近日,霍尼韦尔量子解决方案业务的总裁在接受媒体采访时表示,随着量子计算在未来18到24个月内的不断进步,使用传统计算平台来模拟量子计算应用将会终结。目前,霍尼韦尔的离子阱量子计算机System Model H1,是全球第一台达到512量子体积的商用量子计算机。
从去年6月量子体积为64的System Model H0,到今年量子体积为512的System Model H1,这一增长证明了量子计算机世界的格局变化是多么迅速。
量子体积(Quantum Volume,QV)这一概念最先由IBM提出,是“用于测量量子计算机性能”的专用指标,而不是仅仅以量子比特数量作为度量标准,这一指标的提出旨在摆脱该行业原有相对过时的评估方法。
量子体积之IBM:每年至少增加一倍
为了在本世纪 20 年代获得量子优势,IBM 认为需要每年至少将量子体积增加一倍,这类似于摩尔定律使经典计算机晶体管的数量每两年翻一番的方式。
(IBM 量子体积增长图)
根据IBM发表过的文章,决定量子体积的因素有很多,包括:
量子比特数量(Number of Qubits)
设备连接(Connectivity)
相干时间(Coherence Time)
门和测量误差(Gate and Measurement Errors)
设备交叉通信(Device Cross Talk)
电路软件编译效率(Circuit Software Compiler Efficiency)等
IBM在发表的一篇论文中表示,想要实现更大的量子体积,需要在延长量子相干时间、逻辑门保证度、测量保真度以及量子软硬件协同方面共同优化。
目前,IBM Q System One-Montreal达到了128量子体积。
量子体积之霍尼韦尔:从64增加到512
根据霍尼韦尔官网所述,量子体积指标的主要组成部分包括:
1. 量子比特的数量
2.错误率
3.量子比特的关联性
2020年3月霍尼韦尔曾宣布,未来五年,量子计算机的量子体积每年将提高一个数量级。但它却用9个月的时间打破了3次量子计算机领域的记录,其量子体积从64(2020年6月公布的数据)到128(2020年9月公布的数据)再到512(2021年3月公布的数据)。
(霍尼韦尔未来十年量子计算路线图)
霍尼韦尔量子解决方案首席科学家表示,量子计算机的量子体积越大,那么它就可以处理越复杂的问题。这也意味着System Model H1能够执行比以前更复杂的计算,遇到错误的可能性更低,因此更加可靠,这些复杂问题包括化学模拟、财务风险建模、供应链优化等。
霍尼韦尔与IBM采用了不同的技术路线:
前者使用离子阱技术,离子阱量子计算具有量子比特品质高、相干时间较长以及量子比特的制备和读出效率较高等特点,同时具备温室条件工作的优点;
后者使用超导技术,超导路线可以借力先进集成电路加工工艺,从而实现比特币数量规模的快速扩展,但逻辑门保真度和相干时间等方面存在一定短板。
目前霍尼韦尔最新版System Model H1平均单量子比特门保真度99.991(8)%,平均双量子比特保真度为99.76(3)%,测量保真度为99.75(3)%。
量子体积之IonQ:突破400万,提出了新标准
当下,IBM量子计算机的量子体积为128,霍尼韦尔为512,而IonQ已经突破了400万。
随着量子计算机的发展,量子体积的数字长度甚至不能显示在屏幕上,导致这一指标不再有用,比如IonQ的400万量子体积。因此IonQ提出了新的度量标准——算法量子比特(Algorithmic Qubit , AQ)。
(IonQ的路线图)
算法量子比特可以定义为一个典型的量子程序可以部署的最大数量的运行完美的量子比特。与量子体积相比,算法量子比特考虑了纠错,并与量子比特数量有着直接关系。
在没有纠错编码的情况下,AQ = log2(QV),QV = 2的AQ次方。
AQ表示特定量子计算机中“有用”的编码量子比特的数量,表示在给定的输入大小下执行真正的量子算法的能力。如IonQ离子阱量子计算机在平均双量子比特门保真度99.9%以及纠错比例16:1(16个量子比特纠错1个)的情况下,22个AQ就相当于400万的QV。
与霍尼韦尔和IonQ一样,启科量子也专注离子阱量子计算机的开发。启科量子在2020年启动了“天算1号”离子阱量子计算机项目,预计在2-3年内技术指标可达到 100个可操控量子比特以上,量子体积将达到亿级。
尽管量子体积定义目前仍然颇受争议,但其充分考虑到了量子比特位数、线路深度、错误率等几个方面的综合因素,真实地体现了量子计算机的计算能力。因此,量子体积在量子计算机没有统一性能评测的现状下,成为广泛被使用的标准。Moor Insights&Strategy量子计算分析师Paul Smith-Goodson曾表示,量子体积是一个强大的工具,应该被其他基于量子比特门的量子计算机公司采用作为过渡的衡量基准。
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