IBM駁斥谷歌，量子霸權VS量子優勢，量子計算離我們還有多遠

Google 提“量子霸權”，IBM 提“量子優勢”，這兩種提法說的是一個意思嗎？量子優勢與量子霸權比擬，到底哪個更激進？它們將若何影響科技界、工業界和我們的將來？今天的文章就是關于量子霸權與量子優勢的一篇專業又有趣的科普。

撰文 | 無邪（量子計較范疇研究人員）

兩個大佬級的科技公司正在全力推進量子計較機的研發，Google提“量子霸權（quantum supremacy）”，IBM提“量子優勢（quantum advantage）”，這兩種提法是一個意思嗎？量子霸權給人感受就很蠻橫啊，是不是量子霸權就比量子優勢更為激進呢？在這兩個概念提出之初，筆者也感受量子優勢是更為暖和的，但跟著理解的慢慢加深，此刻有了紛歧樣的觀點。借著Google比來聲稱的量子霸權的橫空出生避世（這一提法另有爭議。據最新動靜，IBM在其10月21日頒發的預印本論文中對Google經典計較機模擬部門做了新的評估。拜見跋文），筆者在此談談小我看法，接待方家指教。

1.Google與“量子霸權”

9月底，Google 量子 AI 團隊經由過程 NASA STI program 發布了一份陳述，題為“采用一個可編程超導處置器實現量子霸權”。文中報道了一個包含53個量子比特的量子芯片，在態空間隨機采樣算法上，對一個實例執行100萬次需要約200秒，而對于同樣的使命，要達到同樣的保真度，采用今朝最強的超等計較機大約需要一萬年。

Google量子計較芯片“Sycamore” | 圖片來歷：NTRS/NASA

這塊芯片的代號叫“Sycamore”，用一種美國的懸鈴木（有點像法國梧桐）來定名，芯片上還印了一片懸鈴木葉似的 logo。這也是Google量子計較芯片的定名特色，好比他們正在測試中的另一塊包含72個量子比特的芯片則定名為“Bristlecone”，以狐從頭至尾松來定名，芯片上則印著一個松果。無論是懸鈴木仍是狐從頭至尾松，都用上了最新的封裝手藝——倒裝焊，這一手藝使得對量子比特進行二維矩陣式擺列當作為可能，而這種近鄰耦合的矩陣擺列形式是進行概況編碼量子糾錯所需要的。由此可以揣度Google有可能在不久的未來測試真正意義上的量子糾錯，不外“量子霸權”更合適現階段的成長需要。

懸鈴木看起來只有53個量子比特，但事實上它包含了142個！只是此中88個量子比特僅作為耦合器工作，別的54個（哦！抱愧，壞了一個）作為全功能的量子比特利用。盡管壞失落一個，53個量子比特也足以演示“量子霸權”了，它的態空間（指53個量子比特構成的量子系統所有可能存在的量子態的調集）維度高達2^53，有樂趣的同窗可以算一算這是多大的一個數。若是可以或許全數用上，現有的超等計較機別說計較了，就是存儲這個態（存儲耗損的是空間，因為53個量子比特的糾纏態過于復雜，需要耗損極大的內存空間）就夠喝上好幾壺了。

懸鈴木的拓撲布局。叉叉是量子比特，藍色菱形塊也是，只不外作為可調的耦合器來用 | 圖片來歷：NTRS/NASA

Google團隊對芯片做了周全的基準測試，成果表白總體的單比特量子門和雙比特量子門操作保真度都可以或許達到99%以上，已經根基達到了可以或許進行概況編碼糾錯的閾值。在更多的細節中，團隊還指出，這些量子門操作的錯誤率中，本家兒要當作分是離散的、局域的泡利錯誤（一個量子比特發生了比特翻轉或相位翻轉），這就意味著這些錯誤都是可以用量子糾錯算法來消弭的。對于將來的量子糾錯而言，這無疑是一個好動靜。

2.量子糾錯有多主要？

說到量子糾錯，也許良多人并不克不及立即感觸感染到其主要意義。在現有手藝下，所有的量子比特或多或少都是存在噪聲干擾的，我們將這種有噪聲的量子計較單位稱之為“物理比特”。可是，要實現一些有效的量子算法，好比聞名的 Shor 算法（就是那個那個……能破解暗碼的那個），對錯誤率的要求高得多，直接用物理比特是不成能的。

那怎么辦呢？獨一的法子就是操縱量子糾錯，用一大堆有噪聲的物理比特，經由過程恰當的編碼形式，來暗示一個比特的信息。我們把這種量子比特稱之為“邏輯量子比特”。將信息編碼到更大的空間中去以確保信息不易丟掉是通信中最常用的手段，例如說兩小我打德律風，德律風線上有噪音導致聽到的聲音斷斷續續，要想確保對方聽到，我們經常會說：“對對對對對，對對對對對，就是它，就是它，對的，是的……”這樣即便對方漏聽了幾個對，仍是會聽到不少的對，然后就能確認是對了。

比力麻煩的是，量子宿世界與經典宿世界還有一個重大的區別：不雅測會導致量子態發生非幺正演化，迫使量子態投影到某一個與不雅測相關的算子的本征態上去。說人話就是，若是我們直接去看一個量子比特，這個量子比特的狀況就會發生改變，最終揭示給我們的不會是它本來的樣子。更可恨的是，這種改變是不成逆的，看過之后就再也回不去了——某些信息徹底丟掉了。

所以我們顯然不克不及這樣進行量子糾錯。好在我們可以將一個量子比特與良多其他量子比特糾纏起來，然后只去看那些不包含信息的比特。在這種環境下，盡管測量得不到信息，但測量成果可以指示奇偶性的轉變，從而給出“錯誤癥候”，就像中醫的“望聞問切”，一旦發現印堂發黑，就知道病入心肺，趕緊開藥治病救人。正因為測量不獲守信息，所以也就不粉碎信息，但我們卻獲得了錯誤癥候，知道是哪個比彪炳錯了，也就知道怎么糾錯了。這就是量子糾錯的根基思緒。

Shor提出的量子糾錯編碼，需要9個量子比特來編碼一個邏輯量子比特。看不懂沒關系。| 圖片來歷：Quantum computation and quantum information，Michael A. Nielsen&Isaac L. Chuang, Cambridge University Press, §10.2

量子糾錯的編碼體例有良多種，但不管什么樣的方案，對單個物理比特的錯誤率都有一個根基要求。早年的編碼方案，如CSS碼、Shor編碼等，對物理比特錯誤率的要求仍很是之高（大約為10^-6，即一百萬次中錯一次），今朝最好的物理量子比特距離這個要求還有兩個數目級之差。

后來 Alexei Kitaev 提出了基于拓撲方式的概況編碼[1]，這一編碼形式采用二維矩陣形式擺列量子比特，比特之間只需要近鄰耦合，它對錯誤率的閾值要求大約是0.75%，一千次里錯7次就知足要求。這極大地降低了手藝要求，現有的嘗試方案，好比超導量子電路已經達到了這一閾值要求，量子糾錯在手藝上當作為了可能。不外，概況編碼是有價格的——它需要極高的開銷。以Google的量子比特為例，今朝的手藝程度，若是想達到求解Shor算法的要求，需要約3600個物理比特來編碼一個邏輯比特。想想此刻才方才跨越50個，這個要求也是半斤八兩高的。當然，還有良多其他很有潛力的編碼形式，好比耶魯大學本家兒推的玻色編碼方案，鑒于其偏離本家兒題，在這里就不睜開來講了。

注釋 [1]：最早Kitaev的方式是環面碼，后來發現環面幾何布局不是必需的，于是Bravyi和Kitaev進一步成長為概況碼，Freedman和Meyer也給出了一種平面碼并證實這兩種碼是同構的。

概況編碼，量子比特像棋盤一樣矩陣擺列。黑色圓點是存儲了信息的量子比特，藍色圓點和紅色圓點則是從屬的用于糾錯的量子比特，別離用于探測比特翻轉錯誤和相位翻轉錯誤。這種編碼形式只需要近鄰耦合（圖中的綠色菱形塊）| 圖片來歷：Building logical qubits in a superconducting quantum computing system, npj Quantum Information, DOI: 10.1038/s41534-016-0004-0

3.量子霸權：展示量子計較的潛力

回到量子霸權。Google采用了一種隨機量子電路來展示量子計較的潛力。所謂隨機量子電路，就是在一個量子門的調集中隨機遴選一系列的門，感化在隨機遴選的量子比特上（對于兩比特門，則隨機與它四個近鄰的比特之間進行），最終的輸出是2^53維的態空間上的一個隨機取樣（這個說法很繞，說白了就是我不管輸出成果是什么，總之是那么多種可能狀況的此中一種）。

Google團隊最多做到53個量子比特，1113個單比特門，430個雙比特門，整個算法的周期數[2]最大到m=20。作為對比，Google在德國于利希研究中間超算、今朝宿世界上排名第一的超算Summit，以及Google云計較辦事器長進行了模擬。當m=20時，因為內存不足，計較機已經無法模擬。當m=14時，進行三百萬次采樣，保真度達到1%需要的運行時候測算下來為1年。當m=20，達到0.1%保真度所需要的運行時候估量要達到1萬年！更令人受驚的數據是，做這個運算需要50萬億核時，需耗損1千兆度的電力（我想這還沒計入給計較機散熱的空挪用電）！把整個Google賣失落才有望完當作一次這樣的計較。

注釋 [2]：為了切確地執行量子算法，我們將量子門操作限制在一個個固按時長的時候段內，每個時候段就稱之為一個周期cycle。

Summit超等計較機。峰值計較能力高達200 petaflops，比太湖之光的93超出跨越兩倍以上 | 圖片來歷：Micah Singleton/The Verge

值得注重的是，量子計較機的運算能力是雙指數加快的，這就是所謂的內訂婚律（Hartmut Neven是Google量子AI的頭，這個心猿意馬律是以他的名字定名的）。量子比特數與算法深度（指可以或許有用執行的門操作層數，算法深度與錯誤率當作反比）將隨時候指數增加，而量子計較能力又隨之指數增加（第一個指數近似于摩爾心猿意馬律，是手藝成長的速度，而第二個指數是相對于經典計較而言的，量子系統供給的態空間維度隨比特數呈指數增加，因而其構成的糾纏系統復雜度也將呈指數增加，帶來的計較潛能也隨之指數增加）。這將是一個無比可駭的增速！以這種增速成長的話，經典計較機顯然是瞠乎其后的。

另一個需要注重的處所是：Google用來演示量子霸權的算法是毫無意義的，它不解決，也壓根不籌算解決任何問題。它的目標是為了展示量子計較的潛力。我們需要連結清醒的是，量子霸權演示頂用到的仍是有噪聲的物理比特，距離用于解決真正意義上的計較問題還有很長的路要走。

內訂婚律的提出者Hartmut Neven，今朝是Google量子AI嘗試室的負責人 | 圖片來歷：

4.量子優勢：催生貿易價值

幾乎是同時，IBM也標的目的外界發作聲音：他們近期會推出53個量子比特的量子云計較辦事。時候上和數目上都如斯接近，令人不禁聯想。對于量子霸權，IBM聲稱他們一向致力于實現“量子優勢”：針對真實的應用場景，揭示出量子計較超越經典計較的能力。注重這里的“真實應用場景”幾個字，言下之意就是，量子優勢不僅要表現出計較能力的碾壓，還得是有效的。換句話說，量子優勢的實現，將可以或許催生出貿易價值來。對于一個追求好處而非抱負情懷的公司而言，這顯然是他們做這件事的原始驅動力。

本年3月份，IBM在《天然》雜志上頒發了一篇關于量子機械進修的論文，提出兩種用于機械進修的量子算法，操縱多量子比特系統超大的態空間作為機械進修的特征空間，實現量子的變分分類器，以及估算核函數。這兩種方式有望在嘗試上演示并實現“量子優勢”。與Google的內訂婚律近似的，IBM在其博客上發文提出量子時代的摩爾心猿意馬律：量子體積將以每年翻一倍的速度增加。以這一增加速度，IBM估計將在2020年月實現量子優勢。在這里，IBM界說了一個“量子體積”的指標，這是一個與活躍量子比特數及錯誤率相關的參數——量子比特數越多，同時錯誤率越低，則量子體積越大。這與內訂婚律中的雙指數是近似的概念——量子體積隨時候指數增加，而量子計較能力隨量子體積指數增加。

若是IBM實現量子優勢，其擺設的多臺量子計較云平臺將很快可以發生貿易價值。或許這恰是IBM當前結構的良苦專心吧？

量子計較能力的“Moore心猿意馬律”。| 圖片來歷：IBM Research Blog

可見，量子優勢與量子霸權比擬，不是簡單的換個概念。量子霸權是一個“里程碑”式的進展，它無疑給科技界、工業界注入了極大的決定信念，不外它仍是漫漫征程中的一小步，它并不克不及帶來真正的貿易價值，而恰是這一點，是量子計較可否順遂獲得持續的、滾雪球式的本錢青睞的關頭。

量子優勢就是這個關頭節點，沒有人能展望它在什么時辰到來，因為要尋找一個有現實價值的量子算法并演示出來，其實不是一件輕易的事。不外我們完全應該連結樂不雅。比爾·蓋茨說過：大大都人會強調近一兩年的轉變，而低估將來十年的轉變。回望十年前，Transmon量子比特（也就是此刻大師遍及采用的比特單位）才方才提出來，Google量子計較的扛把子John Martinis還在玩相位量子比特。

最后，量子霸權一出，勢必會影響國內各量子計較研究組和公司的研究策略，也會影響國度量子手藝成長的結構。這步棋，硬著頭皮也要跟。作為此中人天然是倍感壓力，不外，給本身，也給同業一句建議：連結清醒，尊敬科研紀律。

后記

原本已經心猿意馬稿了，成果又有了“最新進展”：10月21日，IBM在arXiv頒發的一篇預印本論文稱，Google在用經典計較機模擬的時辰優化不敷，導致過高的估量了經典計較的開銷。按照他們最新的估算，對于同樣的使命，一個優化后的模擬計較僅需要2.5天！從這個角度來講，Google的“量子霸權”就不是真正的霸權了，因為按照其提出者John Preskill的原意，量子霸權必需是量子計較機能做而經典計較機不克不及做的，2.5天顯然不長，究竟結果去拉斯維加斯度個周末就算完了。

IBM的一個本家兒要論點是：Google在估量經典計較的開銷時，只考慮了超算的并行性和超大的內存，這導致了跨越40個量子比特之后薛心猿意馬諤型模擬無法存儲完整的量子態，只能回退到薛心猿意馬諤-費曼型模擬，以時候換空間。事實上，經典計較機還有良多其他資本可用，好比硬盤！采用內存和硬盤的夾雜存儲方案，就可以直接處置薛心猿意馬諤型模擬，加上良多其他的優化方式，并在CPU和GPU夾雜節點長進行計較，53個量子比特，同樣的隨機量子電路模擬僅需2.5天，即即是54個量子比特，也只要6天。

這篇預印本論文尚未顛末同業評斷，相信在后續幾天里會獲得不少專家的評論。筆者大致瀏覽了一下論文，暗示根基看不懂，能獲得的就是上述這些信息。此外，這是一篇純算法闡發的論文，尚未真正在超算上跑（這么短的時候，應該代碼也沒寫出來），還不算“實錘”砸碎Google的量子霸權夢。從立場上來講，這種論文和論點是正標的目的的、嚴謹的、有需要的，不外一放到Google和IBM互爭量子計較頭花的競賽布景中，居然就有了種戲劇性的感受。此事且待后續各路大神的評論吧，筆者這里先mark一下。

Google懸鈴木處置器使命模擬所需要的時候估量，優化后僅需2.5天 | https://www.ibm.com/blogs/research/2019/10/on-quantum-supremacy

參考資料

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/

編者的話

此刻加密通信用的暗碼凡是有2000個比拿手。那么要用多大的量子計較機才可以或許破解這個暗碼呢？本文介紹了量子體積這個概念，用來描寫量子計較機的能力。若是我們用Shor的因子分化算法來破解一個N比拿手的暗碼，我們需要一個量子體積大約為 1000 x 3000 N^3的量子計較機*（這里我們假設需要用1000個物理比特來實現一個邏輯量子比特）。所覺得了破解長度為2000比特的暗碼，我們需要一個量子體積為 10^16量級的量子計較機。按照本文中提到的量子計較能力的“Moore心猿意馬律”，到2055年我們也許會做出這種量子計較機。

在經典加密的經典通信中，2000個比特并不是暗碼長度的極限。把暗碼長度加到100萬比拿手應該是可以做到的。要破解這樣超長的暗碼，量子計較機的量子體積需要達到 10^24量級。按照本文中提到的量子計較能力的“Moore心猿意馬律”，到2085年我們也許會做出這種量子計較機。這個量子計較機大約有五十億個物理比特，做600萬億次計較，就能破解100萬比拿手的經典暗碼。

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

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