谷歌揭示量子计算机如何超越现代超级计算机

谷歌揭示量子计算机如何超越现代超级计算机

自 20 世纪 80 年代初构思出第一台量子计算机以来，研究人员一直希望有一天这些设备能够 可以解决经典计算机难以解决的问题 。在过去的五年里，这些机器实际上已经开始挑战它们的经典对手——尽管迄今为止还难以最终战胜它们。

谷歌研究人员表示，在当前阶段的所谓“量子优势”之战中，他们已经确定了实现量子优势的条件。 量子计算机 可以超越他们的经典同事。为了了解这些条件，他们使用了名为 Sycamore 的量子处理器来运行随机电路采样 (RCS)，这是一种简单的量子算法，本质上会产生随机值序列。

该团队分析了 Sycamore 的输出，发现它在运行 RCS 时可能会被经典超级计算机以高噪声模式“欺骗”或击败。然而，当干扰减少到一定阈值时，Sycamore 的计算变得非常复杂，以至于进行欺骗实际上是不可能的 - 据估计，这将需要世界上最快的经典超级计算机十万亿年。这种认识是 最初在预印本中 去年和今天《自然》杂志对 arXiv 服务器进行了报道 1 发表。

量子专家强调，这提供了令人信服的证据，证明 Sycamore 能够胜过任何运行 RCS 的经典计算机。 2019年，谷歌报告称其量子计算机可以运行RCS并实现量子优势。然而，从那时起，经典计算机执行算法的速度比估计的要快，从而抵消了所谓的优势。科罗拉多州布鲁姆菲尔德软件公司 Quantinuum 的量子计算研究员 Michael Foss-Feig 解释说：“谷歌在澄清和修复 RCS 的许多已知问题方面做得非常出色。”新的结果表明量子计算机可以在多大的噪声下仍然击败经典计算机。

上海科技大学量子物理学家陆朝阳表示，经典计算机和量子计算机之间持续的竞争是该领域的驱动因素。这场竞赛激励研究人员建造更大、更高质量的量子计算机。

不过，谷歌的最新结果并不意味着量子计算机将取代经典计算机。例如，Sycamore 无法执行普通计算机的典型操作，例如保存照片或发送电子邮件。位于加利福尼亚州圣巴巴拉的谷歌量子计算项目负责人 Sergio Boixo 解释道：“量子计算机并不是更快，而是不同。”它们的最终目的是执行传统上不可能但有用的任务，例如准确模拟化学反应。

Sycamore 处理器看起来类似于为日常笔记本电脑供电的硅芯片，但经过专门设计，可以以量子精度控制流经它的电子。为了减少可能破坏电子微妙状态并引入噪声的温度波动，芯片保持在接近绝对零的超低温下。

量子芯片使用量子位，而不是经典位（始终为 0 或 1），量子位利用电子处于混合状态的能力。量子计算机可以使用比经典计算机所需的位数少得多的量子位来执行某些任务。例如，经典计算机需要 1,024 位来运行 RCS 算法，而量子计算机只需要 10 个量子位。

五年前，谷歌研究团队在《自然》杂志上报道 2 ，经典超级计算机需要 10,000 年才能在其 53 量子位计算机上重新创建运行 200 秒的 RCS。这一说法几乎立刻就遭到了批评。科技巨头IBM的研究人员在线发布了预印本 3 ，这表明超级计算机实际上可以在几天内完成该任务。六月，卢和他的同事使用强大的经典计算机在一分多钟的时间内伪造了结果 4 。

谷歌 2019 年的业绩并不是唯一受到经典造假影响的业绩。 2023 年 6 月，IBM 研究人员和其他人报告了证据 5 他们的 127 量子位计算机 可以解决潜在有用的数学问题 ，这“超越了残酷的经典计算”。几周内，多项研究表明 6, 7 经典方法可以继续竞争。

博伊索和他的同事想要了解噪声如何使量子计算机容易受到经典伪造的影响。他们发现，即使量子位错误率的微小差异（从 99.4% 无错误到 99.7%）也会导致 Sycamore 表现得好像处于新状态，类似于物质从固体变为液体的过程。

“[噪音]的作用是将系统变成经典的东西，”博伊索说。一旦具有 67 个量子位的 Sycamore 更新版本超过一定的噪声阈值，其 RCS 输出通常就无法模拟。

过去两年，超越经典超级计算机的尝试也集中在减少量子位噪声上。 Foss-Feig 和他的同事在 56 量子位量子计算机上运行 RCS，错误率较低 8 通过。他说，有了更好的量子位，“经典计算机就无法再与量子计算机竞争，至少在 RCS 方面是这样。”

有一天，研究人员希望量子计算机足够大、足够无差错，从而超越量子计算机和经典计算机之间的冲突。目前，他们满足于战斗。 “如果你不能在 RCS（最简单的应用程序）中获得优势，”Boixo 说，“我认为你无法在任何其他应用程序中获胜。”

1. 莫万，A.等人。自然 634, 328–333 (2024)。

   文章 谷歌学术

2. 阿鲁特，F.等人。自然 574, 505–510 (2019)。

   文章 考研 谷歌学术

3. Pednault, E.、Gunnels, J. A.、Nannicini, G.、Horesh, L. 和 Wisnieff, R. arXiv 预印本 https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.09534 （2019）。

4. 赵X.-H。等人。 arXiv 预印本 https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.18889 （2024）。

5. 金，Y.等人。自然 618, 500–505 (2023)。

   文章 考研 谷歌学术

6. 廷德尔，J. 等人。 arXiv 预印本 https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.14887 （2023）。

7. Begušić, T. 和 Kin-Lic Chan, G. arXiv 的预印本 https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16372 （2023）。

8. 德克罗斯，M.等人。 arXiv 预印本 https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02501 （2024）。

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