今天小编分享的科学经验：10000年的计算只需要200秒完成，这计算机真的这么厉害吗？，欢迎阅读。
量子计算又双叒叕有大新闻啦！
2023 年 7 月，来自谷歌的量子计算团队在 arXiv 预印本库刊登了最新的研究成果——该公司的量子计算机 " 悬铃木 "（Sycamore）经过迭代更新，已经具备了超出了现今所有的经典超级计算机的能力，从而 " 再次 " 验证了 " 量子优越性 "。
" 量子优越性 "
量子时代即将到来的曙光
或许在很多人的印象中，世界上运行速度最快的计算设备是超级计算机，比如我们熟知的 " 神威 · 太湖之光 "" 天河二号 " 等。而就在 2023 年 5 月，最新一期的超级计算机 Top500 也显示，美国橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 超级计算机以 1.194Eflop/s（百亿亿次）的性能赢得了世界速度最快的排名。
但是，量子物理领網域的科学家和工程师们正在借用量子技术来颠覆这一历史。
橡树岭国家实验室（ORNL）的 Frontier 经典超级计算机。图片来源：Carlos Jones/ORNL, U.S. Dept. of Energy
实际上，无论是超级计算机还是商用的筆記型電腦，它们都属于经典计算机。相比于经典计算机，量子计算机从理论上讲具有更大的优势。
经典计算机使用比特（bit）作为基本运算单元，它只能以确定性的方式表示 0 或 1，用于进行数据的二进制运算。相比之下，量子计算机采用了全新的计算方式，其基本运算单元是量子比特（qubit）。量子比特具有叠加的特性，可以同时表示 0 和 1 的叠加态，也就是说，量子比特可以以一定的概率同时处于 0 态和 1 态。
正是由于量子比特的这种奇特性质，量子计算机能够以 0/1 叠加态进行并行运算，从而在理论上具备远超经典计算机的指数级的强大计算能力。
量子计算的强大远超经典计算机。图库版权图片，转载使用可能引发版权纠纷
但在谷歌此次发布新成果之前，量子计算机的优势只存在于理论之中。
虽然早在 1981 年，物理学家理查德 · 费曼（RichardFeynman）就提出了量子计算机的概念，但时至今日，全世界的量子物理学家和工程师已经花费了无数时间和精力，仍然未能建造出能够通用化的量子计算机。
在 2012 年，量子理论物理学家约翰 · 普雷斯基尔（JohnPreskill）提出 "量子优越性（Quantum Supremacy）" 的概念，即：量子计算机需要在特定的问题求解上，表现出超越经典计算机的能力，从而解决连超级计算机都无法在短时间内解决的计算任务。
理查德 · 费曼（Richard Feynman）（图左）；约翰 · 普雷斯基尔（John Preskill）（图右）。图片来源：Wikipedia
尽管量子计算机的发展仍然处于起步阶段，也有可能对某个特定的问题求解并没有太多的实用价值，但只要量子计算机可以展现出自身的 " 量子优越性 "，那么就有足够的理由相信，属于量子计算的时代即将到来。
量子计算 VS 经典计算
量子计算机的 " 虚晃一枪 "
实现 " 量子优越性 " 的概念，被认为是量子计算机发展历史上的一个重要里程碑。而这种 " 特定的问题求解 " 通常需要满足以下 2 个条件：
其一，该问题适合采用量子计算机进行运算处理，从而发挥出量子计算的潜力；
其二，该问题的运算对于经典计算机而言，需要足够复杂，但同时仍然能够用经典计算机验证运算结果的正确性。
这种 " 特定的问题求解 " 通常包括：" 量子随机线路采样（Random Circuit Sampling）"" 量子随机漫步（Quantum Random Walk）" 和 " 玻色采样（Boson Sampling）" 等。
量子计算机只要在这种特定的问题求解上，消耗的计算资源或者运算时间远小于最先进的经典超级计算机，就可以充分展示自身的 " 量子优越性 "。
53 个量子比特的量子计算机 " 悬铃木 "（Sycamore）。图片来源：参考文献 [ 1 ]
为了实现 " 量子优越性 "，早在 2019 年 10 月，谷歌的量子计算团队就针对 " 量子随机线路采样 " 的运算任务，率先在该公司研发的 53 个量子比特的量子计算机 " 悬铃木 " 上进行 20 次循环运算，共计 100 万次采样，所需运算时长只有 200 秒，最终运算结果的保真度为 0.224%（数值越低，精度越高）。而如果采用当年运算速度最快的经典超级计算机 Summit 来计算得到同样的结果，则需耗费约 1 万年。
因此，谷歌的量子计算团队宣称率先实现了 " 量子优越性 "。值得一提的是，量子计算机 " 悬铃木 " 的量子门精度已经达到很高的水准，其中单量子比特门和双量子比特门的精度分别达到了 99.84% 和 99.38%，探测精度也达到了 96.2%（关于量子比特门，将在下文进行解释）。
时任谷歌公司 CEO 的桑达尔 · 皮查伊（Sundar Pichai）也激动地表示：尽管量子计算机只是在某个特定的问题求解上展现出超过经典计算机的能力，但是这就像莱特兄弟首次成功试飞的飞机一样，在量子计算的发展历史上具有里程碑式的意义。
然而，很快就有众多的科研团体和研究机构质疑谷歌公司的研究成果。谷歌公司宣称的 " 量子优越性 "，成了量子计算机的 " 虚晃一枪 "。
经典计算的反击
我甚至比你算得更快！
其实，" 量子随机线路采样 " 的运算任务并没有那么神秘。简单来说，该问题就是从一个量子门的集合中随机挑选单量子比特门作用到量子比特上，而在每个单量子比特门之间又会夹杂一层双量子比特门。
这里所说的 " 量子比特门 " 是用于在量子比特上执行特定的运算操作，这就类似于经典计算中的逻辑门，它们可以改变量子比特的状态，并允许我们对量子信息进行操控和处理。
其中，常见的量子比特门包括单量子比特门和双量子比特门。单量子比特门用于操作单个量子比特，例如改变其状态。而双量子比特门则用于操作两个量子比特，例如实现量子比特之间的相互作用和纠缠。通过组合不同的量子比特门操作，可以构建更复杂的量子电路，用于执行特定的量子计算任务。
" 量子随机线路采样 " 的运算任务就像我们小时候常吃的夹心饼干一样，单 / 双量子比特门层层堆叠，从而在多次重复运算后测量最终的量子比特的状态（也就是完成了一次采样）。
随机量子线路采样示意图。图片来源：参考文献 [ 1 ]
而谷歌团队选择该运算任务的初衷也比较简单：
其一，众多的理论学者已经证明 " 量子随机线路采样 " 的运算任务在经典计算机上相当困难；
其二，该运算任务十分适用于他们开发的量子计算机 " 悬铃木 "。
但是，IBM 公司质疑了谷歌团队的这一成果。这是因为，如果采用更加高效的数据存储和优化运算，就可以大大压缩采用经典超级计算机 Summit 完成 " 量子随机线路采样 " 任务的时间，仅仅需要 2.5 天！
除此之外，中国科学院理论物理研究所的张潘团队也质疑了这一成果。他们提出了一种新的模拟方法，极大地降低了运算复杂度，并且仅仅采用了 512 块 Tesla V100 32GB 显存 GPU，就可以在 15 个小时内完成该问题的求解。而如果采用更为强大的经典超级计算机，甚至可以将所需的运算时间缩短至几十秒。
中国科学院理论物理研究所的张潘团队的优化算法。图片来源：参考文献 [ 2 ]
也就是说，经典超级计算机在经过硬體更新和算法优化后，所需的运算时间甚至可以短于量子计算机 " 悬铃木 "。这意味着，经典计算的反击卓有成效，并且在运算时间这一指标上推翻了之前谷歌宣称的 " 量子优越性 "。
量子计算的再进化
是时候展现真正的力量了
其实，" 量子优越性 " 本身就是新生的量子计算和成熟的经典计算之间的竞争，这是一种良性的竞争。
一方面，随着量子计算机量子比特数目的不断增加，以及自身运算错误率的不断降低，量子计算机终将在某些特定的运算任务上展现出巨大的潜力；另一方面，量子计算机的发展也进一步促进人们对于经典计算的优化和资源整合，从而不断提高经典计算机的算法效率和工程规模。
这次，谷歌的量子计算团队重整旗鼓，将原本只有 53 个量子比特的 " 悬铃木 " 量子计算机，进一步更新为具有 70 个量子比特的第二代量子计算机。这次，他们带着再进化的更新版量子计算机向经典计算机发起了新一轮的挑战。
" 随机电路采样 " 中的相变问题的运算结果。图片来源：参考文献 [ 3 ]
这次谷歌团队选择的是 " 随机电路采样 " 中的相变问题（可以简单理解为是 2019 年 " 量子随机线路采样 " 任务的更新版），他们发表的论文宣称，采用新一代的量子计算机可以瞬时完成运算任务，而如果使用最新的排名第一的超级计算机 Frontier 则需要 47.2 年。
谷歌推出的新款量子计算机的运算速度测试结果。图片来源：参考文献 [ 3 ]
也就是说，量子计算机 " 又一次 " 验证了 " 量子优越性 "，而且谷歌团队也坚信此次不会再次 " 翻车 "。
百舸争流
不曾缺席的中国力量
在文章的开头，我们就知道验证 " 量子优越性 " 的方法不仅仅包括 " 量子随机线路采样 " 任务，还有 " 量子随机漫步 " 和 " 玻色采样 " 等任务。其中谷歌团队选择的是 " 量子随机线路采样 "，而 " 玻色采样 " 这一任务也被物理学家们寄予厚望。
" 玻色采样 " 任务最早由量子物理学家斯科特 · 阿伦森（Scott Aaronson）和亚历克斯 · 阿尔希波夫（Alex Arkhipov）在 2010 年提出，这种运算任务特别适用于光量子计算机的运算求解。
" 高尔顿板 " 实验你听说过吗？它是指在图中所示孔洞中同时放入多个小球或者分别多次放入单个小球，最终落到中间的小球总是较多，而落入两侧的小球总是较少。
" 高尔顿板 " 实验的示意图。图片来源：Wikipedia
" 玻色采样 " 任务就是一种量子世界中的 " 高尔顿板 " 实验——小球变成了光子，最终每个出口都可以探测到特定的光子数目分布，从而完成全部可能的采样结果。
" 玻色采样 " 任务虽然看似简单，但随着光子数目的增加，所需的计算资源和运算时间会呈指数增加，从而极大地增加了经典超级计算机运算的难度。
而就在 2021 年 10 月，来自中国科学技术大学的量子团队成功研发出的新一代量子计算机 " 九章二号 "，就选择了 " 玻色采样 " 任务来验证了 " 量子优越性 "。
" 九章二号 " 量子计算原型机。图片来源：中国科学院官网
据悉，" 九章二号 " 量子计算机具有高达 113 个光量子比特，在 " 玻色采样 " 任务的运算速度上比当时最快的超级计算机快了近 10^24 倍，同时，这一算法任务的实现也在机器学习和计算机图形学等领網域有巨大的潜在价值。
这个成果不仅仅打破了国际上光量子计算机的性能纪录，还在验证 " 量子优越性 " 这一前沿课题上展现了属于中国的科研力量。在量子计算的漫漫征途中，中国力量一直不曾缺席。
验证 " 量子优越性 "
" 万里长征 " 的第一步
虽然谷歌量子计算团队研发的第二代量子计算机性能不断更新，并且在特定问题的求解方面展现出远超现今最强的经典超级计算机的能力。但是，这并不意味着量子计算机已经可以取代现有的经典计算机。
从理性的角度来看，" 量子优越性 " 的概念本身就存在比较大的争议性：这是因为谷歌团队用来演示 " 量子优越性 " 的问题并没有太大的实际应用价值，它仅仅展现出了量子计算独有的运算潜能。并且随着经典计算在硬體更新和算法优化方面的不断进步，量子计算也将会面临来自经典计算的一次次反击。
也就是说，在真实构建出通用化的量子计算机之前，这场有关量子计算和经典计算之间的巅峰对决还将持续比较长的一段时间。因此，验证 " 量子优越性 " 仅仅只是量子计算发展道路上的第一步，而非是最终的胜利。
根据量子计算机的发展趋势，目前量子计算机的发展可以大致分为 3 个阶段：
第一阶段：能够对大约 50 个量子比特进行有效操纵，并且在实验上可以在特定问题的求解上展现出 " 量子优越性 "，这一阶段目前已经实现；
第二阶段：由于量子计算机在运算过程中极易受到外界的干扰，因此需要大量冗余的量子比特来实现运算中的量子纠错，人们预计需要对几百个量子比特进行有效操纵，从而实现量子纠错的关键技术，并且进一步探索量子计算的实际应用场景；
第三阶段：需要对大约 10~100 万量级的量子比特进行有效操纵，从而构建可编程的通用量子计算机，并且最终实现加密密钥破解以及最佳优化搜索等。
量子计算的三个发展阶段。图片来源：腾讯量子实验室
结语
目前看来，量子计算和经典计算各有千秋，都存在自身的不足之处。一方面，量子计算只能在特定的问题求解上展现其自身优势，并不能取代经典计算，来解决实际问题；另一方面，经典超级计算机的运算求解也需要耗费大量的计算资源和能量，并且受制于 " 摩尔定律 "，难以进一步提升运算性能。
因此，实现 " 量子优越性 " 不应该是一个具体的时间节点，而是新生的量子计算与不断更新的经典计算之间相互竞争的时间段。随着量子技术的不断进步，我们也将会迈入量子计算的第二阶段，并且朝着最终实现通用量子计算机的第三阶段不断前进。
参考文献
[ 1 ] Arute, F., Arya, K., Babbush, R. et al. Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature 574, 505 – 510 ( 2019 ) .
[ 2 ] Feng Pan, Pan Zhang. Simulating the Sycamore quantum supremacy circuits.
[ 3 ] Google Quantum AI and Collaborators. Phase transition in Random Circuit Sampling.
策划制作
出品丨科普中国
作者丨栾春阳 清华大学物理系
监制丨中国科普博览
责编丨崔瀛昊
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