5年前，谷歌高調(diào)宣布實(shí)現(xiàn)「量子霸權(quán)」，創(chuàng)下量子計(jì)算新紀(jì)錄。

然而，當(dāng)今量子計(jì)算機(jī)進(jìn)展遲緩，一大懸而未決的問題是——錯(cuò)誤率頻出。

盡管22年5名計(jì)算機(jī)科學(xué)家似乎攻克了這一難題，但至今我們?nèi)詿o法get，量子計(jì)算機(jī)可以容忍多大誤差。

恰好，谷歌團(tuán)隊(duì)最新Nature論文，精準(zhǔn)描繪在隨機(jī)電路采樣（Random Circuit Sampling，RCS）實(shí)驗(yàn)中，如何實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07998-6

他們使用了名為Sycamore的量子計(jì)算機(jī)，來運(yùn)行簡(jiǎn)單算法RCS，本質(zhì)上是生成一個(gè)隨機(jī)值序列。

通過分析Sycamore輸出的結(jié)果，當(dāng)其在運(yùn)行RCS時(shí)并在高噪聲干擾模式下，能夠被經(jīng)典超算「模擬」、超越。

然而，當(dāng)噪聲降低至某個(gè)閾值以下時(shí)，Sycamore計(jì)算變得非常復(fù)雜，以至于模擬無法實(shí)現(xiàn)。

谷歌表示，即使是世界上最快的經(jīng)典超算，預(yù)估也需要10000年才能完成。

RCS這種全新方法，使得量子計(jì)算機(jī)性能，大幅超越經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)。與2019年相比，在相同保真度下，電路體積增加了一倍。

量子計(jì)算的關(guān)鍵基準(zhǔn)：隨機(jī)電路采樣（RCS）

量子計(jì)算機(jī)概念首次被構(gòu)想出來，可以追溯到上個(gè)世紀(jì)80年代了。

當(dāng)時(shí)，科學(xué)家們對(duì)此寄予厚望，希望其能夠解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)的難題。

過去5年來，不論是谷歌、微軟，還是IBM等大廠，都在研發(fā)量子計(jì)算機(jī)，以解決飽受詬病的噪聲問題。

2019年，谷歌宣稱其量子計(jì)算機(jī)可以運(yùn)行RCS，并取得量子霸權(quán)。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5

但沒過多久，谷歌這一說法就被推翻了。因?yàn)檠芯空邆儼l(fā)現(xiàn)，經(jīng)典超算也能夠比預(yù)估更快地運(yùn)行該算法。

而如今，在噪聲中等規(guī)模量子（Noisy Intermediate-Scale Quantum）時(shí)代下，量子處理器展示出顯著的潛力。

但它們?nèi)菀资艿诫S時(shí)間累積，并限制其有效處理量子比特?cái)?shù)量的錯(cuò)誤（即噪聲）的影響。

由此，這引發(fā)了一個(gè)基本問題——

盡管量子計(jì)算中存在噪聲限制，這些AI系統(tǒng)能否繼續(xù)在特定應(yīng)用中，提供實(shí)際價(jià)值并超越經(jīng)典超算？

最新研究中，谷歌團(tuán)隊(duì)通過研究隨機(jī)電路采樣（RCS），將其作為評(píng)估量子計(jì)算機(jī)伴隨噪聲情況下，性能如何來回答這個(gè)問題。

他們揭示了兩種不同的相變，它們支配著量子計(jì)算機(jī)隨噪聲強(qiáng)度、處理量子比特?cái)?shù)量變化的行為。

即使是量子比特噪聲微小差異，比如99.4%的無錯(cuò)誤率提高到99.7%，也會(huì)導(dǎo)致Sycamore像是處在一種全新狀態(tài)。

更形象的比喻，就像是物質(zhì)突然從固態(tài)，轉(zhuǎn)化成液態(tài)。

谷歌研究人員Boixo解釋道，「噪聲的作用是將系統(tǒng)變得更加經(jīng)典化」。

研究表明，一旦運(yùn)行67個(gè)量子比特的升級(jí)版Sycamore超過某個(gè)噪聲閾值，其RCS輸出無法通過經(jīng)典計(jì)算機(jī)模擬。

令人興奮的是，研究證明了RCS在大規(guī)模實(shí)驗(yàn)中可靠性。同時(shí)，意味著它可以成為，有效衡量量子計(jì)算機(jī)性能的一個(gè)指標(biāo)。

如前所述，Nature研究顯示，在相同保真度下，電路體積比2019年的結(jié)果增加了一倍。

這意味著，谷歌量子計(jì)算機(jī)能夠處理更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)，同時(shí)保持相同的準(zhǔn)確度。

結(jié)果表明，即使在當(dāng)前噪聲水平下，嘈雜量子計(jì)算機(jī)也具備超越經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)的潛力。

正如谷歌所言，這是朝著開發(fā)量子計(jì)算機(jī)實(shí)際應(yīng)用邁出重要的一步，為未來量子計(jì)算在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用，奠定了基礎(chǔ)。

Quantinuum量子計(jì)算研究員Michael Foss-Feig表示，這項(xiàng)研究揭示了，量子計(jì)算機(jī)可以承受多大噪聲，并仍超越了經(jīng)典超算的性能。

中科大物理系教授陸朝陽指出，經(jīng)典計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)之間的持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)，一直是該領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)力。這種競(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)研究人員構(gòu)建更大、更高質(zhì)量的量子計(jì)算機(jī)。

盡管如此，谷歌研究最新結(jié)果，并不代表了量子計(jì)算機(jī)將取代經(jīng)典超算。

比如，Sycamore仍無法執(zhí)行普通計(jì)算機(jī)的典型操作，比如存儲(chǔ)照片、發(fā)電子郵件。

RCS的重要性

RCS基準(zhǔn)測(cè)試提出了一個(gè)被認(rèn)為對(duì)經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)來說難以處理的計(jì)算任務(wù)，這對(duì)于展示量子霸權(quán)（quantum advantage）或「超越經(jīng)典」能力至關(guān)重要。

對(duì)經(jīng)典計(jì)算機(jī)來說，挑戰(zhàn)在于信息的指數(shù)級(jí)增長——隨著量子電路規(guī)模的擴(kuò)大，描述其狀態(tài)所需的信息量會(huì)呈指數(shù)級(jí)增加。

這意味著，即使完全了解電路的設(shè)計(jì)（每個(gè)門及其操作），試圖完全模擬電路或從其輸出分布中采樣的經(jīng)典計(jì)算機(jī)也將難以跟上計(jì)算需求。

RCS提供了對(duì)設(shè)備量子電路體積（quantum circuit volume）的全面評(píng)估，這是一種考慮電路結(jié)構(gòu)并反映模擬它所需的最小經(jīng)典資源的度量，更高的值表示計(jì)算機(jī)更強(qiáng)大。

研究小組利用這個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試來確定量子計(jì)算機(jī)可能在哪些方面超越經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)，即使在存在噪聲的情況下。

谷歌展示了使用最好的超級(jí)計(jì)算機(jī)獲得與量子計(jì)算機(jī)類似結(jié)果所需的時(shí)間，包括兩種情況：無限內(nèi)存（三角形）和適合GPU內(nèi)存的可并行化計(jì)算（圓點(diǎn)）。

驗(yàn)證RCS的保真度

RCS基準(zhǔn)測(cè)試的具體輸出是保真度（fidelity）的估計(jì)（一個(gè)介于0和1之間的數(shù)字），用于表征含噪聲的量子處理器的狀態(tài)與實(shí)現(xiàn)相同電路的理想無噪聲量子計(jì)算機(jī)的狀態(tài)有多接近。

保真度的值通過一種稱為片段交叉熵基準(zhǔn)測(cè)試（patch cross-entropy benchmarking, XEB）的技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)于大型電路，這涉及將整個(gè)量子處理器分成更小的「patches」，并計(jì)算每個(gè)片段的XEB保真度。

通過將這些片段保真度相乘，可以得到整個(gè)電路的總體保真度估計(jì)。

谷歌最新的結(jié)果顯示，電路體積（circuit volume）不僅成功地翻了一番，而且保真度也與2019年的演示相當(dāng)。

這意味著，我們朝著容錯(cuò)量子計(jì)算（更復(fù)雜、更實(shí)用的量子計(jì)算任務(wù)）邁出了重要一步，并證實(shí)了使用當(dāng)前含噪聲的量子設(shè)備訪問計(jì)算復(fù)雜區(qū)域的可行性。

實(shí)線表示基于數(shù)字誤差模型的估計(jì)XEB保真度

相變和仿真算法

噪聲會(huì)破壞量子相關(guān)性，有效地縮小了可用的量子電路體積（quantum circuit volume）。

谷歌試圖了解是否可能在噪聲影響下充分利用處理器的全部量子電路體積。換言之，是否可能在更小尺寸的量子處理器上實(shí)現(xiàn)等效計(jì)算。

參數(shù)空間中隨機(jī)電路采樣（RCS）基準(zhǔn)表現(xiàn)出質(zhì)的不同的區(qū)域，由相變分隔。

縱軸和橫軸分別對(duì)應(yīng)電路深度（周期數(shù)）和每周期錯(cuò)誤率。在噪聲足夠弱的區(qū)域（綠色），量子相關(guān)性延伸到整個(gè)系統(tǒng)，表明量子計(jì)算機(jī)發(fā)揮了全部計(jì)算能力。

而在強(qiáng)噪聲區(qū)域（橙色），系統(tǒng)可以近似表示為多個(gè)不相關(guān)子系統(tǒng)的乘積，因此，較小的量子計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行等效計(jì)算。在這種情況下，通過分別模擬系統(tǒng)的各個(gè)部分，可以顯著降低經(jīng)典計(jì)算的成本。

仿真算法關(guān)鍵依賴于強(qiáng)噪聲區(qū)域的低量子相關(guān)性特性。因此，弱噪聲和強(qiáng)噪聲區(qū)域之間存在明顯的相變意味著仿真算法在弱噪聲區(qū)域無法成功。

谷歌采用了三管齊下的方法來研究相圖（phase diagram）：

1. 開發(fā)了一個(gè)分析模型，證明了在大系統(tǒng)尺寸極限下相變的存在

2. 進(jìn)行了大量數(shù)值模擬，精確繪制了我們特定量子硬件的相邊界

3. 通過在量子電路中引入不同程度的噪聲，實(shí)驗(yàn)觀察相變邊界來進(jìn)行驗(yàn)證

通過數(shù)值模擬，可以證明Sycamore處理器的參數(shù)完全處于低噪聲區(qū)域。換句話說就是，處理器牢固地處于超越經(jīng)典（beyond classical）的區(qū)域，超出了當(dāng)前超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力。

量子計(jì)算爭(zhēng)霸賽

從外觀上看，谷歌Sycamore處理器與PC硅芯片相似，但它經(jīng)過特殊制造，能夠以量子精度控制流經(jīng)其中的電子。

為了減少可能破壞的電子微妙狀態(tài)，并引入噪聲的溫度波動(dòng)，芯片被維持在接近絕對(duì)零度的超低溫環(huán)境中。

與普通計(jì)算機(jī)使用經(jīng)典比特（始終為0或1）不同，量子芯片依賴于量子比特（qubit），利用電子處于混合狀態(tài)的能力。

相較之下，量子計(jì)算機(jī)優(yōu)勢(shì)在于，可以使用指數(shù)級(jí)更少的qubit完成某些任務(wù)。

舉例來說，要運(yùn)行RCS算法，經(jīng)典計(jì)算機(jī)需要1,024個(gè)比特，而量子計(jì)算機(jī)只需要10個(gè)量子比特。

2019年那次研究，谷歌Nature論文表明，經(jīng)典超算是需要1萬年，才能完成53量子比特計(jì)算機(jī)，僅在200秒內(nèi)就運(yùn)行了RCS算法。

然而，這一說法受到業(yè)界質(zhì)疑，有的科學(xué)家表示，1萬年也極其夸張。

隨后，IBM研究人員在網(wǎng)上發(fā)布了一篇預(yù)印本，表明超算實(shí)際上在幾天內(nèi)，便可以完成這項(xiàng)任務(wù)。

更令人驚訝，今年6月，陸朝陽團(tuán)隊(duì)使用強(qiáng)大的經(jīng)典計(jì)算機(jī)，在僅僅一分鐘內(nèi)就完成了這個(gè)結(jié)果的仿真。

值得注意的是，谷歌19年論文結(jié)果，并不是唯一一個(gè)聲稱量子計(jì)算超越經(jīng)典超算。

2023年6月，IBM等機(jī)構(gòu)研究人員同樣證明，127量子比特計(jì)算機(jī)可以解決，超出經(jīng)典計(jì)算機(jī)暴力計(jì)算能力（beyond brute-force classical computation）的潛在有用數(shù)學(xué)問題。

然而，在短短幾周內(nèi)，多項(xiàng)研究就表明，經(jīng)典計(jì)算機(jī)仍可以在這些問題上，與量子計(jì)算機(jī)競(jìng)爭(zhēng)。

這恰恰凸顯，量子計(jì)算機(jī)和經(jīng)典計(jì)算機(jī)之間，是一個(gè)永無休止的競(jìng)爭(zhēng)過程。

谷歌研究人員希望，在未來量子計(jì)算機(jī)將變得足夠大、足夠無錯(cuò)誤，以徹底超越量子-經(jīng)典之爭(zhēng)（quantum–classical war）。

然而目前，他們?nèi)栽诶^續(xù)這場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。

Boixo總結(jié)道，「如果你無法在RCS這個(gè)最簡(jiǎn)單的應(yīng)用中獲得優(yōu)勢(shì)，我認(rèn)為你在任何其他應(yīng)用中都無法取得勝利」。

這一觀點(diǎn)凸顯了，RCS在量子計(jì)算研究中的重要地位，以及當(dāng)前量子計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)。