来源：业界供稿    2021-12-03 11:28:11

关键字： 量子计算 IBM

IBM Quantum新近发布的全新127量子比特Eagle处理器，堪称全球量子生态系统发展道路上的又一重要里程碑。这份公告的出炉，也标志着IBM在2020年9月发布的量子技术路线图不仅可行、而且正在如期推进。

Eagle QPU

IBM Quantum新近发布的全新127量子比特Eagle处理器，堪称全球量子生态系统发展道路上的又一重要里程碑。这份公告的出炉，也标志着IBM在2020年9月发布的量子技术路线图不仅可行、而且正在如期推进。

这块127量子比特Eagle QPU之所以份量极重，主要有以下几大原因：

·      127高质量量子比特的量子计算机，成功超越中国九章量子机的113量子比特。

·      127量子比特令这块处理器带来了超越经典计算机模拟极限的算力，真正推动人类迈向未知的量子科学领域。

·      Eagle的架构中包含多项技术改进，将帮助IBM达成2023年年底实现无摩擦计算资源交付的目标。

·      Eagle的技术改进也将成为IBM未来量子处理器的开发基础，为2022年的433量子比特Osprey与2023年1121量子比特的Condor铺平道路。

·      Eagle将是最后一款供IBM Quantum System One使用的量子处理器。接下来的Osprey与Condor两代新处理器将面向IBM Quantum System Two进行开发。

Eagle QPU的3D架构

IBM Quantum量子硬件系统开发总监Jerry Chow在最近的技术分析师会议上强调，“可以肯定地讲，Eagle是有史以来最先进的量子计算芯片。这标志着IBM的量子雄鹰不仅能翱翔天际、也能平稳着地。它是世界上第一款超过100量子比特的量子处理器，而且如今的最新进化形态已经让它在重六边形晶格中排列起127个量子比特。请允许我再次强调，我们打造的绝不仅仅是一块处理器，更是一套完整的量子电路运行系统。”

相较于传统架构中针对各个量子比特设置控制与读出元件集，Eagle芯片选择使用读出多路复用设计，从而减少了稀释制冷机中需要容纳的线缆与电子元件数量。

这款处理器还引入集成化设计，通过3D集成方案为所有量子比特提供可扩展的接入布线，借此在多个物理层上布设微波电路元件与线缆。

重要指标：规模、质量与速度

IBM公司使用三大关键指标衡量量子计算性能——规模、质量与速度。规模指标自然就是系统中所容纳的实际量子比特数，而且单一2量子比特门操作当中可以容纳任意量子比特。

规模

量子比特的数量是决定规模指标的关键，也代表着量子计算设备所能处理的任务复杂程度。对量子比特和硬件的扩展当然不可能一蹴而就，这是一项系统且长期的研究工作，往往只能通过微小但重要的渐进式改进实现。

整个过程类似于高性能赛车的持续改装。我们不可能指望换一套新轮胎就显著提高赛道圈速。通过长时间的测试，赛车科学团队逐步做出多项细小改变，包括油气混合比、油泵设置、齿轮传动比、车身空气动力学、重量分布等等。

IBM的量子比特改进与规模扩展也是同样的原理。2019年，蓝色巨人通过增强超导约瑟夫森结的可靠性打造出了拥有27个量子比特的Falcon处理器。此外，他们还采取了不同于以往的量子比特晶格排列，借以降低不同量子比特之间的相互干扰。

去年，IBM又发布了其65量子比特Hummingbird处理器。这款处理器具有量子比特读出功能，凭借多路读出复用将值测量操作从每量子比特一条线路、削减至八个量子比特共用一条线路。这项创新为低温系统节约下更多空间，也让此次由65量子比特到127量子比特的巨大提升有了可能。

质量

IBM设定的质量指标，用于衡量其技术能否在足够的纵向深度下实现量子电路设计。这项提出于2017年的质量标准正是“量子体积”，即Quantum Volume，其中综合考量了量子比特数、量子比特间互连方式、门与测量误差、设备串扰、电路编译器效率等因素。量子体积还需要考虑到材料损失及其他潜在缺陷，外加控制与读出错误等问题。

IBM提出的量子体积概念非常重要，也奠定了量子系统任务执行速度的现有测试基准。IBM将量子系统的速度定义为每秒电路层操作数（CLOPS）。之所以强调速度，是因为速度更快、质量更高的电路一定能在更短的时间内解决复杂问题。

而在量子体积基准测试确定了电路质量之后，研究人员即可编译电路并在硬件上运行以核算实际CLOPS。

速度

通过广泛研究，IBM开发出多种方法来提高电路速度，具体包括：

·      转为速度更快的高速量子比特操作门。

·      高保真快速读出，最大限度缩短量子比特重置与重用所需要的时长。

·      使用高级控制器元件作为准备寄存器，借此加快下一电路的操作速度、实现10至20微秒的量子比特重置周期，同时达成更好的整体控制效果。在下代方案中，用于模拟氢化锂分子的高级控制系统将提供更高的读数质量和更快的量子比特重置性能，有望将每批电路的执行时长为1000微秒进一步缩短至70微秒。

·      Qiskit Runtime将处理速度提升达120倍。经典计算机与量子计算机将在统一的架构中协同运作，该架构会将经典计算资源部署在靠近量子处理器的位置以缩短延迟。本质上，Qiskit Runtime相当于是量子计算版本的容器化服务。在Qiskit Runtime执行环境中运行量子程序，能够充分发挥IBM混合云强有力的广泛工作负载处理能力。

为什么量子比特门的速度与量子比特的质量如此重要？

对大型化学分子的模拟已经成为我们期望未来量子计算机能够稳定处理的重要任务之一。但这要求在高容错量子计算机上运行数百万个量子比特，而我们目前距离具有如此规模和算力的量子解决方案还有很长的路要走。

当下，量子计算机的运算能力仅限于小分子。以上图为例，IBM计算的是双原子氢化锂（LiH）分子的结合能。模拟完全在云端完成，并配合错误缓解机制减少错误几率。系统还使用到Qiskit Runtime以实现显著的速度加成。

整个计算过程需要在经典计算机与量子计算机之间完成48亿次量子电路传递。研究人员将这项任务定义成量子线路问题，由量子计算机进行评估，再由经典计算机更新以找寻最优解，之后把结果发回量子计算机执行新一轮运算。整个过程将不断重复，直到找出最终答案。

除了算法层面的改进之外，硬件速度与质量在减少迭代次数上也起到了至关重要的作用。处理器性能的改进能够将每次算法迭代所需要的重复电路运行次数削减至十分之一。

控制系统的质量与速度提升则有望带来更好的读出性能与更短的量子比特重置时长，将每个批量电路的执行时间由1000微秒缩短至70微秒。

最重要的是，这个案例再次凸显出速度指标在量子计算探索中的重要意义。高达48亿次量子电路运行意味着我们必须着力提升电路的可复用率。

可以看出，量子速度这项核心指标甚至直接决定着实验是否具备现实意义。如果重量比特寄存器的重置时长能控制在几微秒范围，那么实验只需几个小时就能完成；但如果重置需要几毫秒，则需要近一年的运算才能获得结果。研究人员显然不会支持那些要等上一年才有答案的模拟实验。

总结

IBM研究院院士兼量子计算副总裁Jay Gambetta在最近的分析师会议上强调，“有了Eagle处理器，预计我们的用户将能够进一步探索未知的量子计算领域，并亲眼见证这座通往实用量子计算道路上的关键里程碑。”

Gambetta还进一步解释道，IBM公司希望尽快切入量子比特的实际应用与性能议题。

就个人而言，我希望看到研究人员们就IBM这款全新127量子比特处理器的实际使用发表论文。毕竟之前IBM Quantum系统的早期版本已经先后催生出700多篇论文。

但IBM显然没有满足。根据发展路线图中公布的日程安排，再有一年他们就要推出433量子比特处理器；之后再过十二个月，1121量子比特的Condor也将正式亮相。那时候量子计算会发展到什么水平，真是想想都期待。

未来两年必将大有可为，让我们拭目以待！