陳根：量子計算，推動算力變革_風聞

文|陳根

近年來，量子計算技術與產業呈現加速發展態勢，而有關量子計算技術的突破多與三個因素有關，即量子比特能夠維持量子態的時間長度、量子系統中連接在一起的量子比特的數量和對量子系統出錯的把握。

量子比特能夠維持量子態的時間長度，被稱為量子比特相干時間。其維持“疊加態”（量子比特同時代表1和0）時間越長，它能夠處理的程序步驟就越多，因而可以進行的計算就越複雜。

其中，IBM率先將量子技術引入實用計算系統，將量子比特相干時間提高到了100微秒。而當量子比特相干時間達到毫秒級時，將足以支持一台能夠解決當今“經典”機器解決不了的問題的計算機。

從量子系統中連接在一起的量子比特的數量突破來看，2019年10月，谷歌公司在《Nature》期刊上宣佈了使用54個量子位處理器Sycamore，實現了量子優越性。

**具體來説，Sycamore能夠在200秒內完成規定操作，而相同的運算量在當今世界最大的超級計算機Summit上則需要1萬年才能完成。**這項工作是人類歷史上首次在實驗環境中驗證了量子優越性，也被《Nature》認為在量子計算的歷史上具有里程碑意義。

一年後，中國團隊宣佈量子計算機“九章”問世，挑戰了谷歌量子的優越性，實現算力全球領先。“九章”作為一台76個光子100個模式的量子計算機，其處理“高斯玻色取樣”的速度比目前最快的超級計算機“富嶽”快一百萬億倍。史上第一次，一台利用光子構建的量子計算機的表現超越了運算速度最快的經典超級計算機。

量子力學是物理學中研究亞原子粒子行為的一個分支，而運用神秘的量子力學的量子計算機，超越了經典牛頓物理學極限的特性，為實現計算能力的指數級增長提供了實現的可能。

比如，針對人工智能產生的量子算法潛在應用就包括量子神經網絡、自然語言處理、交通優化和圖像處理等。其中，量子神經網絡作為量子科學、信息科學和認知科學多個學科交叉形成的研究領域，可以利用量子計算的強大算力，提升神經計算的信息處理能力。

未來，算力隨着技術的發展，將會從過去中心化的機房運算模式分化為前端設備、邊緣計算、雲計算等多維度的實時運算處理方式。