布量子技術的兩項里程碑式的重大突破。

現在谷歌給出了他們的72量子比特量子計算機，接下來，就看微軟了。

谷歌官博原文：https://research.googleblog.com/2018/03/a-preview-of-bristlecone-googles-new.htm

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