谷歌母公司Alphabet将Google TPU重新用于量子计算仿真

谷歌母公司Alphabet的第二个秘密量子计算团队Alphabet at X，计划推出一套名为Floq的API，它将允许开发人员使用张量处理单元(TPU)来模拟量子计算工作负载。这一声明是在2月份的一场直播中宣布的，几乎没有引起主流关注，它暗示了原本为人工智能应用设计的硬件有可能扩展到量子领域。

专家认为，在高层次上，量子计算需要使用叠加和纠缠等量子力学现象来执行计算，有一天，与经典计算机相比，量子计算可能会加速人工智能的工作量。该领域的科学发现可以改变能量存储、化学工程、药物发现、金融组合优化、机器学习等，从而导致新的商业应用。Emergen Research预计，到2027年，企业的全球量子计算市场规模将达到39亿美元。

根据Alphabet研究科学家Guillaume Verdon的说法，Floq最初将在QHack Open Hackathon的alpha版本中向50个团队开放，它将提供一个利用人工智能计算的“前沿”进行实验的模拟器API。Alphabet团队的沙盒重新使用了TPU(谷歌专门为人工智能培训和推理开发的芯片)，以加速云中的模拟，以便开发人员可以使用TensorFlow Quantum和PennyLane等前端创建量子模型，并在Floq上远程运行它们。

谷歌的TPU是液冷的，设计成可以插入服务器机架；提供高达100千万亿次的计算；支持谷歌搜索、谷歌图片、谷歌翻译、谷歌助手、Gmail、谷歌云AI api等谷歌产品。谷歌在2018年的年度I/O开发者大会上宣布了第三代产品，今天上午公布了其后续版本，目前正处于研究阶段。

Verdon说，从运行时间上看，被称为Floq单元的Floq模拟器的运行速度比使用GPU加速的最先进的模拟快10到100倍。此外，从量子体积(一台机器可以成功实现的方形量子电路的最大尺寸)来看，Floq目前已超过40亿，未来将达到万亿。用最简单的术语来说，量子电路是在量子位(比特的量子版本)上执行的一系列矩阵数学运算。

Verdon说:“这个团队一直在试验如何在物理、机器学习等各种很酷的应用中使用Floq。我们已经为在TPU上运行的张量网络开发了自己的开源库……(令人惊讶的)芯片在量子模拟方面是多么的出色。就好像它们就是为这项任务而设计的。”

当Floq更广泛地推出时，它将补充谷歌的服务Cirq，让开发者可以访问它的量子计算硬件。它将与市场上已有的许多其他量子模拟器竞争，包括IBM的量子体验套件中的服务，以及英特尔、亚马逊和微软的模拟器。

但Floq对TPU的依赖似乎让它在行业中脱颖而出——至少在性能方面是如此。