谷歌 Sycamore 量子晶片 | 來源 ：網絡

出品 | 墨子沙龍

撰文 | 黃合良

2019年10月23日 ，谷歌在持續重金投入量子計算13年後 ，成功摘取量子計算領域的一個重要里程碑 ： 實驗證明「量子優越性」 ，在特定任務上 ，量子計算機可以大大超越經典計算機的計算能力了 。 雖然 ，費曼在38年前就提出了量子並行計算的概念 ，但是 ，這個第一次真正確信無疑地演示這種超級計算能力 ，花費了全世界科學家們幾十年的努力 。 有國際專家把這個成果比喻為萊特兄弟的首飛 ，雖然當時的飛行器非常簡陋 ，飛行只持續了12秒 ，完全沒有實用價值 ，但是這預示了一個新技術時代即將到來的曙光 。

應該指出的是 ，谷歌的階段性實驗絕不是終點 ，而是一個起點 。 今年9月份在合肥舉辦的新興量子技術國際大會的白皮書指出 ，量子計算研究可以沿如下路線開展 ： 「第一個階段是實現量子優越性 ，即針對特定問題的計算能力超越經典超級計算機 ，這一階段性目標將在近期實現； 第二個階段是實現具有應用價值的專用量子模擬系統； 第三個階段是實現可編程的通用量子計算機 ，還需要全世界學術界的長期艱苦努力 。 」

—— 中國科學技術大學 潘建偉

10月23日 ，權威雜誌Nature刊出了谷歌量子AI團隊的的最新科研工作「Quantum supremacy using a programmable superconducting processor」 。至此 ，谷歌宣稱的 「量子優越性」 終於 「坦然公佈於眾」 。事實上 ，谷歌的論文在9月就曾被 NASA 披露 ，雖不久後被悄悄刪除 ，但該論文已經在業內流傳開 ，並且引起了軒然大波 。

論文報道了谷歌團隊基於一個包含53個可用量子比特的可編程超導量子處理器 ，運行隨機量子線路進行採樣 ，耗時約200秒可進行100萬次採樣 ，並且估計如果使用目前最強超算 Summit 來計算得到同樣的結果 ，需耗費約 1 萬年 。據此 ，谷歌宣稱實現了「量子優越性」 。

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什麼是「量子優越性」？

近年來 ，由於超導量子計算技術的快速發展 ，量子計算逐漸發展到50個左右量子比特規模 。儘管如此 ，考慮到量子糾錯需要耗費的資源 ，真正具備實用化的通用量子計算機至少需要10萬-100萬量級的量子物理比特 。因此 ，量子計算機的研製是一個極具挑戰並且周期可能較長的工作 。

為了推動量子計算機的研製 ，我們必須把其分成一個個的小目標 ，依據小目標的指引 ，不斷突破 。第一個小目標就是 「量子優越性」 （Quantum Supremacy）  ，指的是量子計算機在某個特定問題上的計算能力遠超過性能最好的超算 ，證明量子計算機的優越性 。因此 ，「量子優越性」被認為是量子計算發展道路上的一個重要里程碑 。

剛才提到的「某個特定問題」 ，即經過精心設計 ，非常適合於量子計算設備發揮其計算潛力的問題 。這類問題包括隨機量子線路採樣 （Random Circuit Sampling） [1]  、IQP 線路 （Instantaneous Quantum Polynomial） [2]  、玻色採樣 （Boson Sampling） [3]  ，而谷歌量子 AI 團隊所針對的問題是隨機量子線路採樣 。

所謂隨機量子線路 ，簡單說就是隨機從一個量子門的集合中挑選單比特量子門 ，作用到量子比特上 ，每作用一層單比特量子門 ，就會接着做一層兩比特量子門 ，多次重複這樣的操作後 ，測量最終的量子態 ，即完成一次採樣 。谷歌為什麼挑選這樣的問題？主要有兩個原因 ：第一 ，隨機線路採樣問題非常適合於在二維結構的超導量子計算晶片上實驗實現；第二 ，已經有很多理論工作證明了隨機線路採樣問題的困難性 。

圖1 隨機量子線路採樣示意圖

至於為什麼隨機量子線路經典計算機很難模擬 ，這裏就不再詳細敘述 （感興趣的可以參考 Adam Bouland 等人 ，以及清華學霸陳立傑和 MIT 量子計算專家 Scott Aaronson 對該問題計算複雜度的研究 [4][5] ）  。但是我們可以舉個例子來簡單說明一下 ，比如一個50比特的隨機量子線路採樣 ，最終輸出的量子態的態空間的維度是2^50 ，如果使用經典計算機模擬 ，首先要存儲如此高維度的量子態是極其困難的 ，其次 ，在如此高維的計算空間上 ，模擬每一層的量子計算操作 ，直至輸出最終的計算結果 ，更是難上加難 ！

這次谷歌的實驗設計的是他們的第三代的線路結構 ：Sycamore （懸鈴木）  ，之前第一代 ，第二代 （狐尾松）  ，已經被中科大團隊利用量子隱形傳態的思想 ，在經典超級計算機—神威太湖之光上有效模擬了高達1000個量子比特42深度的鏈型線路 ，和72個量子比特32深度的狐尾松結構二維線路 [6]  。受到這一模擬能力的挑戰 ，谷歌被迫設計了 「懸鈴木」 結構的新線路 。在谷歌正式發表的 nature 論文中 ，引用了中科大團隊的這一結果 。

這裏說個題外話 ，中科大的相關團隊一直在演示「量子優越性」的另一途徑——光子玻色採樣的實驗上處於國際領先地位 。巧合的是 ，昨天 （10月23日） 在 arXiv上公佈了該團隊的階段性新成果 [arXiv: 1910.09930] [7]  ：20光子輸入60*60模式的玻色採樣 。論文打破了光子數 、模式數 、量子態空間三項國際記錄 ，宣稱首次達到了百萬億級的輸出量子態空間 ，比之前國際光學同行的工作提高了百億倍 。中國團隊有望在光學玻色採樣問題上實現量子優越性 。論文還在同行評審中 。

圖2 20光子玻色採樣示意圖

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谷歌量子AI團隊的突破

此次 ，谷歌量子 AI 團隊製備了一塊包含54個量子比特的超導量子計算晶片 ，並將其命名為 Sycamore 。不幸的是 ，其中一個量子比特壞掉了 ，所以可用的量子比特只有53個 。不過因為壞掉的量子比特在晶片的邊緣 ，基本上不會影響最終實驗結果 。

這塊超導量子晶片基本上匯聚了谷歌量子 AI 團隊這幾年所發展的所有最先進的實驗技術 ，其中最突出的兩項技術是倒裝焊封裝技術和可調量子耦合器 。倒裝焊封裝技術是一種晶片互連技術 ，通過倒裝焊 ，可以實現二維排布量子晶片的製備 。可調耦合器的作用是調節量子比特間的耦合強度 ，當我們想讓比特間發生耦合實現多比特門時 ，可以將耦合強度調大 ，但是當我們不想讓比特間發生耦合時 ，可以關掉耦合器 。

圖3 Sycamore晶片的結構和實物圖

可調耦合器的突破使得比特間的串擾錯誤得到有效抑制 。從谷歌的基準測試來看 ，Sycamore 晶片在進行並行量子門操控時 ，還能保持99.84%精度的單比特門 、99.38%精度的兩比特門以及96.2%精度的讀出 ，綜合性能代表了目前超導量子計算的最高水平 。

為了說明 「量子優越性」 ，谷歌與目前世界排名第一的超級計算機 Summit 進行了性能比對 。在 Sycamore 上進行53比特 、20深度的量子隨機線路採樣 ，200秒約可採樣100萬次 ，並且最終結果的保真度預計有0.2%；作為對比 ，谷歌預計超算 Summit 要得到保真度為0.1%的結果 ，需要耗費1萬年 。基於此 ，谷歌宣稱實現了「量子優越性」 。

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「量子優越性」工作的爭議

實際上 ，「量子優越性」 代表了兩個方面的競爭 ，一方面量子晶片的比特數和性能不斷擴張 ，在某些問題上展現出極強的計算能力；另一方面 ，經典算法和模擬的工程化實現也可以不斷優化 ，提升經典算法的效率和計算能力 。所以 ，如果能夠提升經典模擬的能力 ，那麼谷歌的量子設備有可能就無法打敗最強超算 ，從而「稱霸」失敗 。實際上這是極有可能的 ，因為谷歌也無法保證他們在做經典模擬時已經達到了最優 ，包括他們所使用的薛定諤-費曼算法 ，以及對超算工程化實現的優化 。

有趣的是 ，IBM 是第一個跳出來表示「不服」的 。IBM在10月21的arXiv上論文 「Leveraging Secondary Storage to Simulation Deep 54-qubit Sycamore Circuits」 中指出 ，谷歌對隨機量子線路的經典模擬優化得並不好 ，如果採用內存和硬盤混合存儲方案 ，模擬53比特 、20深度的量子隨機線路採樣 ，僅需2.5天 。IBM 還宣稱這只是他們保守的估計 ，「一萬年太久 ，只爭朝夕」 。

其實 ，IBM 說可以更快地在經典計算機上模擬也不足為奇 。畢竟經典算法的發展 ，以及超算上的工程化實現 ，還是有提升空間的 。「量子優越性」本身也是經典計算和量子計算 Battle 的過程 。說不定再過段時間 ，經典模擬的速度可以直接超過谷歌的 Sycamore 量子計算系統 。

但是可以肯定的是 ，谷歌的工作確實體現了超導量子計算的快速發展 ，至少已經到了在某些問題上可以跟目前最強超算比一比的能力了 。這種實驗技術上的進步 ，也許比「量子優越性」來的更實在 。從這個意義上 ，谷歌有沒有實現「量子優越性」這件事很重要 ，但也許也並不是那麼重要 。因為量子態的空間維度是隨比特數指數增加的 ，即便谷歌此次「量子優越性」的宣稱失敗了 ，但隨着量子比特數繼續擴張 ，「量子優越性」也會遲早到來 。

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量子計算的下步路在何方？

縱觀量子計算的發展 ，我們可以明顯感受到量子計算技術的進步是顯著的 。尤其是近幾年 ，這個方向進入了一個技術爆發區 。各個量子計算物理體系都得到了長足的發展 ，以超導為代表的量子計算體系已經突破到50比特左右的規模 ，離子 、原子體系也突破了20個比特的規模 [8]  ，光子體系在2018年已實現了18比特糾纏 [9]  。

需要注意的是 ，谷歌此次宣稱的「量子優越性」 ，目的僅僅是為了在實驗上證明量子計算機確實有超越目前最強超算的能力 ，這並不意味着我們已經實現了實用化的量子計算機 。「量子優越性」對於量子計算的發展 ，僅僅是一個開始 。

首先 ，谷歌的工作來看 ，雖然他們在比特操控和讀取上都達到了極高精度 ，但是運行20層量子線路後 ，保真度僅達到了0.2% ，這樣的精度完全無法支撐大規模量子算法的實驗實現；此外 ，谷歌用來演示量子優越性的問題是沒有實用價值的 ，它的目的僅在於證明量子計算的計算能力 。因此 ，實現通用量子計算還需要很長的時間 ，我們需要在量子糾錯得到突破 ，以支撐保持高品質地擴展量子比特數 ，並探索如何有效地發揮量子計算機的優勢來解決真正有用的問題 。

那麼下一步 ，量子計算的路在何方？2019年9月15日在合肥成功舉辦的新興量子技術國際會議形成了《量子信息和量子技術白皮書 （合肥宣言） 》 ，國際專家在宣言中對量子計算發展的三個階段達成了共識 ，「要構建一台真正具有通用計算能力的量子計算機 ，仍需要長期的努力 。」

為了領域的健康長期發展 ，除了要在基礎研究領域做好操縱精度 、可容錯之外 ，規模化 、實用性的量子計算研究可以沿如下路線開展 。第一個階段是實現「量子優越性」或稱「量子稱霸」 ，即量子模擬機針對特定問題的計算能力超越經典超級計算機 ，這一階段性目標可在近期實現 。第二個階段是實現具有應用價值的專用量子模擬系統 ，可在組合優化 、量子化學 、機器學習等方面發揮效用 。第三個階段是實現可編程的通用量子計算機 ，能在經典密碼破解 、大數據搜索 、人工智能等方面發揮巨大作用 。實現通用可編程量子計算機還需要全世界學術界的長期艱苦努力 。」

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國內相關領域進展和佈局

我國在超導量子計算領域起步較晚 ，相比於谷歌這個領頭羊 ，我們國內的相關科研團隊仍處於追趕地位 。可喜的是 ，近年來 ，以中科大 、浙大 、中科院物理所等為代表的多個科研團隊 ，已經突破了20個量子比特的超導量子計算技術 [10-13]  。目前 ，他們正在攻關50比特量子計算技術 ，並有望在明年底實現 「量子優越性」 。因此 ，我國在超導領域雖與美國存在差距 ，但是不存在代差 ，如果能夠得到持續的投入和支持 ，未來可期 。