今天小編分享的科學經驗：10000年的計算只需要200秒完成，這計算機真的這麼厲害嗎？，歡迎閲讀。
量子計算又雙叒叕有大新聞啦！
2023 年 7 月，來自谷歌的量子計算團隊在 arXiv 預印本庫刊登了最新的研究成果——該公司的量子計算機 " 懸鈴木 "（Sycamore）經過迭代更新，已經具備了超出了現今所有的經典超級計算機的能力，從而 " 再次 " 驗證了 " 量子優越性 "。
" 量子優越性 "
量子時代即将到來的曙光
或許在很多人的印象中，世界上運行速度最快的計算設備是超級計算機，比如我們熟知的 " 神威 · 太湖之光 "" 天河二号 " 等。而就在 2023 年 5 月，最新一期的超級計算機 Top500 也顯示，美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的 Frontier 超級計算機以 1.194Eflop/s（百億億次）的性能赢得了世界速度最快的排名。
但是，量子物理領網域的科學家和工程師們正在借用量子技術來颠覆這一歷史。
橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的 Frontier 經典超級計算機。圖片來源：Carlos Jones/ORNL, U.S. Dept. of Energy
實際上，無論是超級計算機還是商用的筆記型電腦，它們都屬于經典計算機。相比于經典計算機，量子計算機從理論上講具有更大的優勢。
經典計算機使用比特（bit）作為基本運算單元，它只能以确定性的方式表示 0 或 1，用于進行數據的二進制運算。相比之下，量子計算機采用了全新的計算方式，其基本運算單元是量子比特（qubit）。量子比特具有疊加的特性，可以同時表示 0 和 1 的疊加态，也就是説，量子比特可以以一定的概率同時處于 0 态和 1 态。
正是由于量子比特的這種奇特性質，量子計算機能夠以 0/1 疊加态進行并行運算，從而在理論上具備遠超經典計算機的指數級的強大計算能力。
量子計算的強大遠超經典計算機。圖庫版權圖片，轉載使用可能引發版權糾紛
但在谷歌此次發布新成果之前，量子計算機的優勢只存在于理論之中。
雖然早在 1981 年，物理學家理查德 · 費曼（RichardFeynman）就提出了量子計算機的概念，但時至今日，全世界的量子物理學家和工程師已經花費了無數時間和精力，仍然未能建造出能夠通用化的量子計算機。
在 2012 年，量子理論物理學家約翰 · 普雷斯基爾（JohnPreskill）提出 "量子優越性（Quantum Supremacy）" 的概念，即：量子計算機需要在特定的問題求解上，表現出超越經典計算機的能力，從而解決連超級計算機都無法在短時間内解決的計算任務。
理查德 · 費曼（Richard Feynman）（圖左）；約翰 · 普雷斯基爾（John Preskill）（圖右）。圖片來源：Wikipedia
盡管量子計算機的發展仍然處于起步階段，也有可能對某個特定的問題求解并沒有太多的實用價值，但只要量子計算機可以展現出自身的 " 量子優越性 "，那麼就有足夠的理由相信，屬于量子計算的時代即将到來。
量子計算 VS 經典計算
量子計算機的 " 虛晃一槍 "
實現 " 量子優越性 " 的概念，被認為是量子計算機發展歷史上的一個重要裏程碑。而這種 " 特定的問題求解 " 通常需要滿足以下 2 個條件：
其一，該問題适合采用量子計算機進行運算處理，從而發揮出量子計算的潛力；
其二，該問題的運算對于經典計算機而言，需要足夠復雜，但同時仍然能夠用經典計算機驗證運算結果的正确性。
這種 " 特定的問題求解 " 通常包括：" 量子随機線路采樣（Random Circuit Sampling）"" 量子随機漫步（Quantum Random Walk）" 和 " 玻色采樣（Boson Sampling）" 等。
量子計算機只要在這種特定的問題求解上，消耗的計算資源或者運算時間遠小于最先進的經典超級計算機，就可以充分展示自身的 " 量子優越性 "。
53 個量子比特的量子計算機 " 懸鈴木 "（Sycamore）。圖片來源：參考文獻 [ 1 ]
為了實現 " 量子優越性 "，早在 2019 年 10 月，谷歌的量子計算團隊就針對 " 量子随機線路采樣 " 的運算任務，率先在該公司研發的 53 個量子比特的量子計算機 " 懸鈴木 " 上進行 20 次循環運算，共計 100 萬次采樣，所需運算時長只有 200 秒，最終運算結果的保真度為 0.224%（數值越低，精度越高）。而如果采用當年運算速度最快的經典超級計算機 Summit 來計算得到同樣的結果，則需耗費約 1 萬年。
因此，谷歌的量子計算團隊宣稱率先實現了 " 量子優越性 "。值得一提的是，量子計算機 " 懸鈴木 " 的量子門精度已經達到很高的水準，其中單量子比特門和雙量子比特門的精度分别達到了 99.84% 和 99.38%，探測精度也達到了 96.2%（關于量子比特門，将在下文進行解釋）。
時任谷歌公司 CEO 的桑達爾 · 皮查伊（Sundar Pichai）也激動地表示：盡管量子計算機只是在某個特定的問題求解上展現出超過經典計算機的能力，但是這就像萊特兄弟首次成功試飛的飛機一樣，在量子計算的發展歷史上具有裏程碑式的意義。
然而，很快就有眾多的科研團體和研究機構質疑谷歌公司的研究成果。谷歌公司宣稱的 " 量子優越性 "，成了量子計算機的 " 虛晃一槍 "。
經典計算的反擊
我甚至比你算得更快！
其實，" 量子随機線路采樣 " 的運算任務并沒有那麼神秘。簡單來説，該問題就是從一個量子門的集合中随機挑選單量子比特門作用到量子比特上，而在每個單量子比特門之間又會夾雜一層雙量子比特門。
這裏所説的 " 量子比特門 " 是用于在量子比特上執行特定的運算操作，這就類似于經典計算中的邏輯門，它們可以改變量子比特的狀态，并允許我們對量子信息進行操控和處理。
其中，常見的量子比特門包括單量子比特門和雙量子比特門。單量子比特門用于操作單個量子比特，例如改變其狀态。而雙量子比特門則用于操作兩個量子比特，例如實現量子比特之間的相互作用和糾纏。通過組合不同的量子比特門操作，可以構建更復雜的量子電路，用于執行特定的量子計算任務。
" 量子随機線路采樣 " 的運算任務就像我們小時候常吃的夾心餅幹一樣，單 / 雙量子比特門層層堆疊，從而在多次重復運算後測量最終的量子比特的狀态（也就是完成了一次采樣）。
随機量子線路采樣示意圖。圖片來源：參考文獻 [ 1 ]
而谷歌團隊選擇該運算任務的初衷也比較簡單：
其一，眾多的理論學者已經證明 " 量子随機線路采樣 " 的運算任務在經典計算機上相當困難；
其二，該運算任務十分适用于他們開發的量子計算機 " 懸鈴木 "。
但是，IBM 公司質疑了谷歌團隊的這一成果。這是因為，如果采用更加高效的數據存儲和優化運算，就可以大大壓縮采用經典超級計算機 Summit 完成 " 量子随機線路采樣 " 任務的時間，僅僅需要 2.5 天！
除此之外，中國科學院理論物理研究所的張潘團隊也質疑了這一成果。他們提出了一種新的模拟方法，極大地降低了運算復雜度，并且僅僅采用了 512 塊 Tesla V100 32GB 顯存 GPU，就可以在 15 個小時内完成該問題的求解。而如果采用更為強大的經典超級計算機，甚至可以将所需的運算時間縮短至幾十秒。
中國科學院理論物理研究所的張潘團隊的優化算法。圖片來源：參考文獻 [ 2 ]
也就是説，經典超級計算機在經過硬體更新和算法優化後，所需的運算時間甚至可以短于量子計算機 " 懸鈴木 "。這意味着，經典計算的反擊卓有成效，并且在運算時間這一指标上推翻了之前谷歌宣稱的 " 量子優越性 "。
量子計算的再進化
是時候展現真正的力量了
其實，" 量子優越性 " 本身就是新生的量子計算和成熟的經典計算之間的競争，這是一種良性的競争。
一方面，随着量子計算機量子比特數目的不斷增加，以及自身運算錯誤率的不斷降低，量子計算機終将在某些特定的運算任務上展現出巨大的潛力；另一方面，量子計算機的發展也進一步促進人們對于經典計算的優化和資源整合，從而不斷提高經典計算機的算法效率和工程規模。
這次，谷歌的量子計算團隊重整旗鼓，将原本只有 53 個量子比特的 " 懸鈴木 " 量子計算機，進一步更新為具有 70 個量子比特的第二代量子計算機。這次，他們帶着再進化的更新版量子計算機向經典計算機發起了新一輪的挑戰。
" 随機電路采樣 " 中的相變問題的運算結果。圖片來源：參考文獻 [ 3 ]
這次谷歌團隊選擇的是 " 随機電路采樣 " 中的相變問題（可以簡單理解為是 2019 年 " 量子随機線路采樣 " 任務的更新版），他們發表的論文宣稱，采用新一代的量子計算機可以瞬時完成運算任務，而如果使用最新的排名第一的超級計算機 Frontier 則需要 47.2 年。
谷歌推出的新款量子計算機的運算速度測試結果。圖片來源：參考文獻 [ 3 ]
也就是説，量子計算機 " 又一次 " 驗證了 " 量子優越性 "，而且谷歌團隊也堅信此次不會再次 " 翻車 "。
百舸争流
不曾缺席的中國力量
在文章的開頭，我們就知道驗證 " 量子優越性 " 的方法不僅僅包括 " 量子随機線路采樣 " 任務，還有 " 量子随機漫步 " 和 " 玻色采樣 " 等任務。其中谷歌團隊選擇的是 " 量子随機線路采樣 "，而 " 玻色采樣 " 這一任務也被物理學家們寄予厚望。
" 玻色采樣 " 任務最早由量子物理學家斯科特 · 阿倫森（Scott Aaronson）和亞歷克斯 · 阿爾希波夫（Alex Arkhipov）在 2010 年提出，這種運算任務特别适用于光量子計算機的運算求解。
" 高爾頓板 " 實驗你聽説過嗎？它是指在圖中所示孔洞中同時放入多個小球或者分别多次放入單個小球，最終落到中間的小球總是較多，而落入兩側的小球總是較少。
" 高爾頓板 " 實驗的示意圖。圖片來源：Wikipedia
" 玻色采樣 " 任務就是一種量子世界中的 " 高爾頓板 " 實驗——小球變成了光子，最終每個出口都可以探測到特定的光子數目分布，從而完成全部可能的采樣結果。
" 玻色采樣 " 任務雖然看似簡單，但随着光子數目的增加，所需的計算資源和運算時間會呈指數增加，從而極大地增加了經典超級計算機運算的難度。
而就在 2021 年 10 月，來自中國科學技術大學的量子團隊成功研發出的新一代量子計算機 " 九章二号 "，就選擇了 " 玻色采樣 " 任務來驗證了 " 量子優越性 "。
" 九章二号 " 量子計算原型機。圖片來源：中國科學院官網
據悉，" 九章二号 " 量子計算機具有高達 113 個光量子比特，在 " 玻色采樣 " 任務的運算速度上比當時最快的超級計算機快了近 10^24 倍，同時，這一算法任務的實現也在機器學習和計算機圖形學等領網域有巨大的潛在價值。
這個成果不僅僅打破了國際上光量子計算機的性能紀錄，還在驗證 " 量子優越性 " 這一前沿課題上展現了屬于中國的科研力量。在量子計算的漫漫征途中，中國力量一直不曾缺席。
驗證 " 量子優越性 "
" 萬裏長征 " 的第一步
雖然谷歌量子計算團隊研發的第二代量子計算機性能不斷更新，并且在特定問題的求解方面展現出遠超現今最強的經典超級計算機的能力。但是，這并不意味着量子計算機已經可以取代現有的經典計算機。
從理性的角度來看，" 量子優越性 " 的概念本身就存在比較大的争議性：這是因為谷歌團隊用來演示 " 量子優越性 " 的問題并沒有太大的實際應用價值，它僅僅展現出了量子計算獨有的運算潛能。并且随着經典計算在硬體更新和算法優化方面的不斷進步，量子計算也将會面臨來自經典計算的一次次反擊。
也就是説，在真實構建出通用化的量子計算機之前，這場有關量子計算和經典計算之間的巅峰對決還将持續比較長的一段時間。因此，驗證 " 量子優越性 " 僅僅只是量子計算發展道路上的第一步，而非是最終的勝利。
根據量子計算機的發展趨勢，目前量子計算機的發展可以大致分為 3 個階段：
第一階段：能夠對大約 50 個量子比特進行有效操縱，并且在實驗上可以在特定問題的求解上展現出 " 量子優越性 "，這一階段目前已經實現；
第二階段：由于量子計算機在運算過程中極易受到外界的幹擾，因此需要大量冗餘的量子比特來實現運算中的量子糾錯，人們預計需要對幾百個量子比特進行有效操縱，從而實現量子糾錯的關鍵技術，并且進一步探索量子計算的實際應用場景；
第三階段：需要對大約 10~100 萬量級的量子比特進行有效操縱，從而構建可編程的通用量子計算機，并且最終實現加密密鑰破解以及最佳優化搜索等。
量子計算的三個發展階段。圖片來源：騰訊量子實驗室
結語
目前看來，量子計算和經典計算各有千秋，都存在自身的不足之處。一方面，量子計算只能在特定的問題求解上展現其自身優勢，并不能取代經典計算，來解決實際問題；另一方面，經典超級計算機的運算求解也需要耗費大量的計算資源和能量，并且受制于 " 摩爾定律 "，難以進一步提升運算性能。
因此，實現 " 量子優越性 " 不應該是一個具體的時間節點，而是新生的量子計算與不斷更新的經典計算之間相互競争的時間段。随着量子技術的不斷進步，我們也将會邁入量子計算的第二階段，并且朝着最終實現通用量子計算機的第三階段不斷前進。
參考文獻
[ 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.
策劃制作
出品丨科普中國
作者丨栾春陽 清華大學物理系
監制丨中國科普博覽
責編丨崔瀛昊
本文部分圖片來自版權圖庫
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