量子物语专栏丨阿里81量子比特VS谷歌72比特厉害在哪?几点重大释疑

iot101君
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2018-05-11 14:11:35 来源:

这是量子专栏第1篇文章。物联网智库关注一切让万物智联走向实现的技术和趋势,量子科技表示它作为未来高性能计算的顶梁柱和佼佼者,当仁不让要入驻于此。这是“量子物语”专栏诞生的起由,至于经过和结果,它们掌握在阿里巴巴、中科院、谷歌、IBM、微软、Intel等科技之巅的从业者手中。物联网智库只做量子进展和技术简析的搬运工和展望者。不定期更,欢迎探讨指教。

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在数据洪流时代,企业对高性能计算的需求与日俱增,这其中,量子计算成为最耀眼的小分队。量子计算,顾名思义便是利用量子技术进行信息处理的方法,基本原理已在之前发布的文章中有过不少次简析。

2018年初,有无数量子科学家预言,今年将是量子通信和量子计算实现重大突破的一年。时间过去了5个月,这个预言正在一步步被验证。这次,我们来聊一聊最近呼声很高的两个大新闻:一个是前不久谷歌发布的72个量子比特量子处理器Bristlecone,一个是近日阿里巴巴达摩院的81比特量子电路模拟器“太章”

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犹记得谷歌的72个量子比特处理器Bristlecone发布之时,引起业界极大关注,因为它将之前普遍认为的50个量子比特所代表“量子霸权”生生拔高到72量子比特。(让单纯的人们误觉得,谷歌早就实现了“经典量子霸权”)然而,一个月左右的时间,阿里的达摩院便刷新了这个数字。国内媒体更是将“81比特打脸谷歌”这样的标题放到头条,以“彰显”我国在量子计算领域“赶英超美”的扬眉吐气。

哎。毫无疑问,各家还是在进行“比特之争”。但是,对于两个仅限于模拟功能的处理器和平台,只交代模拟出来的数量,而对数量背后所代表的“模拟意义”、与实体可发生量子纠缠的比特数量之间的差异 闭口不提,这样真的好吗?所以,先别着急争论阿里的81和谷歌的72哪个更厉害,不妨先来理解一下这两个数字的真实属性。

超越了49量子比特的谷歌72比特:是模拟出来的

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回顾一下,谷歌处理器Bristlecone是什么?它是一个基于门电路的超导系统,它的设计目标就是为谷歌的量子技术提供系统错误率和拓展性的研究测试平台。然后,谷歌科学家用该测试平台,“超现实”地使用了72个量子比特排成的正方形阵列的模拟。为什么选择72这个数字来模拟呢?谷歌称,这个数值能够展示量子霸权的未来,仅此而已。

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因此,这可以解释许多量子小白的一个疑惑:为什么都实现72个量子比特了,量子霸权还没到来。因为量子比特的模拟只需要几个矩阵乘法,它仍是基于传统计算机的性能,而不是拿真正的纠缠量子对儿(即比特)来做实验的。而真正的量子计算机是需要召唤72个稳定的纠缠量子比特的。太!难!了!从模拟到实体样品比特,再到稳定可用比特,有着太多未知的鸿沟。年内实现的霸气宣言,大家也就听听就算了。

当然,谷歌能用矩阵乘法的逻辑线路模拟出来72个量子比特,也有着相当的研究价值:

·首先,没有模拟就没有蓝图的轮廓,模拟器是量子计算机商用的必然步骤。谷歌希望通过Bristlecone处理器的模拟,通过面编码研究一阶和二阶纠错的使用,促进量子算法在实际硬件上的落地指南。

·其次,测试阶段可以将容错率、实现难度研究等方面的工作前置和必要的纠错。比如,谷歌72量子比特的模拟结果显示,有三个方面表现卓越:低的读数错误率(1%)、单量子比特门(0.1%)以及最重要的双量子比特门(0.6%)。

·第三,应用探索。无论是多么先进的技术,总应该以市场和需求为基础展开,量子计算机的应用展望虽然很广,但细处着手的探索也不可或缺。谷歌Bristlecone处理器就可用于探索量子优化以及量子AI方面的应用。

再来说超越了谷歌72比特的阿里81比特“太章”:说“打脸”有点早

近日,阿里巴巴达摩院量子实验室宣布研发出当前世界最强的量子电路模拟器“太章”,率先成功模拟了81比特40层作为基准的谷歌随机量子电路。此前,达到这个层数的模拟只能处理49比特。

既然都是模拟,这个数值的超越是否表明“太章”可以荣登“世界最强量子电路模拟器”之位呢?私以为,超越的意义虽有,但要说打脸谷歌,有点言过其实了。

首先,上文已经说过,在进行真正的量子比特研制之前,模拟的意义较大,它不仅是展望巨量比特的计算宏图,更重要的是探索其可行性。这就包括稳定性、容错率、实现机制及实现难度等诸多方面,毕竟模拟的最终目的是实现。如果不考虑稳定性和实现路径,即便有81个量子比特的宏伟蓝图,没有低容错率、单双量子比特门的数据作为落地后盾团,还是难以服众。举一个通俗的例子,在模拟考试中单科成绩超棒,是否能在高考中进入顶级学府,还是差不少的。

其次,国内媒体在zm贸易战的语境下纷纷戏精上身,不仅捧杀阿里说人家打脸谷歌,更用“切断了谷歌‘量子霸权’的美梦”来YY阿里量子计算的实力。不得不说,你们好歹分分主要矛盾和次要矛盾、矛盾的主要方面和次要方面好吗!量子霸权就是一个数字、一个界限,谁先实现谁就先到达,阿里不过是模拟了81个“没那么稳定好用”的量子比特,媒体戏精们还纷纷玩起了排位赛,你们还真是“早慧”啊!

但是,话说回来,“太章”实现的81个量子比特模拟有没有重大意义?有的!“太章”首次使得验证及测试50-200量子比特的“中等规模”量子算法成为可能,在它的模拟中,谷歌的量子领先优势可能会暂时落空。在未来,它将辅助设计中等规模量子算法、量子软件乃至量子计算机。

而且,这不仅是达摩院量子计算实验室的重大进步,也是阿里综合实力的一次彰显。那么问题来了:“太章”有哪些厉害之处,实现了之前谷歌Bristlecone未能实现的数值的呢?

首先,达摩院采用了先进的模拟方法。

目前,业界主流的模拟方案有两类,一类是存储量子状态的所有振幅,一类是对于任意振幅都可以迅速计算得到结果。第一类模拟方案,基本都在超级计算机上实现,因为存储45比特的量子状态需要Petabyte级的内存,在存储这么多数据的同时对该量子态进行操作并进行计算,需要不断地在不同的计算节点之间交换数据,这样的通讯开销对于普通云服务是难以承受的。

实验室团队采用了第二类模拟方案,通过快速有效的计算任意振幅,任务拆分后可以将子任务十分均衡地分配到不同节点,极少的通信开销使得模拟器适配现在广泛提供服务的云计算平台。

其次,基于阿里云的计算平台在线集群对此次模拟提供了强大支撑。虽然量子随机电路模拟并不像真正的量子计算机那样需要极为高深的计算能力,但在时间限制和计算资源限制的条件下,还能实现量子比特的突破,离不开阿里云强大资源作为后盾力量。

“太章”的另一大亮点是通信开销极小。在64(8x8)比特40层的模拟中,“太章”只需2分钟即可完成!!且只动用阿里巴巴计算平台在线集群14%的计算资源。同时,该团队还成功模拟了9x9 x40也就是81比特40层随机电路,还分别成功模拟了100比特35层(10x10x35), 121比特31层(11x11x31)与144比特27层(12x12x27)的随机量子电路。

结语

此次阿里和谷歌的“量子模拟”的综合较量详情就是这样,如果下个月哪家巨头再祭出“打脸阿里!xx宣布推出%¥#¥%量子比特!”这样的大新闻,请各位打起12分的小心,先全方位辨个遍再入戏。

顺便提一下,模拟之于量子计算机的实现固然重要,对于实现机制的研究却更为难得,而微软就是在实现路径和方法(拓扑量子实现路径,且保证极高的量子比特实体稳定性)上甘坐冷板凳的选手,若他选择起跑,厚积薄发,会给业界带来怎样的反转?最近,微软宣布计划借助“天使粒子”实现“弯道超车”——在五年内造出第一台拥有100个拓扑量子比特的量子计算机。(注意,不是模拟!)

微软这个梦想靠谱吗?有缘的话,量子物语下回聊。

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