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「九章」量子計算原型機光路系統原理圖

12月4日，中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊，與中科院上海微系統所、國家平行電腦工程技術研究中心合作，構建了76個光子的量子計算原型機「九章」，實現了具有實用前景的「高斯玻色取樣」任務的快速求解。

據現有理論，該量子計算系統處理高斯玻色取樣的速度比目前最快的超級電腦快一百萬億倍，即「九章」一分鐘完成的任務，超級電腦需要一億年。

其速度也等效地比去年Google發佈的53個超導比特量子計算原型機「懸鈴木」快一百億倍。

這一成果使得中國成功達到了量子計算研究的第一個里程碑：量子計算優越性（國外稱「量子霸權」）。相關論文於12月4日線上發表在國際學術期刊《科學》上。

實現「量子霸權」的兩種路徑

由於量子電腦在原理上具有超快的平行計算能力，在一些具有重大社會和經濟價值的問題方面相比經典電腦可實現指數級別的加速。當前，研製量子電腦已成為世界科技前沿的最大挑戰之一，是歐美發達國家角逐的焦點。

這當中，量子計算研究的第一個階段性目標，是實現「量子計算優越性」（亦譯為「量子霸權」），即研製出量子計算原型機在特定任務的求解方面超越經典的超級電腦。

上面提到的量子計算「特定任務」，是指經過精心設計，非常適合於量子計算設備發揮其計算潛力的問題。這類問題包括隨機量子線路採樣、IQP線路、高斯玻色取樣。而Google量子AI團隊所針對的問題是隨機量子線路採樣。

所謂「玻色取樣」問題，我們可以理解成一個量子世界的高爾頓板。

高爾頓板問題是由英國生物統計學家高爾頓提出來的，這個問題可以理解為小球從最上方被扔下，每經過一個釘板，都有一半的可能從左邊走，一半的可能從右邊走，當有很多個小球從上往下隨機掉落時，落在下麵的格子裡的小球數量分佈上會呈現一定的統計規律，這個模型可以用來直觀地認識中心極限定理。

圖為高爾頓板

如果將「高爾頓釘板」發展出一個量子版本，即，由全同光子來代替小球，用分束器（當一束光通過分束器時會被分成兩束強度較低的光，一束透射，另一束反射）來代替釘子，則這個遊戲就變成「玻色取樣」的量子模擬。一般來講，「玻色取樣」是指，在n個全同玻色子經過一個干涉儀後，對n個玻色子的整個輸出態空間進行採樣的問題。

電腦科學家S.Aaronson和A.Arkhipov於2013年提出一種快速計算矩陣的常值方法，主要原理是對經過線性器件處理的玻色子的概率分佈進行抽樣分析，從而可以很快的求出一個n x n維矩陣常值的方法。自然界中的粒子分為玻色子和費米子，而光子屬於玻色子，這樣就可以運用光子實現玻色取樣實驗。

從計算複雜度的角度來看，隨著光子數的增加求解步數呈指數上漲。對於這樣一個經典計算異常困難的問題，在中小規模下就可以打敗超級電腦。因此，「玻色取樣」這個問題被量子計算領域的科學家盯上了，準備拿它小試牛刀，挑戰經典電腦。

光量子干涉示意圖

同樣，為什麼隨機量子線路經典電腦很難類比？舉個例子來說，比如一個50比特的隨機量子線路採樣，最終輸出的量子態的態空間的維度是250，如果使用經典電腦類比，首先要存儲如此高維度的量子態是極其困難的，其次，在如此高維的計算空間上，模擬每一層的量子計算操作，直至輸出最終的計算結果，更是難上加難！

而利用超導量子比特實現隨機線路取樣和利用光子實現玻色取樣，是目前國際學術界公認的演示量子計算優越性的兩大途徑。在第二種路線上，中科大團隊一直保持國際領先。2019年，他們實現了20光子輸入60×60模式干涉線路的玻色取樣量子計算，輸出狀態空間維數高達三百七十萬億，其複雜度相當於48個量子比特，逼近了「量子計算優越性」。

此次，潘建偉團隊通過自主研製同時具備高效率、高全同性、極高亮度和大規模擴展能力的量子光源，同時滿足相位穩定、全連通隨機矩陣、波包重合度優於99.5%、通過率優於98%的100模式干涉線路，相對光程10的負9次方以內的鎖相精度，高效率100通道超導納米線單光子探測器，成功構建了76個光子100個模式的高斯玻色取樣量子計算原型機「九章」，意為紀念中國古代最早的數學專著《九章算術》。

光量子干涉實物圖

「我們實驗中要用到的一些關鍵器件，國外一直對我們進行禁運，但是我們靠自己、靠國內協作單位，做出了世界上最好的量子光源。畢竟，科學是為服務全人類的。」潘建偉受訪時表示，完成這一實驗，需要更多更好的光量子，正是擁有了世界最好的量子光源，這次實驗輸出量子態空間規模達到了10的30次方。

根據目前最優的經典演算法，「九章」對於處理高斯玻色取樣的速度比目前世界排名第一的超級電腦「富嶽」快一百萬億倍，等效地比Google去年發佈的53比特量子計算原型機「懸鈴木」快一百億倍。同時，通過高斯玻色取樣證明的量子計算優越性不依賴於樣本數量，克服了Google53比特隨機線路取樣實驗中量子優越性依賴於樣本數量的漏洞。

100模式相位穩定干涉儀

這個成果牢固確立了中國在國際量子計算研究中的第一方陣地位，為未來實現可解決具有重大實用價值問題的規模化量子類比機奠定了技術基礎。此外，基於「九章」量子計算原型機的高斯玻色取樣演算法在圖論、機器學習、量子化學等領域具有潛在應用，將是後續發展的重要方向。

量子計算需經歷「三步走」

正是由於量子電腦在原理上具有超快的平行計算能力，可望通過特定演算法在一些具有重大社會和經濟價值的問題方面，如密碼破譯、大資料優化、材料設計、藥物分析等，相比經典電腦實現指數級別的加速。

事實上，量子電腦的研製是一個極具挑戰並且週期可能較長的工作。為了推動量子電腦的研製，我們必須把其分成一個個的小目標，不斷逐次突破。其中的第一個小目標就是「量子優越性」(Quantum Supremacy)，指的是量子電腦在某個特定問題上的計算能力遠超過性能最好的超算，證明量子電腦的優越性。因此，「量子優越性」被認為是量子計算發展道路上的一個重要里程碑。

對於量子電腦的研究，國際同行公認有三個指標性的發展階段：

第一階段發展具備50-100個量子比特的高精度專用量子電腦，對於一些超級電腦無法解決的高複雜度特定問題實現高效求解，實現計算科學中「量子計算優越性」的里程碑。

第二階段通過對規模化多體量子體系的精確製備、操控與探測，研製可相干操縱數百個量子比特的量子模擬機，用於解決若干超級電腦無法勝任的具有重大實用價值的問題，如量子化學、新材料設計、優化演算法等。

第三階段則是通過積累在專用量子計算與模擬機的研製過程中發展起來的各種技術，提高量子比特的操縱精度使之達到能超越量子計算苛刻的容錯閾值（大於99.9%)，大幅度提高可集成的量子比特數目至百萬量級，實現容錯量子邏輯門，研製可程式設計的通用量子計算原型機。

讓夢想量子計算走進現實

2019年10月23日，權威雜誌《自然》刊出了Google量子AI團隊的最新科研工作，在持續重金投入量子計算13年後，成功地用實驗證明「量子優越性」。即在特定任務上，量子電腦可以大大超越經典電腦的計算能力了。

論文報導了Google團隊基於一個包含53個可用量子比特的可程式設計超導量子處理器，運行隨機量子線路進行採樣，耗時約200秒可進行100萬次採樣，並且估計如果使用當時最強超算Summit來計算得到同樣的結果，需耗費約1萬年。據此，Google宣稱實現了「量子霸權」。

實際上，「量子優越性」代表了兩個方面的競爭，一方面量子晶片的比特數和性能不斷擴張，在某些問題上展現出極強的計算能力；另一方面，經典演算法和類比的工程化實現也可以不斷優化，提升經典演算法的效率和計算能力。所以，如果能夠提升經典模擬的能力，那麼Google的量子設備有可能就無法打敗最強超算，從而「稱霸」失敗。

對於Google的「稱霸」，IBM是第一個跳出來表示「不服」的。IBM指出Google對隨機量子線路的經典模擬優化得並不好，如果採用記憶體和硬碟混合存儲方案，類比53比特、20深度的量子隨機線路採樣，僅需2.5天。IBM還宣稱這只是他們保守的估計。

對此，加拿大卡爾加里大學教授、量子科學和技術研究所所長Barry Sanders 認為，去年，Google取得了一項巨大的成果，即量子計算優越性，但這是有爭議的。Google的結果是，他們擁有一台量子電腦，其性能比其他任何經典電腦都要好。然後，IBM對此提出相反的論點：他們並未完全實現。質疑是否真正的達到了量子計算優越性。

面對「九章」所證明的「量子計算優越性」，Barry Sanders則毫不吝嗇地稱讚：「我認為這是量子計算領域最重要的成果之一。這個實驗不存在爭論，毫無疑問，該實驗取得的結果遠遠超出了傳統機器的模擬能力，實驗取得的結果遠遠超出了傳統機器的模擬能力。這個實驗技術挑戰非常巨大。為了獲得此結果，他們必須解決許多非常困難的技術問題。僅僅在技術層面上，他們所取得的成就也令人印象深刻。這是人們夢寐以求的實驗，他們做成了，讓夢想走進現實。」

畢竟，經典演算法的發展以及超算上的工程化實現，還有提升空間。「量子優越性」本身也是經典計算和量子計算博弈和演進的過程。Google宣稱的「量子優越性」，目的僅僅是為了在實驗上證明量子電腦確實有超越目前最強超算的能力，這並不意味著已經實現了實用化的量子電腦。「量子優越性」對於量子計算的發展，僅僅是一個開始。

對此，潘建偉向記者表示，量子優越性實驗並不是一蹴而就的工作，而是更快的經典演算法和不斷提升的量子計算硬體之間的競爭，最終量子並行性會產生經典電腦無法企及的算力。

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◎文章轉載：里程碑式突破！中國量子計算原型機「九章」問世，實現「量子霸權」
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