盡管 22 年 5 名計算機科學家似乎攻克了這一難題，但至今我們仍無法 get，量子計算機可以容忍多大誤差。

　　恰好，谷歌團隊最新 Nature 論文，精準描繪在隨機電路采樣（Random Circuit Sampling，RCS）實驗中，如何實現(xiàn)量子霸權。

　　他們使用了名為 Sycamore 的量子計算機，來運行簡單算法 RCS，本質上是生成一個隨機值序列。

　　通過分析 Sycamore 輸出的結果，當其在運行 RCS 時并在高噪聲干擾模式下，能夠被經(jīng)典超算「模擬」、超越。

　　RCS 這種全新方法，使得量子計算機性能，大幅超越經(jīng)典超級計算機。與 2019 年相比，在相同保真度下，電路容積增加了一倍。

　　量子計算機概念首次被構想出來，可以追溯到上個世紀 80 年代了。當時，科學家們對此寄予厚望，希望其能夠解決經(jīng)典計算機的難題。

　　過去 5 年來，不論是谷歌、微軟，還是 IBM 等大廠，都在研發(fā)量子計算機，以解決飽受詬病的噪聲問題。

　　但沒過多久，谷歌這一說法就被推翻了。因為研究者們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典超算也能夠比預估更快地運行該算法。

　　而如今，在噪聲中等規(guī)模量子（Noisy Intermediate-Scale Quantum）時代下，量子處理器展示出顯著的潛力。但它們容易受到隨時間累積，并限制其有效處理量子比特數(shù)量的錯誤（即噪聲）的影響。

　　盡管量子計算中存在噪聲限制，這些 AI 系統(tǒng)能否繼續(xù)在特定應用中，提供實際價值并超越經(jīng)典超算？

　　最新研究中，谷歌團隊通過研究隨機電路采樣（RCS），將其作為評估量子計算機伴隨噪聲情況下，性能如何來回答這個問題。

　　即使是量子比特噪聲微小差異，比如 99.4% 的無錯誤率提高到 99.7%，也會導致 Sycamore 像是處在一種全新狀態(tài)。

　　更形象的比喻，就像是物質突然從固態(tài)，轉化成液態(tài)。谷歌研究人員 Boixo 解釋道，「噪聲的作用是將系統(tǒng)變得更加經(jīng)典化」。

　　研究表明，一旦運行 67 個量子比特的升級版 Sycamore 超過某個噪聲閾值，其 RCS 輸出無法通過經(jīng)典計算機模擬。

　　令人興奮的是，研究證明了 RCS 在大規(guī)模實驗中可靠性。同時，意味著它可以成為，有效衡量量子計算機性能的一個指標。

　　如前所述，Nature 研究顯示，在相同保線 年的結果增加了一倍。這意味著，谷歌量子計算機能夠處理更復雜的計算任務，同時保持相同的準確度。

　　正如谷歌所言，這是朝著開發(fā)量子計算機實際應用邁出重要的一步，為未來量子計算在各個領域應用，奠定了基礎。

　　Quantinuum 量子計算研究員 Michael Foss-Feig 表示，這項研究揭示了，量子計算機可以承受多大噪聲，并仍超越了經(jīng)典超算的性能。

　　中科大物理系教授陸朝陽指出，經(jīng)典計算機和量子計算機之間的持續(xù)競爭，一直是該領域的驅動力。這種競爭激勵研究人員構建更大、更高質量的量子計算機。

　　盡管如此，谷歌研究最新結果，并不代表了量子計算機將取代經(jīng)典超算。比如，Sycamore 仍無法執(zhí)行普通計算機的典型操作，比如存儲照片、發(fā)電子郵件。

　　RCS 基準測試提出了一個被認為對經(jīng)典超級計算機來說難以處理的計算任務，這對于展示量子霸權（quantum advantage）或「超越經(jīng)典」能力至關重要。

　　對經(jīng)典計算機來說，挑戰(zhàn)在于信息的指數(shù)級增長 —— 隨著量子電路規(guī)模的擴大，描述其狀態(tài)所需的信息量會呈指數(shù)級增加。

　　這意味著，即使完全了解電路的設計（每個門及其操作），試圖完全模擬電路或從其輸出分布中采樣的經(jīng)典計算機也將難以跟上計算需求。

　　RCS 提供了對設備量子電路容積（quantum circuit volume）的全面評估，這是一種考慮電路結構并反映模擬它所需的最小經(jīng)典資源的度量，更高的值表示計算機更強大。

　　研究小組利用這個基準測試來確定量子計算機可能在哪些方面超越經(jīng)典超級計算機，即使在存在噪聲的情況下。

　　谷歌展示了使用最好的超級計算機獲得與量子計算機類似結果所需的時間，包括兩種情況：無限內存（三角形）和適合 GPU 內存的可并行化計算（圓點）。

　　RCS 基準測試的具體輸出是保真度（fidelity）的估計（一個介于 0 和 1 之間的數(shù)字），用于表征含噪聲的量子處理器的狀態(tài)與實現(xiàn)相同電路的理想無噪聲量子計算機的狀態(tài)有多接近。

　　保真度的值通過一種稱為片段交叉熵基準測試（patch cross-entropy benchmarking, XEB）的技術進行驗證。對于大型電路，這涉及將整個量子處理器分成更小的「patches」，并計算每個片段的 XEB 保真度。

　　谷歌最新的結果顯示，電路容積（circuit volume）不僅成功地翻了一番，而且保線 年的演示相當。

　　這意味著，我們朝著容錯量子計算（更復雜、更實用的量子計算任務）邁出了重要一步，并證實了使用當前含噪聲的量子設備訪問計算復雜區(qū)域的可行性。

　　噪聲會破壞量子相關性，有效地縮小了可用的量子電路容積（quantum circuit volume）。

　　谷歌試圖了解是否可能在噪聲影響下充分利用處理器的全部量子電路容積。換言之，是否可能在更小尺寸的量子處理器上實現(xiàn)等效計算。

　　縱軸和橫軸分別對應電路深度（周期數(shù)）和每周期錯誤率。在噪聲足夠弱的區(qū)域（綠色），量子相關性延伸到整個系統(tǒng)，表明量子計算機發(fā)揮了全部計算能力。

　　而在強噪聲區(qū)域（橙色），系統(tǒng)可以近似表示為多個不相關子系統(tǒng)的乘積，因此，較小的量子計算機可以執(zhí)行等效計算。在這種情況下，通過分別模擬系統(tǒng)的各個部分，可以顯著降低經(jīng)典計算的成本。

　　仿真算法關鍵依賴于強噪聲區(qū)域的低量子相關性特性。因此，弱噪聲和強噪聲區(qū)域之間存在明顯的相變意味著仿真算法在弱噪聲區(qū)域無法成功。

　　通過數(shù)值模擬，可以證明 Sycamore 處理器的參數(shù)完全處于低噪聲區(qū)域。換句話說就是，處理器牢固地處于超越經(jīng)典（beyond classical）的區(qū)域，超出了當前超級計算機的能力。

　　從外觀上看，谷歌 Sycamore 處理器與 PC 硅芯片相似，但它經(jīng)過特殊制造，能夠以量子精度控制流經(jīng)其中的電子。

　　為了減少可能破壞的電子微妙狀態(tài)，并引入噪聲的溫度波動，芯片被維持在接近絕對零度的超低溫環(huán)境中。

　　與普通計算機使用經(jīng)典比特（始終為 0 或 1）不同，量子芯片依賴于量子比特（qubit），利用電子處于混合狀態(tài)的能力。

　　舉例來說，要運行 RCS 算法，經(jīng)典計算機需要 1,024 個比特，而量子計算機只需要 10 個量子比特。

　　2019 年那次研究，谷歌 Nature 論文表明，經(jīng)典超算是需要 1 萬年，才能完成 53 量子比特計算機，僅在 200 秒內就運行了 RCS 算法。然而，這一說法受到業(yè)界質疑，有的科學家表示，1 萬年也極其夸張。

　　更令人驚訝，今年 6 月，陸朝陽團隊使用強大的經(jīng)典計算機，在僅僅一分鐘內就完成了這個結果的仿真。

　　谷歌研究人員希望，在未來量子計算機將變得足夠大、足夠無錯誤，以徹底超越量子-經(jīng)典之爭（quantum–classical war）。然而目前，他們仍在繼續(xù)這場激烈的競爭。

　　Boixo 總結道，「如果你無法在 RCS 這個最簡單的應用中獲得優(yōu)勢，我認為你在任何其他應用中都無法取得勝利」。

　　本文來自微信公眾號：微信公眾號（ID：null），作者：桃子、好困，原標題《時隔 5 年，谷歌再創(chuàng)量子霸權里程碑！RCS 算法讓電路體積增加一倍》

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