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量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

导读:本文是由网友投稿,经过编辑发布关于"量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?"的内容介绍。

量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

(图片来源:HPC Wire)

PsiQuantum 由布里斯托大学、斯坦福大学和约克大学的四名研究人员于 2016 年创立,是少数几家低调的量子计算初创公司之一(它已累计融资约 7 亿美元)。在技术落地上, PsiQuantum 的独特眼光在于避开了行业内对 NISQ(含噪声中等规模量子)计算机的喧嚣追逐,选择着手开发该公司自研的百万量子比特系统,一旦完成就会为许多行业领域带来巨大的收益。

所以,100万量子比特技术落地,会是何时?

PsiQuantum表示,它将在2025年左右达成目标。目前,它正与 GlobalFoundries ( GF ,格芯) 密切合作。PsiQuantum 押注了一种基于光子学的研究方法,称为量子计算的融合架构(见文后参考论文),该方法主要依赖于众所周知的光学技术,但需要极其精确的制造公差才能扩大规模。此外,还依赖于操控单个光子,业内公认该研究实现起来非常困难。

PsiQuantum:光量子路线“要么做大,要么放弃”

量子计算的成功研制需要大型容错系统,而当前对NISQ计算机的关注方向是一条有趣但错误的道路。实现实用量子计算的最有效和最快的途径是利用(和创新)现有的半导体制造工艺,将数千个量子芯片连接在一起,以达到百万量子比特——这被广泛认为是改变化学、金融等行业游戏规则所必需的系统阈值。

渐进主义并不是坏事。事实上,这很有必要。但PsiQuantum创始人&首席科学官 Peter Shadbolt 认为,当只专注于研发 NISQ 系统时,量子计算并没有展示出优越性。


量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

PsiQuantum 创始人&首席科学官Peter Shadbolt(图片来源:HPC Wire)

“传统的超级计算机已经非常出色了,你必须要做一些改变。你不能以渐进主义的方法前进,尤其是你不能选择依次增加5个、10个、20个、50个量子比特,直到100万量子比特,这显然不是一个好策略。当然,如果说我们计划从0直接跃升至100万也不正确。”

Shadbolt说:“我们正在构建一整套越来越先进的系统。可以帮助我们验证并控制电子设备、系统集成、低温技术、网络等。但我们没有花费时间和精力为它们做包装,我们也没有拼命地从没有任何计算价值的部分中提取计算价值。我们只将这些中间系统用于自研产品的学习和发展。”

这与大多数量子计算公司的规划路线大不相同。Shadbolt 表示,关于超越“ NISQ 教条主义”的讨论开始占据主导地位。

“现在正在发生一个变化,那就是人们开始为容错量子计算机编程,而不是为 NISQ 计算机编程。这是一个可喜的变化,并且正在业内普遍发生。如果你正在为 NISQ 计算机编程,你很快就会深深地纠结于硬件未能实现的功能。你开始寻找“驱动引擎”,并尝试找捷径来解决只能使用极少数门的事实。因此,对 NISQ 计算机进行编程是一项引人入胜的智力活动,我自己也做过,但它很快就会形成“孤岛”。所以你必须选择成为一个赢家。”


量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

(图片来源:HPC Wire)

“一旦发现需要纠错,那么你就可以在与硬件无关的容错门中进行编程,而且处理简单。在许多情况下,你在容错机制中对算法进行的优化与在 NISQ 机制中进行的优化完全相反。在容错机制中可以花费更少的时间来推动整个行业前进,这非常受欢迎,”他说。

通过推广 NISQ 计算机与早期量子计算生态系统的案例,PsiQuantum 借此宣传自身的进步,并和上下游商业伙伴建立多方面的合作,夯实基础。有一个古老的商业谚语说,一点点“炒作”往往是加速年轻产业发展的必要润滑剂。量子计算也是如此。

一个更大的问题是 PsiQuantum 会在最后阶段击败对手吗?现今,IBM已经制定了详细的路线图,并表示将在 2023 年开始使用 1000 量子比特系统来提供量子优势,并计划最终实现百万量子比特系统。英特尔则大肆宣传其 CMOS 实力,以扩大其量子点量子比特的制造规模。而D-Wave多年来一直在向商业和政府客户销售其量子退火系统。

目前还不清楚哪种量子比特技术(如基于半导体的超导、离子阱、中性原子、光子学或其他技术)将占上风?以及哪些应用将率先脱颖而出?而PsiQuantum 有着“要么做大,要么放弃”的坚决态度,该公司认为,其光量子路线在可制造性和可扩展性、操作环境(非超低温)、易于联网和容错方面具有明显的优势。Shadbolt 阐述了公司的落地方案、技术优势和进展情况。


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(图片来源:HPC Wire)

融合架构落地容错量子计算

从广义上讲,PsiQuantum 采用了一种线性光学量子计算形式,其中单个光子被用作量子比特。在过去的一年半里,以前一直处于“隐身模式”的 PsiQuantum 发表了几篇描述这种方法的论文,同时保留了许多研究细节(论文列在文章末尾)。

整个计算流程是生成单个光子并将它们纠缠在一起,PsiQuantum 对光子使用双轨纠缠/编码。纠缠的光子就是量子比特,它们被 PsiQuantum 定义并分组为“资源态”,融合测量(见下文)充当门。Shadbolt 说,这些操作可以映射到标准门集,以实现通用的容错量子计算。

然后在片上组件上执行该过程。这听起来很奇特,部分原因是它不同于更广泛使用的基于物质研究的量子比特技术。下图取自大约一年前发布的 PsiQuantum 论文——基于量子计算的融合架构——大致描述了该过程。


量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

(图片来源:HPC Wire)

想要深入研究细节最好阅读论文,该公司已在其网站上存档了探索该方法的视频。Shadbolt 还简要描述了量子计算的融合架构(FBQC)。

“一旦有了单光子,你就需要构建我们所说的‘种子态’。它是非常小的纠缠态,可以使用线性光学二次构建。因此,您可以获取一些单光子并将它们发送到干涉仪中,通过单光子检测,可以概率性地生成小的纠缠态。然后再次对它们进行多路复用,基本任务是尽可能快地获得足够大、足够复杂、结构适当的资源态,然后由融合网络对其进行操作,这一过程中如果你不想让光子长时间存活,就需要尽可能快的‘杀死’光子。”

PsiQuantum利用时分复用的思路,构建了“光纤内存”这一重要模块。如果我们用时分复用的方式,每1ns有一个光子进入光纤,那么1公里的光纤内存可以暂态存储超过5000个光子。

低损耗光纤是光量子计算架构中负责提供大容量量子内存的核心部件。简单来说一个光子在低损耗光纤里传输1公里,仍旧有超过95%的概率几个毫秒后从光纤的另一端出来,这样的损耗率可以用容错FBQC来解决。

通过结合RSG、融合设备和光纤内存的架构设计,就可以实现具备容错量子计算的数千个物理量子比特的计算能力。另一方面,把多个RSG连接成网络就可以实现完整的通用逻辑门计算。同样的规模在静态量子比特中,比如超导量子比特,需要每个RSG有5000个物理量子比特作为数据存储才能实现。

Shadbolt 说道:“融合操作是机器中最小且最简单的部分,而多路复用单光子源是最大、最昂贵的部分,中间件的所有部分都是我们构建系统的秘诀。其中一些我们已经在论文中提到,你可以了解它的工作原理。”(注:PsiQuantum 系统的另一种简短描述在文章结尾处提供。)

PsiQuantum 说,FBQC 的一个重要优势是在浅层光路中更容易纠错。“可以推动计算的小纠缠态我们称为‘资源态’,重要的是,资源态的大小与使用的码距或正在执行的计算无关,它们可以由恒定数量的量子比特数操作生成。由于资源态要在创建后立即进行测量,所以操作的总层度也恒定。因此,资源态中的错误是有界的,这点对于容错研究非常重要。”

PsiQuantum 的 FBQC 设计与更熟悉的MBQC(基于测量的量子计算)范式之间的一些差异如下所示。


量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

(图片来源:HPC Wire)

另一个优势是操作环境。

“光子本身不需要低温操作。你可以在室温下进行非常高保真度的操作和生成量子比特,事实上,你甚至可以在室温下很好地检测单个光子。然而,室温单光子探测器的效率不足以实现容错。这些室温探测器是基于相当复杂的半导体器件、雪崩光电二极管研究,现在还在寻找各种物理原理来将它们提高到必要的效率,但真的很难,因为人们已经尝试了很长时间, ”Shadbolt 说道。

“而我们使用超导单光子探测器,无需大量开发即可实现必要的效率。值得注意的是,这些探测器可在 4 开尔文的范围内运行。虽然液氦温度要求仍然非常低,但远不及超导量子比特或其他技术路线所需的毫开尔文温度。”

这对控制电路布局以及只需4开尔文温度环境所降低的功率具有重要意义。

与许多其他初创量子计算公司一样,PsiQuantum 是由已经深入量子计算领域进行数十年研究的业内人士创立,他们已经证明 PsiQuantum 的线性光学量子计算 FBQC 路线有实用价值。在布里斯托尔大学读博期间,Shadbolt 参与了在光子芯片上运行变分量子本征求解器 (VQE) 的首次演示。

他认为,PsiQuantum 面临的最大挑战是围绕众所周知的光学技术开发制造新的量子技术和系统架构。该公司认为,拥有像格芯这样的一级半导体晶圆代工厂商合作伙伴是明智之选。

“你可以深入了解光子学架构的所有细节,以及所有零碎的部分如何组合在一起。但光量子计算的重点在于组件网络非常复杂——各种模块结构以及多路复用策略、资源态生成方案和干涉仪设备支持等——它们都只是由分束器、开关、单光子源探测器组成。这有点像在传统的 CPU 中,你可以用显微镜检查缓存和 ALU 的结构以及其他任何逻辑单元,但在它们下面只有晶体管。同样的道理,我们的产品研发也需要半导体工艺支持。“

任何量子计算机最终都需要实现数百万个量子比特,而数百万个量子比特不适合集成在单个芯片中。所以提到成堆的芯片,实际上可能有数十亿个组件,而且它们都需要比最先进的技术还要更好地工作。这让我们不断进步,即再次将这些不同的组件重新排列成更高效、更复杂的网络,与 CPU 架构非常相似。

它是我们 IP 中非常关键的部分,而且它没有速率限制,一旦我们有了先进的制造技术,改变芯片上的组件网络也不会很昂贵。我们不断推动并改进架构开发,使其提效 150 倍以上,甚至远超于此。例如,我们只通过多数量级的架构改进就缩小了机器的尺寸。

“大型、昂贵、缓慢的开发部分在于由纽约的格芯制造高质量的组件。我们已经将单光子源和超导纳米线、单光子探测器放入制造引擎中。我们可以制造300mm的晶圆,晶圆上集成了数以万计的组件,包括一个全硅光子学 PDK(工艺设计套件),以及一个非常高性能的单光子探测器。这就是真正的进步,让我们离建造一台量子计算机更进一步,因为这让我们能够建造数百万到数十亿个组件。”


量子前哨:100万量子比特,PsiQuantum要怎样实现?

PsiQuantum FBQC 处理器(图片来源:HPC Wire)

Shadbolt 说,真正的先进系统将迅速跟随制造技术的进步而发展。与其他量子计算公司一样,PsiQuantum 正与潜在用户密切合作。大约一周前,它与梅赛德斯-奔驰发布了一篇联合论文,讨论了锂离子化学的量子计算机模拟。如果 PsiQuantum-GlobalFoundries 工艺在 2025 年左右准备就绪,那么百万量子比特系统(100个逻辑量子位)的实现还会远吗?

Shadbolt 说,一旦过程完全开发,事情就会很快发生。他指出,量子计算机的商业模式有三种:销售量子计算机、销售时间服务和销售基于量子计算机制定的解决方案。“PsiQuantum正在探索上述所有方面,”他说。

“针对这一点,我们的客户名单也在不断增长——制药公司、汽车公司、材料公司、大银行——他们都在咨询量子计算机可以为他们做些什么。需要理解的是,我们所做的主要是容错资源计数。”

Shadbolt 说:“这意味着我们要与他们的技术团队合作研发算法或深入了解他们的技术需求来帮助他们解决实际问题。现在,我们正将其转化为适用的量子算法和子程序,还为将在该融合网络上运行的普通容错门进行编译。”

参考文献:

"量子计算的融合架构" ,https://arxiv.org/abs/2101.09310

"使用线性光学构建纠缠光子态",https://arxiv.org/abs/2106.13825

"交织:容错光量子计算的模块化架构",https://arxiv.org/abs/2103.08612

以及PsiQuantum 各种公开发表论文和公开演讲的幻灯片/图表.

参考阅读:

“交织:容错光量子计算的模块化架构”论文中对 PsiQuantum 量子计算的融合架构系统的描述

“有用的容错量子计算机需要大量的物理量子比特。量子计算机通常设计为执行门和测量的静态量子比特阵列。光子量子比特需要不同的构建方法。在基于光子融合的量子计算 (FBQC) 中,主要硬件组件是资源态发生器 (RSG) 和通过波导、开关连接的融合设备。RSG 产生数个光子量子比特的小纠缠态,而融合设备是在不同资源态之间进行纠缠测量,从而执行计算。此外,光纤等低损耗光子延迟可以用作固定时间量子存储器,如同时存储数千个光子量子比特。

“在这里,我们提出了一种用于 FBQC 的模块化架构,其中一些组件组合成'交织模块',由一个 RSG 及其相关的融合设备和一些光纤延迟组成。利用延迟的乘法能力,每个模块可以将数千个物理量子比特添加到希尔伯特空间进行计算。该模块网络属于通用容错量子计算机,我们可以使用表面代码(量子纠错码)和晶格手术来演示。我们的数值分析表明,在包含 1 公里光纤延迟的模块网络中,每个 RSG 可以生成4个逻辑距离为 35 的表面代码量子比特,同时除了光纤延迟损失外,还能接受 2% 以上的光子损失率。我们说明了如何将‘进一步使用非本地光纤连接来降低逻辑运算的成本’和‘促进非常规几何形状的形成’交织组合起来,例如周期性边界或星形表面代码。'交织'不仅适用于纯光学架构,还可以将许多具有光子转换功能的小型断开连接的物理量子比特设备转变为大型量子计算机。”(文:John Russell 编译:慕一 编辑:王衍

注:本文编译自“ HPC Wire”,不代表量子前哨观点。

http://www.xnnews.com.cn/zxsd25178/zxhyts/202204/t20220427_2606572.shtml

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