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量子摩爾定律問世!量子體積每年翻番,10年內實現量子霸權

新智元報道

來源:IBM

編輯:肖琴、大明

【新智元導讀】IBM今天宣布量子計算新里程碑:迄今為止最高的量子體積!與此同時,IBM發布了量子性能的「摩爾定律」,宣布其「量子霸權」時間表:為了在10年內實現量子霸權,需要每年將量子體積至少增加一倍。

量子摩爾定律來了!

在近日召開的 2019 年美國物理學會三月會議上,IBM拋出了這個概念。

在這次會議上,IBM 宣布它最新型的量子計算機、今年 1 月在 CES 上亮相的全球首台商用量子計算一體機IBM Q System One提供了 「迄今為止最高的量子體積」。

「量子體積」(Quantum Volume)是 IBM 提出的一個專用性能指標,用於測量量子計算機的強大程度,其影響因素包括量子比特數、門和測量誤差、設備交叉通信、以及設備連接和電路編譯效率等。

因此,量子體積越大,量子計算機的性能就越強大,能夠解決的實際問題就越多。

重要的是,IBM 發現量子體積遵循一種 「摩爾定律」:其量子計算機實現的量子體積,每年增加一倍:

2017 年 IBM 的 Tenerife 設備 (5-qubit) 已經實現了 4 量子體積;

2018 年的 IBM Q 設備 (20-qubit),其量子體積是 8;

2019 年最新推出的 IBM Q System One(20-qubit),量子體積達到 16.

也就是說,自 2017 年以來,IBM 每年將量子體積翻了一番。

這種倍增與摩爾定律非常相似。摩爾定律由英特爾創始人之一的戈登?摩爾提出,即:

集成電路上可容納的晶體管數目,約每隔兩年便會增加一倍

IBM還制定了一個雄心勃勃的時間表:為了在 2020 年代實現量子霸權,我們需要每年至少增加一倍的量子體積!

量子體積是什麼?

IBM 在博客上發布了對 System Q One 的幾個模型測試結果的概述。

當然,重點的測量指標是 「量子體積」,團隊還發表了一篇論文,詳細描述了這個指標以及如何計算。

在論文中,他們指出,新的度量標準 「量化了計算機成功實現的最大寬度和深度相同的隨機電路」,並指出它還與錯誤率密切相關。

除了提供迄今為止最高的量子體積之外,IBM Q System One 的性能還反映了 IBM 所測量到的最低錯誤率,平均 2-qubit gate 的錯誤率小於 2%,其最佳 gate 的錯誤率小於1%。

低錯誤率很重要,因為要想構建功能完備、大規模、通用、容錯的量子計算機,需要較長的相干時間和較低的錯誤率。

量子體積是衡量量子霸權 (Quantum Advantage, 又稱量子優勢) 進展的一個基本性能指標,在這一點上,量子應用程序帶來了超越經典計算機本身能力的重大、實際的好處。

接下來,詳細闡述「量子體積」的概念和意義。

IBM對 Q System One進行了詳細的基準測試,並在博客中公布IBM Q Network系統「Tokyo」和「Poughkeepsie」以及公開發布的IBM Q Experience系統「Tenerife」的一些性能數據。

特定量子計算機的性能可以在兩個層面上表示:與晶元中基礎量子位相關的度量,我們稱之為「量子器件」,以及整體系統性能。

下表比較了四個最近的IBM Q系統中量子器件的基本指標:

IBM Q System One的性能可以體現在測得的一些最優性能/最低錯誤率數字中。平均兩個量子比特門誤差小於2%,最佳門錯誤碼率小於1%。

IBM的設備基本上受到相干時間的限制,對於IBM Q System One來說平均為73μs。

平均兩比特率誤差率在相干極限的兩倍之內(1.68倍),該極限即由量子位T1和T2設定的理論極限(IBM QSystem One平均為74μs和69μs)。這表明IBM的控制項引起的誤差非常小,已經接近該器件上最高的量子比特保真度。

量子摩爾定律 :為了實現量子優勢,量子體積需要每年至少翻一番

為了在本世紀20年代實現量子優勢,需要每年至少將「量子體積」增加一倍。

IBM的五量子比特設備Teumife的量子體積是2017年首次通過IBM Q Experience量子云服務提供的,目前的IBM Q 20-量子位的高端設備的量子體積為8。最新結果表明,IBM Q System One性能已經超過16量子體積。自2017年以來,IBM Q團隊每年都實現了量子體積的倍增。

下面是一張量子系統開發路線圖,以量子體積為衡量標準,量子系統計算力每年增長一倍。

有趣的是,其實可以將上圖與Gordon Moore在1965年4月19日提出這張著名的「摩爾定律」圖表進行比較:

為了實現0.01%的誤差率,需要將相干時間提高到1-5毫秒,這是一個漫長的未來之路,在量子系統中實現這一目標需要克服很多激動人心的挑戰。

在制定系統路線圖的同時,需要同時研究元器件的基本物理特性,並測量了單個超導傳輸量子比特T1弛豫時間長達0.5毫秒(500微秒,質量因數為1500萬),研究結果表明這些器件不存在基本材料上的限制問題。

雖然「量子體積」可用於表徵設備性能,但業界也可以使用其他指標,例如測量設備上的糾纏量子位的方式,從中提取有關係統性能的更多信息。

對於多量子位糾纏,一個簡單的衡量標準是n-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)狀態的斷層攝影(可完全描述未知量子態的相同集合的過程),比如4量子位狀態。

首先準備GHZ狀態,並通過在不同基礎上的各個量子位的投影,重建我們創建的狀態。這裡的量度指標是可實現的實驗狀態相對於目標狀態的保真度。

狀態層析成像對測量誤差很敏感,因此如果不具備去除這些誤差影響的技術,我們重建的4量子位 GHZ狀態的保真度為0.66,可以繪製出如下的密度矩陣:

不過,可以通過額外校準測量來確定測量誤差的倒數,並對層析成像數據進行測量校正,從而降低這些誤差。同樣的數據經過校正處理後,保真度提升至0.98。請注意,此值不包括誤差線,誤差線將包含由於狀態準備和測量誤差引起的統計噪音和系統噪音。

Qiskit Ignis是一種理解和降低量子電路和器件噪音的框架,也是IBM的開源量子開發套件Qiskit的一部分。Qiskit Ignis中包括測量誤差降噪。

降噪後的4比特GHZ狀態層析成像,保真度為0.98

我們還對IBM Q System One上的真正糾纏狀態進行了初步測量,共有多達18個量子比特糾纏。

這些初步結果,再加上量子體積和降低測量誤差技術的改進,以及新的快速高保真量子位測量的成果,將在2019年3月美國物理學會的會議上公布。

量子計算的雜訊中間量子(NISQ)時代的到來是一個激動人心的時刻——從硬體,軟體到物理學的突破,再到新的量度標準的誕生。要在實用系統上繼續改進「量子體積」量度標準,仍需要進一步的研究和應用。IBM計劃在紐約Poughkeepsie開設新的量子計算中心,在2019年下半年製造具有相當性能水平的量子計算系統。

1965年,戈登·摩爾曾斷言:「集成電子技術的未來是電子產品本身的未來。」而我們現在相信,量子計算的未來將成為計算機本身的未來。

史上最高量子體積的量子計算機,是何方神聖?

IBM Q System One,號稱全球首台量子計算一體機,它體積如同大象,算力不敵小手機。

今年 1 月,拉斯維加斯 CES 展會上,Q System One 首次亮相。

IBM Q System One

它猶如一件藝術品,被安置在一個 2.74 米高、2.74 寬的的硼硅玻璃櫃中,中間掛著吊燈一般的量子計算核心硬體,由一個閃亮的圓柱形黑色外殼包裹,裡面的所有部件都被精妙地隱藏起來。

當然,為了方便維護,玻璃外殼可以使用電機打開。

IBM Q System One 由許多自定義組件組成,這些組件協同工作,可用於最先進的基於雲的量子計算程序,包括:

具有穩定性和自動校準能力的量子硬體設計,提供可重複、可預測的高質量量子比特。

製冷工程,提供連續冷卻、孤立的量子環境。

緊湊型高精度電子元件,可嚴格控制大量量子比特。

量子固件,可管理系統運行狀況並啟用系統升級,無需用戶停機。

經典計算能力,提供安全的雲訪問和量子演算法的混合運行。

以及 IBM 剛剛公布的,它的 「量子體積」 達到了 16。

如果明年 IBM 如約推出 32 量子體積的計算機,又會是何等的高端藝術品呢?

巨頭攪局,量子計算競爭白熱化

根據 BCC Research 的數據,到 2022 年,全球量子計算市場的複合年均增長率預計將達到 37.3%,產值達到 1.61 億美元左右。再往後,2027 年該市場的年複合增長率將達到 53% 左右,產值達到 13 億美元。

這個預測並不誇張。因為,這個領域的競爭正在加劇。

英特爾、微軟、谷歌等主要競爭對手正在加入競爭。這些巨頭科技公司正不遺餘力地將量子計算商業化和民主化,使其進入商用領域。

英特爾最近與 Bluefors 和 Afore 合作推出了首款量子低溫晶圓探針 (Cryogenic Wafer Prober)。這種裝置可以加速基於硅的量子晶元上量子比特的測試過程。

微軟的量子網路也正在成長。作為該公司量子開發工具包的一部分,微軟大力推廣其「量子友好」 的最新編程語言 Q#(Q-sharp)。微軟的目標是開發一種通用量子計算機,採用堅固的基於納米線的硬體結構,具有糾錯機制。

以此同時,谷歌在去年 7 月發布了名為 Cirq 的開源軟體工具包,以幫助開發人員測試量子計算演算法。此外,在去年 3 月,谷歌宣布推出 Bristlecone,一台 72 量子比特的通用量子計算機。

參考鏈接:

https://www.ibm.com/blogs/research/2019/03/power-quantum-device/

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