IBM打臉Google量子霸權，但方法可能有問題_風聞

IBM在其博客上狠狠的打臉了Google近日在Nature上提出的量子霸權宣言。

他們指出，雖然量子計算機已經開始接近經典模擬的極限，而Google也宣稱其在特定的計算方面已經達成過去所謂霸權的定義，那就是使用量子計算機完成了傳統計算機無法達到的計算量，但根據IBM的研究，他們認為Google言過其實。

IBM的研究人員表示，根據論文的內容，Google使用了基於53個量子比特的量子計算機，並以之實現一個深度為20的超大型雙量子比特柵極量子電路，該電路具備了雙量子比特以及1113個單量子比特柵，保真度為0.2%。

量子霸權的概念展示了量子計算機獨有的計算方式，比如説可以直接訪問糾纏和疊加狀態，可以同時表示更多的數字狀態。但Google的研究人員忽略了，傳統計算架構還是有着各種不同的優化手段，比如説各種存儲器的層次結構以及不同精度計算的調整、算法、軟件庫等，利用不同的資源，可以讓同樣的計算工作在傳統計算架構上獲得完全不同的效率表現。

研究人員進一步表，當與經典計算進行對比時，他們過於依賴先進的仿真架構，高度利用並行特性，並且在快速運行的RAM上面執行，並沒有考慮到傳統計算架構中的分層存儲特性來優化其在經典架構上運行的算法，這導致了經典架構上的效率落差。

而IBM的研究人員在類似的經典計算架構上套用了類似的算法，但更好的利用了RAM與磁盤存儲來進行計算需要的矢量狀態優化工作，並同時利用了電路劃分、張量收縮地言、門聚合以及批次處理等軟件優化手段，通過總線與流水線的通信傳輸效率提升，讓這些計算很好的在CPU與GPU之間進行溝通，成功的把Google宣稱需要10000年的計算量縮減到只需要2.5天就可以完成。

當然，這些針對傳統計算架構的優化方式沒有辦法直接搬到量子計算上，比如説，經過優化的算法，可以任意多次的訪問整個矢量狀態。而IBM採用的仿真方式，可以達到運行時間和電路深度成線性比例的結果。

研究人員表示，通過代碼優化，這些運行在經典硬件上的算法可以得到更好的結果，而且效率還會隨着經典硬件的更新而增加。

黃仁勛看到IBM研究人員的結果，應該會高興到跳起來，因為他們説利用GPU計算，可以達到更優秀的仿真能力，而且還會隨着算法的優化持續改善效率。

當然，IBM並沒有全盤否認Google對於量子計算生態的貢獻，他們認為，建立量子計算系統是結合科學與工程的壯舉，要對這種前所未有的架構進行基準測試是無比巨大的挑戰，Google只是很好的證明了基於超導量子的計算有了很好的進展，已經可以逐步解決經典計算的問題，但實際上，他們的所謂成果還遠遠未達霸權的定義。

綜合以上的意見，IBM的研究人員指出，量子計算霸權目前還不存在，這些新聞標題上的量子霸權已經達成的説法，其實誤導了幾乎所有人，直接宣稱霸權的存在，是很不負責任的作法。

他們表示，為了使量字計算能夠對社會產生積極影響，當前的任務是建構更強大的可編程量子計算系統，同時也要在軟件環境上進行更好的設計，從而研發出真正優化過的量子計算算法和程序，讓量子計算能夠真正實用化，這才是最大的挑戰。

然而IBM提出的論點其實也不是沒有問題，IBM的經典計算模擬，以及2.5天的計算時間，是通過使用海量的存儲系統存放53個量子比特計算機所能產生的所有量子狀態的變化來達成快速訪問的目的，而單是存儲53個量子比特的量子狀態，就需要用到250PB的磁盤存儲空間，若未來使用60量子比特，或者是70個量子比特的芯片，所需要存儲的量子態可能遠超出地球上單一系統所能提供的存儲容量，屆時IBM所使用的模擬方法是否還管用？還是他們可以提出另一套優化方式，其實還未可知。

另一方面，如果一部量子計算能達成的計算工作必須使用世界上最強的超級計算機才能達成，那是否也能代表量子計算在一定程度上達成其設計目的，不論達到霸權與否？

而在Google提出量子霸權的同時，潘建偉和盧朝陽的小組也提出了使用20個光子來進行Boson Sampling(玻色取樣)的實驗，玻色取樣同樣是達成量子霸權的方式之一，而過去的紀錄是同時使用了6個光子。

而潘建偉過去曾宣稱，如果使用50個光子來實現量子糾纏，那麼計算性能將能超越天河二號。

在量子霸權的路上還有很多爭議，但我們可以確信，在各家研究機構的推動之下，量子計算的發展不會停止，而成就霸權也只是時間早晚問題。