IBM驳斥谷歌，量子霸权VS量子优势，量子计算离我们还有多远

Google 提“量子霸权”，IBM 提“量子优势”，这两种提法说的是一个意思吗？量子优势与量子霸权比拟，到底哪个更激进？它们将若何影响科技界、工业界和我们的将来？今天的文章就是关于量子霸权与量子优势的一篇专业又有趣的科普。

撰文 | 无邪（量子计较范畴研究人员）

两个大佬级的科技公司正在全力推进量子计较机的研发，Google提“量子霸权（quantum supremacy）”，IBM提“量子优势（quantum advantage）”，这两种提法是一个意思吗？量子霸权给人感受就很蛮横啊，是不是量子霸权就比量子优势更为激进呢？在这两个概念提出之初，笔者也感受量子优势是更为暖和的，但跟着理解的慢慢加深，此刻有了纷歧样的观点。借着Google比来声称的量子霸权的横空出生避世（这一提法另有争议。据最新动静，IBM在其10月21日颁发的预印本论文中对Google经典计较机模拟部门做了新的评估。拜见跋文），笔者在此谈谈小我看法，接待方家指教。

1.Google与“量子霸权”

9月底，Google 量子 AI 团队经由过程 NASA STI program 发布了一份陈述，题为“采用一个可编程超导处置器实现量子霸权”。文中报道了一个包含53个量子比特的量子芯片，在态空间随机采样算法上，对一个实例执行100万次需要约200秒，而对于同样的使命，要达到同样的保真度，采用今朝最强的超等计较机大约需要一万年。

Google量子计较芯片“Sycamore” | 图片来历：NTRS/NASA

这块芯片的代号叫“Sycamore”，用一种美国的悬铃木（有点像法国梧桐）来定名，芯片上还印了一片悬铃木叶似的 logo。这也是Google量子计较芯片的定名特色，好比他们正在测试中的另一块包含72个量子比特的芯片则定名为“Bristlecone”，以狐从头至尾松来定名，芯片上则印着一个松果。无论是悬铃木仍是狐从头至尾松，都用上了最新的封装手艺——倒装焊，这一手艺使得对量子比特进行二维矩阵式摆列当作为可能，而这种近邻耦合的矩阵摆列形式是进行概况编码量子纠错所需要的。由此可以揣度Google有可能在不久的未来测试真正意义上的量子纠错，不外“量子霸权”更合适现阶段的成长需要。

悬铃木看起来只有53个量子比特，但事实上它包含了142个！只是此中88个量子比特仅作为耦合器工作，别的54个（哦！抱愧，坏了一个）作为全功能的量子比特利用。尽管坏失落一个，53个量子比特也足以演示“量子霸权”了，它的态空间（指53个量子比特构成的量子系统所有可能存在的量子态的调集）维度高达2^53，有乐趣的同窗可以算一算这是多大的一个数。若是可以或许全数用上，现有的超等计较机别说计较了，就是存储这个态（存储耗损的是空间，因为53个量子比特的纠缠态过于复杂，需要耗损极大的内存空间）就够喝上好几壶了。

悬铃木的拓扑布局。叉叉是量子比特，蓝色菱形块也是，只不外作为可调的耦合器来用 | 图片来历：NTRS/NASA

Google团队对芯片做了周全的基准测试，成果表白总体的单比特量子门和双比特量子门操作保真度都可以或许达到99%以上，已经根基达到了可以或许进行概况编码纠错的阈值。在更多的细节中，团队还指出，这些量子门操作的错误率中，本家儿要当作分是离散的、局域的泡利错误（一个量子比特发生了比特翻转或相位翻转），这就意味着这些错误都是可以用量子纠错算法来消弭的。对于将来的量子纠错而言，这无疑是一个好动静。

2.量子纠错有多主要？

说到量子纠错，也许良多人并不克不及立即感触感染到其主要意义。在现有手艺下，所有的量子比特或多或少都是存在噪声干扰的，我们将这种有噪声的量子计较单位称之为“物理比特”。可是，要实现一些有效的量子算法，好比闻名的 Shor 算法（就是那个那个……能破解暗码的那个），对错误率的要求高得多，直接用物理比特是不成能的。

那怎么办呢？独一的法子就是操纵量子纠错，用一大堆有噪声的物理比特，经由过程恰当的编码形式，来暗示一个比特的信息。我们把这种量子比特称之为“逻辑量子比特”。将信息编码到更大的空间中去以确保信息不易丢掉是通信中最常用的手段，例如说两小我打德律风，德律风线上有噪音导致听到的声音断断续续，要想确保对方听到，我们经常会说：“对对对对对，对对对对对，就是它，就是它，对的，是的……”这样即便对方漏听了几个对，仍是会听到不少的对，然后就能确认是对了。

比力麻烦的是，量子宿世界与经典宿世界还有一个重大的区别：不雅测会导致量子态发生非幺正演化，迫使量子态投影到某一个与不雅测相关的算子的本征态上去。说人话就是，若是我们直接去看一个量子比特，这个量子比特的状况就会发生改变，最终揭示给我们的不会是它本来的样子。更可恨的是，这种改变是不成逆的，看过之后就再也回不去了——某些信息彻底丢掉了。

所以我们显然不克不及这样进行量子纠错。好在我们可以将一个量子比特与良多其他量子比特纠缠起来，然后只去看那些不包含信息的比特。在这种环境下，尽管测量得不到信息，但测量成果可以指示奇偶性的转变，从而给出“错误症候”，就像中医的“望闻问切”，一旦发现印堂发黑，就知道病入心肺，赶紧开药治病救人。正因为测量不获守信息，所以也就不粉碎信息，但我们却获得了错误症候，知道是哪个比彪炳错了，也就知道怎么纠错了。这就是量子纠错的根基思绪。

Shor提出的量子纠错编码，需要9个量子比特来编码一个逻辑量子比特。看不懂没关系。| 图片来历：Quantum computation and quantum information，Michael A. Nielsen&Isaac L. Chuang, Cambridge University Press, §10.2

量子纠错的编码体例有良多种，但不管什么样的方案，对单个物理比特的错误率都有一个根基要求。早年的编码方案，如CSS码、Shor编码等，对物理比特错误率的要求仍很是之高（大约为10^-6，即一百万次中错一次），今朝最好的物理量子比特距离这个要求还有两个数目级之差。

后来 Alexei Kitaev 提出了基于拓扑方式的概况编码[1]，这一编码形式采用二维矩阵形式摆列量子比特，比特之间只需要近邻耦合，它对错误率的阈值要求大约是0.75%，一千次里错7次就知足要求。这极大地降低了手艺要求，现有的尝试方案，好比超导量子电路已经达到了这一阈值要求，量子纠错在手艺上当作为了可能。不外，概况编码是有价格的——它需要极高的开销。以Google的量子比特为例，今朝的手艺程度，若是想达到求解Shor算法的要求，需要约3600个物理比特来编码一个逻辑比特。想想此刻才方才跨越50个，这个要求也是半斤八两高的。当然，还有良多其他很有潜力的编码形式，好比耶鲁大学本家儿推的玻色编码方案，鉴于其偏离本家儿题，在这里就不睁开来讲了。

注释 [1]：最早Kitaev的方式是环面码，后来发现环面几何布局不是必需的，于是Bravyi和Kitaev进一步成长为概况码，Freedman和Meyer也给出了一种平面码并证实这两种码是同构的。

概况编码，量子比特像棋盘一样矩阵摆列。黑色圆点是存储了信息的量子比特，蓝色圆点和红色圆点则是从属的用于纠错的量子比特，别离用于探测比特翻转错误和相位翻转错误。这种编码形式只需要近邻耦合（图中的绿色菱形块）| 图片来历：Building logical qubits in a superconducting quantum computing system, npj Quantum Information, DOI: 10.1038/s41534-016-0004-0

3.量子霸权：展示量子计较的潜力

回到量子霸权。Google采用了一种随机量子电路来展示量子计较的潜力。所谓随机量子电路，就是在一个量子门的调集中随机遴选一系列的门，感化在随机遴选的量子比特上（对于两比特门，则随机与它四个近邻的比特之间进行），最终的输出是2^53维的态空间上的一个随机取样（这个说法很绕，说白了就是我不管输出成果是什么，总之是那么多种可能状况的此中一种）。

Google团队最多做到53个量子比特，1113个单比特门，430个双比特门，整个算法的周期数[2]最大到m=20。作为对比，Google在德国于利希研究中间超算、今朝宿世界上排名第一的超算Summit，以及Google云计较办事器长进行了模拟。当m=20时，因为内存不足，计较机已经无法模拟。当m=14时，进行三百万次采样，保真度达到1%需要的运行时候测算下来为1年。当m=20，达到0.1%保真度所需要的运行时候估量要达到1万年！更令人受惊的数据是，做这个运算需要50万亿核时，需耗损1千兆度的电力（我想这还没计入给计较机散热的空挪用电）！把整个Google卖失落才有望完当作一次这样的计较。

注释 [2]：为了切确地执行量子算法，我们将量子门操作限制在一个个固按时长的时候段内，每个时候段就称之为一个周期cycle。

Summit超等计较机。峰值计较能力高达200 petaflops，比太湖之光的93超出跨越两倍以上 | 图片来历：Micah Singleton/The Verge

值得注重的是，量子计较机的运算能力是双指数加快的，这就是所谓的内订婚律（Hartmut Neven是Google量子AI的头，这个心猿意马律是以他的名字定名的）。量子比特数与算法深度（指可以或许有用执行的门操作层数，算法深度与错误率当作反比）将随时候指数增加，而量子计较能力又随之指数增加（第一个指数近似于摩尔心猿意马律，是手艺成长的速度，而第二个指数是相对于经典计较而言的，量子系统供给的态空间维度随比特数呈指数增加，因而其构成的纠缠系统复杂度也将呈指数增加，带来的计较潜能也随之指数增加）。这将是一个无比可骇的增速！以这种增速成长的话，经典计较机显然是瞠乎其后的。

另一个需要注重的处所是：Google用来演示量子霸权的算法是毫无意义的，它不解决，也压根不筹算解决任何问题。它的目标是为了展示量子计较的潜力。我们需要连结清醒的是，量子霸权演示顶用到的仍是有噪声的物理比特，距离用于解决真正意义上的计较问题还有很长的路要走。

内订婚律的提出者Hartmut Neven，今朝是Google量子AI尝试室的负责人 | 图片来历：

4.量子优势：催生贸易价值

几乎是同时，IBM也标的目的外界发作声音：他们近期会推出53个量子比特的量子云计较办事。时候上和数目上都如斯接近，令人不禁联想。对于量子霸权，IBM声称他们一向致力于实现“量子优势”：针对真实的应用场景，揭示出量子计较超越经典计较的能力。注重这里的“真实应用场景”几个字，言下之意就是，量子优势不仅要表现出计较能力的碾压，还得是有效的。换句话说，量子优势的实现，将可以或许催生出贸易价值来。对于一个追求好处而非抱负情怀的公司而言，这显然是他们做这件事的原始驱动力。

本年3月份，IBM在《天然》杂志上颁发了一篇关于量子机械进修的论文，提出两种用于机械进修的量子算法，操纵多量子比特系统超大的态空间作为机械进修的特征空间，实现量子的变分分类器，以及估算核函数。这两种方式有望在尝试上演示并实现“量子优势”。与Google的内订婚律近似的，IBM在其博客上发文提出量子时代的摩尔心猿意马律：量子体积将以每年翻一倍的速度增加。以这一增加速度，IBM估计将在2020年月实现量子优势。在这里，IBM界说了一个“量子体积”的指标，这是一个与活跃量子比特数及错误率相关的参数——量子比特数越多，同时错误率越低，则量子体积越大。这与内订婚律中的双指数是近似的概念——量子体积随时候指数增加，而量子计较能力随量子体积指数增加。

若是IBM实现量子优势，其摆设的多台量子计较云平台将很快可以发生贸易价值。或许这恰是IBM当前结构的良苦专心吧？

量子计较能力的“Moore心猿意马律”。| 图片来历：IBM Research Blog

可见，量子优势与量子霸权比拟，不是简单的换个概念。量子霸权是一个“里程碑”式的进展，它无疑给科技界、工业界注入了极大的决定信念，不外它仍是漫漫征程中的一小步，它并不克不及带来真正的贸易价值，而恰是这一点，是量子计较可否顺遂获得持续的、滚雪球式的本钱青睐的关头。

量子优势就是这个关头节点，没有人能展望它在什么时辰到来，因为要寻找一个有现实价值的量子算法并演示出来，其实不是一件轻易的事。不外我们完全应该连结乐不雅。比尔·盖茨说过：大大都人会强调近一两年的转变，而低估将来十年的转变。回望十年前，Transmon量子比特（也就是此刻大师遍及采用的比特单位）才方才提出来，Google量子计较的扛把子John Martinis还在玩相位量子比特。

最后，量子霸权一出，势必会影响国内各量子计较研究组和公司的研究策略，也会影响国度量子手艺成长的结构。这步棋，硬着头皮也要跟。作为此中人天然是倍感压力，不外，给本身，也给同业一句建议：连结清醒，尊敬科研纪律。

后记

原本已经心猿意马稿了，成果又有了“最新进展”：10月21日，IBM在arXiv颁发的一篇预印本论文称，Google在用经典计较机模拟的时辰优化不敷，导致过高的估量了经典计较的开销。按照他们最新的估算，对于同样的使命，一个优化后的模拟计较仅需要2.5天！从这个角度来讲，Google的“量子霸权”就不是真正的霸权了，因为按照其提出者John Preskill的原意，量子霸权必需是量子计较机能做而经典计较机不克不及做的，2.5天显然不长，究竟结果去拉斯维加斯度个周末就算完了。

IBM的一个本家儿要论点是：Google在估量经典计较的开销时，只考虑了超算的并行性和超大的内存，这导致了跨越40个量子比特之后薛心猿意马谔型模拟无法存储完整的量子态，只能回退到薛心猿意马谔-费曼型模拟，以时候换空间。事实上，经典计较机还有良多其他资本可用，好比硬盘！采用内存和硬盘的夹杂存储方案，就可以直接处置薛心猿意马谔型模拟，加上良多其他的优化方式，并在CPU和GPU夹杂节点长进行计较，53个量子比特，同样的随机量子电路模拟仅需2.5天，即即是54个量子比特，也只要6天。

这篇预印本论文尚未颠末同业评断，相信在后续几天里会获得不少专家的评论。笔者大致浏览了一下论文，暗示根基看不懂，能获得的就是上述这些信息。此外，这是一篇纯算法阐发的论文，尚未真正在超算上跑（这么短的时候，应该代码也没写出来），还不算“实锤”砸碎Google的量子霸权梦。从立场上来讲，这种论文和论点是正标的目的的、严谨的、有需要的，不外一放到Google和IBM互争量子计较头花的竞赛布景中，居然就有了种戏剧性的感受。此事且待后续各路大神的评论吧，笔者这里先mark一下。

Google悬铃木处置器使命模拟所需要的时候估量，优化后仅需2.5天 | https://www.ibm.com/blogs/research/2019/10/on-quantum-supremacy

参考资料

https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20190030475

https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/6/12/17453918/ibm-summit-worlds-fastest-supercomputer-america-department-of-energy

http://www.wsdm-conference.org/2018

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

编者的话

此刻加密通信用的暗码凡是有2000个比拿手。那么要用多大的量子计较机才可以或许破解这个暗码呢？本文介绍了量子体积这个概念，用来描写量子计较机的能力。若是我们用Shor的因子分化算法来破解一个N比拿手的暗码，我们需要一个量子体积大约为 1000 x 3000 N^3的量子计较机*（这里我们假设需要用1000个物理比特来实现一个逻辑量子比特）。所觉得了破解长度为2000比特的暗码，我们需要一个量子体积为 10^16量级的量子计较机。按照本文中提到的量子计较能力的“Moore心猿意马律”，到2055年我们也许会做出这种量子计较机。

在经典加密的经典通信中，2000个比特并不是暗码长度的极限。把暗码长度加到100万比拿手应该是可以做到的。要破解这样超长的暗码，量子计较机的量子体积需要达到 10^24量级。按照本文中提到的量子计较能力的“Moore心猿意马律”，到2085年我们也许会做出这种量子计较机。这个量子计较机大约有五十亿个物理比特，做600万亿次计较，就能破解100万比拿手的经典暗码。

*参考文献：PHYSICAL REVIEW A 86, 032324 (2012); “Surface codes: Towards practical large-scale quantum computation”

《返朴》，科学家领航的好科普。国际闻名物理学家文小刚与生物学家颜宁配合出任总编纂，与数十位分歧范畴一流学者构成的编委会一路，与你配合求索。存眷《返朴》介入更多会商。二次转载或合作请联系fanpusci@163.com。