谷歌揭示量子计算机如何击败当今最好的超级计算机
科技
2024-10-11 17:11
广东
谷歌的 Sycamore 处理器使用量子比特来运行算法。图片来源：Peter Kneffel/dpa/Alam自从 20 世纪 80 年代初第一台量子计算机被设想出来以来，研究人员一直期盼着有一天这种设备能够解决传统计算机无法解决的问题。在过去五年中，量子计算机终于开始向传统计算机发起挑战——尽管最终能否战胜传统计算机仍是一个未知数。现在，在争取这一“量子优势”的战斗的最新篇章中，谷歌的研究人员表示，他们已经确定了量子计算机能够击败传统计算机的条件。为了理解这些条件，他们使用名为 Sycamore 的量子计算机处理器来运行随机电路采样 (RCS)，这是一种简单的量子算法，本质上是生成随机值序列。该团队分析了 Sycamore 的输出，发现当它在执行 RCS 时以大量噪声干扰的模式运行时，经典超级计算机可能会“欺骗”或击败它。但是，当噪声降低到某个阈值时，Sycamore 的计算变得足够复杂，以至于欺骗它实际上是不可能的——据估计，世界上最快的经典超级计算机需要 10 万亿年才能完成。这一发现于去年首次在 arXiv 服务器上的预印本中报道，今天发表在《自然》1上。量子专家告诉《自然》杂志，这令人信服地证明 Sycamore 能够超越任何运行 RCS 的传统计算机。2019 年，谷歌报告称其量子计算机可以运行 RCS 并获得量子优势，但自那以后，传统计算机能够以比预估更快的速度运行该算法，从而消除了所谓的优势。这一次，“谷歌在澄清和解决 RCS 的许多已知问题方面做得非常出色，”位于科罗拉多州布鲁姆菲尔德的计算机软件公司 Quantinuum 的量子计算研究员 Michael Foss-Feig 说。他说，新发现表明量子计算机可以承受多大的噪音，但仍能击败传统计算机。上海中国科学技术大学量子物理学家陆朝阳表示，传统计算机和量子计算机之间的持续竞争一直是该领域的驱动力。它激励研究人员建造更大、更高质量的量子计算机。谷歌的最新成果并不意味着量子计算机将取代传统计算机。例如，Sycamore 无法执行普通计算机的典型操作，例如存储照片或发送电子邮件。“量子计算机不是速度更快，而是与众不同，”谷歌位于加利福尼亚州圣巴巴拉的量子计算项目负责人 Sergio Boixo 说。它们最终旨在完成传统上不可能完成但有用的任务，例如精确模拟化学反应。指数增长
Sycamore 处理器看起来与日常笔记本电脑使用的硅芯片类似，但它是专门制造的，可以控制流经它的电子——具有量子精度。为了减少会破坏电子微妙状态并引入噪音的温度波动，该芯片被保存在接近绝对零度的超低温下。量子芯片不像普通计算机那样使用经典比特（它们总是 0 或 1），而是依靠量子比特，量子比特利用电子处于混合状态的能力。量子计算机可以使用比传统计算机所需的比特少得多的量子比特来执行某些任务。例如，要运行 RCS 算法，传统计算机需要 1,024 个比特，而量子计算机则需要 10 个量子比特。五年前，谷歌的一个研究小组在《自然》杂志2上报告称，要在他们的 53 量子比特计算机上完成 200 秒的 RCS 计算，经典超级计算机需要 10,000 年的时间。这一说法几乎立刻遭到了抨击；科技巨头 IBM 的研究人员在同行评审之前在网上发布了一份预印本3，其中指出超级计算机实际上可以在几天内完成这项任务。今年 6 月，卢和他的同事使用功能强大的经典计算机在短短一分钟内就模仿了这一结果4。谷歌 2019 年的成果并不是唯一一个被经典算法欺骗的成果。2023 年 6 月，IBM 研究人员和其他研究人员报告了证据5 ，表明他们的127量子比特计算机可以解决“超出强力经典计算”的潜在有用数学问题。几周之内，多项研究6、7表明经典方法仍然可以与之竞争。高保真
Boixo 和他的同事们想要了解噪声如何使量子计算机容易受到经典欺骗。他们发现，即使量子比特噪声有微小的差异（从 99.4% 的无错误率变为 99.7%），Sycamore 的行为也会像处于新状态一样，类似于物质从固体转变为液体。“噪声的作用是将系统变成更经典的系统，”Boixo 说。一旦运行 67 个量子比特的 Sycamore 升级版超过某个噪声阈值，其 RCS 输出就无法用经典方法模拟。在过去两年中，击败传统超级计算机的尝试也集中在降低量子比特噪声上。Foss-Feig 和他的同事在一台拥有 56 个低误差量子比特8 的量子计算机上运行了 RCS 。他说，有了更好的量子比特，“至少对于 RCS 来说，传统计算机已经无法跟上量子计算机的步伐了”。研究人员希望，有朝一日，量子计算机能够变得足够大，并且不会出现错误，从而摆脱量子与经典之战。目前，他们只能满足于这场战斗。如果你无法在 RCS（最简单的应用）上取得优势，Boixo 说，“我认为你也无法在任何其他应用中获胜”。未来知识库是“欧米伽未来研究所”建立的在线知识库平台，收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能，数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或点击本文左下角“阅读原文”进入。![]()
人工智能学家
致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构
