點亮量子優勢丨專訪IBM量子部量子部副總裁_風聞
返朴-返朴官方账号-关注返朴(ID:fanpu2019),阅读更多!2022-11-17 10:10
IBM量子部副總裁Jay Gambetta與Philip Ball談論了該公司過去20年來在量子領域取得的諸多進展,以及最近宣佈的“量子優勢”五年路線圖。
編譯 | 金貽榮(北京量子信息科學研究院)
當下,全球各地的很多公司和實驗室都在致力於將他們最新的量子技術推出實驗室,走進現實世界。這其中,美國科技巨頭IBM是一個非常關鍵的參與者。就在今年5月,IBM量子公佈了他們最新的未來十年量子計算路線 (圖1),而且,這家公司還設置了一些雄心勃勃的目標。在去年他們推出了包含127個量子比特 (qubits) 的Eagle處理器之後,該公司正在開發包含433個量子比特的Osprey處理器,並將於今年底首次亮相,隨後將於2023年推出包含1121個比特的Condor處理器。
圖1 前行的路。IBM的路線圖顯示了該公司將如何擴大,不僅擴大量子位的數量,而且擴大其速度、質量和電路架構
在那之後,IBM公司説,玩法將切換到將這些處理器組裝成模塊化的電路,其中量子芯片將通過稀疏的量子或經典互聯方式連接起來。這方面的艱苦嘗試,將在2025年他們提到的4158個量子比特Kookaburra處理器上達成。再往後,IBM預言了包含10萬或更多量子比特的模塊化量子處理器,它們將能夠在無錯的情況下進行計算,而不像現在的量子計算那樣,需要在嘈雜的物理比特上尋求各種變通。在這個路徑下,該公司的量子計算團隊對實現通用的“量子優勢”信心滿滿。所謂通用的“量子優勢”,意味着量子計算機將始終超越經典計算機,並且能夠進行超出經典設備能力範圍的複雜計算任務。
正當Jay Gambetta前往布魯塞爾舉辦的第28屆索爾維會議的路上,我們趕上了這位物理學家,IBM量子部副總裁,而這次索爾維會議的主題正是量子信息。在談了很多他們公司過去二十年的進展之後,Gambetta解釋了為什麼這些目標能夠實現,以及他們又將在量子計算的未來中承擔什麼。
Q:IBM量子的最新進展如何?你們目前最關注的重要參數有哪些?
IBM的路線圖是關於規模化的——不僅是量子比特的數量,也包括它們的速度、質量以及電路架構。我們現在的相干時間 (量子比特保持相干性,能夠進行量子計算的特徵時間) 已經達到了100 ms (作為對比,2010年大約是10 µs),而下一代器件將達到300 ms。而且,我們的量子比特 (採用超導金屬製成) 現在已經具有差不多99.9%的保真度 (每1000次操作僅帶來一次錯誤,錯誤率為10-3) 。我認為明年底達到99.99%不是不可能。
不過,採用更聰明的方法來做事,而不僅僅是堆指標,將變得更加重要。處理器的架構在未來將更為關鍵。我認為我們不會在單芯片超過1000個量子比特 (正如Condor芯片) 之後能走更遠,所以現在將目光看向了模塊化。採用這一方案,我們可以在這個十年 (到2030年) 將處理器的量子比特數推到10000規模。我們將同時採用芯片間經典通信通道 (用於控制電子學) 和用於產生糾纏的量子通道 (用於執行計算)。這些芯片間的通道會變得更慢——可能要比電路本身慢上100倍。而這些通道上的保真度也將很難達到95%以上。
對於高性能計算而言,真正有意義的是如何最小化其運行時間,也就是説,最小化它得到一個問題的解所需的時間。量子計算機成熟度最終的試金石是量子的運行時間是否可以與經典運行時間相匹敵。我們已經從理論上分析並顯示了,當你想運行一個大線路,而將它拆分成了很多小線路,那麼每做一次分割,可以看成是增加了一份經典成本,而這個成本將導致運行時間的指數增加。所以,我們的目標就是要將這個指數做到儘可能地接近1。
圖2 沉穩的操作人員。實驗研究人員Maika Takita正在IBM量子實驗室內一台極低温製冷設備前工作
Q:你們怎麼針對錯誤緩解去做這些提升呢?
為了提升保真度,我們採用的方法是所謂的概率性錯誤消除法。它的思想在於,你發送給我一份任務,我就會返回處理後的結果給你,並對結果進行無噪聲估計。你説想要我運行這個線路,我則對系統錯誤進行全面表徵,然後運行許多次,再把所有的結果放在一起處理,最後給你一個關於線路輸出的無錯估計。我們通過這種方式來展示,從錯誤抑制和錯誤緩解,也就是我們現在所處的階段,到未來完全的錯誤糾正,很可能是一個連續發展的過程。
Q:那就是説,你們不用構建完全糾錯的邏輯量子比特也能夠達到目標?
什麼才算是一個邏輯量子比特?大家在説這個概念的時候到底想表達什麼?實際上真正重要的是:你是否能夠運行邏輯線路,以及你以什麼方式來運行它們,從而使得運行時間總是更快?與其想着要構建邏輯量子比特,我們更關心的是該如何運行線路並且向用户給出結果的估計,然後用運行時間來進行量化。
當你做常規的糾錯,你糾正的是你認為到那時為止結果會是什麼。你在不斷更新着參照系。但是,我們可以通過錯誤緩解來實現錯誤糾正。當
等於1時,就相當於做到了糾錯,因為你可以隨心所欲地提高
(無錯) 估計而不會增加任何額外的開銷。
這樣,我們將等效於有了邏輯量子比特,但它們是被連續插入的。所以,我們開始從更高的層面上來思考它。我們的看法是,從用户角度來創造一個越來越快的連續統一體。而測試量子計算機成熟度的試金石,就是它的運行時間相對經典計算機而言是否有競爭力。
這與其他量子公司所做的很不一樣,但是如果這沒能成為共識,我會感到很驚訝。我敢打賭,你會發現大家開始比較運行時間,而不是糾錯率了。
Q:要是你們通過經典連接來實現模塊化器件,這會不會意味着未來其實不是量子對戰經典,而是量子攜手經典?
是的。將經典和量子合到一起可以讓你做更多的事。我把這叫成量子順差:利用量子資源,以更聰明的方式進行經典計算。
假如由我來揮舞那支魔法棒,我可能不會叫它量子計算機。我想回過頭來説,我們在做的,其實就是一般意義上的計算,而我們正在用量子處理器來加速它。我一直在用“以量子為中心的超級計算”這個口號。其實我們是通過加入量子來 (讓計算) 更進一步。這將是最終的架構,我確實是這麼想的。
Q:現在的技術障礙有哪些?比如説,這些器件需要極低温製冷,這會不會是個問題?
這還真算不上大問題。一個更大的問題是,如果繼續沿着我們的路線圖走下去,我擔心電子學系統的價格,以及所有與之相關的周邊產品。要想降低這些成本,我們必須發展出一個生態系統,而作為一個社羣,我們在創造那樣一個環境上做得還不夠。我沒看到很多人只聚焦於電子學開發,但我覺得這事是會發生的。
Q:是不是所有的科學問題都已經解決了,現在只是工程化的問題了?
永遠有科學的問題需要解決。特別是當你在探索從錯誤緩解到錯誤糾正的路線時。你想將什麼樣的連接做到你的芯片中去?這些連接形式又是什麼?這些都是很基本的科學問題。我覺得我們還有空間將錯誤率降低到10^(-5)。就個人而言,我不喜歡給事物貼上“科學”或“技術”的標籤,我們正在建立的是一種新事物。我認為肯定會有一個轉變,這些器件將變成工具,而問題則變成我們要如何將這些工具用於科學,而不是關於創造工具的科學。
Q:你是否擔心會出現量子泡沫?
不會,我認為量子優勢可以分成兩方面來看。第一,你怎麼在量子硬件上,真正更快地運行線路?對此我可以很自信地作出肯定的預言。第二,你又如何真正利用這些線路,並且將他們與實際應用關聯起來?為什麼基於量子的方法要比僅用經典的方法更好?這些是非常難的科學問題。並且也是高能物理學家、材料科學家和量子化學家們都關心的問題。我覺得它們必然成為一種需求——我們已經看到了。我們還發現一些商業公司對此也感興趣,不過還需要些時日來尋找現實的解決方案,而不僅是將量子作為搞科研的工具。
我覺得這會是一個漸變過程。一個很大的潛在應用領域是那些數據具有某種結構的問題,特別是經典上很難找到關聯性的數據。金融和醫藥都面臨類似的問題,而量子的方法,例如量子機器學習,非常擅長尋找關聯。這將會是一條長路,但值得投資。
Q:如何保持計算的安全性,防止受到來自,比如Shor的質因數分解算法的攻擊?這個算法利用量子方法來破解當前基於大數不可分的公鑰密碼體系。
大家都想保持對Shor算法的安全性——現在這已經被稱之為“量子安全”。對此我們已經做了很多深入的基礎研究,也一直在研究如何將它構建到我們的產品中去,而不是作為一個插件。此外,我們還要回答該怎樣確保經典設施是量子安全的。接下來幾年中,這個問題的未來進展如何會變得格外重要——要如何從底層構建起量子安全的硬件。
Q:你對量子計算的發展速度感到驚訝嗎?
對像我這樣從2000年就開始深度參與的人來説,它的發展軌跡與預測驚人的相似。回顧IBM 2011年的內部路線圖,我發現它非常準確。我那時還以為就是瞎編呢!總的來説,我覺得人們似乎高估了它所需要的時間。隨着進展越來越多,加上大家將越來越多的量子信息思想運用到這些器件上,接下來幾年我們將能夠運行更大的線路。那時候就要考慮你需要構建什麼類型的架構,多大的集羣,該用什麼類型的通信信道,等等。這些問題將由你要運行的線路來驅動:我們怎樣根據特定類型的線路來建造機器?屆時將會出現專門化的線路。
Q:到2030年量子計算會是什麼樣子?
當大多數用户壓根就不知道他們正在使用量子計算機時,我認為就成功了,因為它將被構建到一個與經典計算無縫銜接的架構中去。那時候,成功的衡量標準將變成,它對絕大多數人而言不可見,但又以某種方式改善了他們的生活。也許你的手機上會運行某個應用程序,而它是用量子計算機來進行評估的。到2030年,也許還達不到那個水平,但是我想,我們會有非常龐大的(量子) 機器,並且它們所能做的將遠遠超過經典計算機。
本文經授權轉載自微信公眾號“中國物理學會期刊網”,選自《物理》2022年第11期,編譯自Philip Ball. Physics World,2022,(10):33