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“比超級計算機快億億億倍!”

更新時間:2025-02-25   點擊次數:294次
近日,中科院量子信息與量子科技創新研究院科研團隊在超導量子和光量子兩種系統的量子計算方面取得重要進展,使我國成為目前世界上在兩種物理體系達到“量子計算性"里程碑的國家。
此次,中國科學技術大學中科院量子信息與量子科技創新研究院潘建偉、朱曉波、彭承志等構建了66比特可編程超導量子計算原型機“祖沖之二號",實現了對“量子隨機線路取樣"任務的快速求解。
根據現有理論,“祖沖之二號"處理的量子隨機線路取樣問題的速度比目前的超級計算機快7個數量級,計算復雜度比谷歌公開報道的53比特超導量子計算原型機“懸鈴木"提高了6個數量級(“懸鈴木"處理“量子隨機線路取樣"問題比經典超算快2個數量級),這一成果是我國繼光量子計算原型機“九章"后在超導量子比特體系達到“量子計算性"里程碑,使得我國成為目前同時在兩種物理體系都達到這一里程碑的國家。相關論文成果日前相繼發表在《物理評論快報》和《科學通報》上。
量子計算機對特定問題的求解超越超級計算機,即量子計算性,是量子計算發展的個里程碑,達到該里程碑需要相干操縱50個以上量子比特。超導量子比特是的有望實現可擴展量子計算的物理體系之一。潘建偉、朱曉波、彭承志等長期瞄準超導量子計算領域,于2021年5月構建了當時國際上量子比特數目最多的62比特超導量子計算原型機“祖沖之號",并實現了可編程的二維量子行走。
團隊在“祖沖之號"工作的基礎上,采用全新的倒裝焊3D封裝工藝,解決了大規模比特集成的問題,研制成功“祖沖之二號",實現了66個數據比特、110個耦合比特、11路讀取的高密度集成,態空間維度達到了1019。“祖沖之二號"采用可調耦合架構,實現了比特間耦合強度的快速、精確可調,顯著提高了并行量子門操作的保真度。通過量子編程的方式,研究人員實現了對量子隨機線路取樣,演示了“祖沖之二號"可用于執行任意量子算法的編程能力。
根據目前已公開的化經典算法,“祖沖之二號"處理量子隨機線路取樣問題的速度比目前的超級計算機快7個數量級,計算復雜度較谷歌“懸鈴木"提高了6個數量級。
量子計算性的成功演示標志著量子計算研究進入到發展的第二階段,開始量子糾錯和近期應用的探索。“祖沖之二號"采用二維網格比特排布芯片架構,直接兼容表面碼量子糾錯算法,為量子糾錯并進一步實現通用量子計算奠定了基礎。同時,“祖沖之二號"的并行高保真度量子門操控能力和可編程能力,有望在特定領域找到有實用價值的應用,預期應用包括量子機器學習、量子化學、量子近似優化等。
科技日報記者26日從中國科學技術大學獲悉,該校潘建偉、陸朝陽、劉乃樂等組成的研究團隊與中科院上海微系統所、國家并行計算機工程技術研究中心合作,發展了量子光源受激放大的理論和實驗方法,構建了113個光子144模式的量子計算原型機“九章二號",并實現了相位可編程功能,完成了對用于演示“量子計算性"的高斯玻色取樣任務的快速求解。根據現有理論,“九章二號"處理高斯玻色取樣的速度比目前的超級計算機快10的24次方倍。這一成果再次刷新了國際上光量子操縱的技術水平,進一步提供了量子計算加速的實驗證據。
他們研究成果的相關論文于2021年10月26日以“編輯推薦"的形式發表在國際學術期刊《物理評論快報》上。量子物理學家、加拿大Calgary大學教授Barry Sanders同時受邀在Physics網站上謄寫長篇評述文章,稱贊該工作是“令人激動的實驗杰作"(dramatic tour de force.....),“令人印象深刻的的進步"(an impressive advance over the state-of-the-art)。
量子計算機在原理上可通過特定算法在一些具有重大社會和經濟價值的問題方面,獲得比經典計算機更強的算力。早在1981年,費曼就提出了量子計算的初步想法。大規模量子計算機的物理實現是世界科技前沿的重大挑戰之一。對于研制容錯的通用量子計算,因其苛刻的容錯閾值和大尺度的量子比特數目,離目前人類的科技發展水平尚有不小的差距。
因此,實現對于量子計算的物理實現,國際學術界采取三步走的路線圖。其中,個里程碑,在學術上被稱為“量子計算性",其含義是通過高精度地操縱近百個物理比特,用來高效地解決超級計算機都無法在合理時間內解決的特定的高復雜度數學問題,從實驗上確鑿地證明四十年前費曼所提出來地量子計算加速設想,并駁斥“擴展丘奇—圖靈論題"。
基于光子的玻色取樣和基于超導比特的隨機線路取樣是實驗展示量子計算性的兩個重要方案。潘建偉團隊一直在光量子信息處理方面處于水平。2017年,該團隊構建了世界超越早期經典計算機的光量子計算原型機。2019年,團隊進一步研制了確定性偏振、高純度、高全同性和高效率的國際性能單光子源,實現了20光子輸入60模式干涉線路的玻色取樣,輸出希爾伯特態空間維度達到1014,逼近了“量子計算性"。
2020年,潘建偉團隊成功構建了76個光子100個模式的高斯玻色取樣量子計算原型機“九章",輸出量子態空間規模達到了1030,處理高斯玻色取樣的速度比超級計算機快一百萬億倍,同時克服了谷歌基于“懸鈴木"超導處理器的隨機線路取樣實驗中量子性依賴于樣本數量的漏洞。“九章"實驗完成后,在理論提出玻色取樣算法和證明計算復雜度的Scott Aaronson教授隨后獲得了由國際計算機協會頒發的ACM Prize in Computing。
2021年,團隊在“九章"的基礎上,進行了一系列概念和技術創新。受到激光—“受激輻射光放大"概念的啟發,研究人員設計并實現了受激雙模量子壓縮光源,顯著提高了量子光源的產率、品質和收集效率。其次,通過三維集成和收集光路的緊湊設計,多光子量子干涉線路增加到了144維度。由此,“九章二號"探測到的光子數增加到了113個,輸出態空間維度達到了1043。進一步,通過動態調節壓縮光的相位,研究人員實現了對高斯玻色取樣矩陣的重新配置,演示了“九章二號"可用于求解不同參數數學問題的編程能力。根據目前已正式發表的化經典算法,“九章二號"在高斯玻色取樣這個問題上的處理速度比的超級計算機快億億億倍。
研究人員希望這個工作能夠繼續激發更多的經典算法模擬方面的工作,也預計將來會有提升的空間。研究人員也表示,量子性實驗并不是一個一蹴而就的工作,而是更快的經典算法和不斷提升的量子計算硬件之間的競爭,但最終量子并行性會產生經典計算機無法企及的算力。
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