离子阱量子计算机新突破！Quantinuum推出迄今最高精度商用量子计算机Helios

最近，知名综合性量子技术公司Quantinuum公布了最新一代离子阱量子处理器Helios，该处理器基于量子电荷耦合器件（Quantum Charge-Couple Device, QCCD）架构，采用98个钡离子作为物理量子比特，实现了99.9975%单比特门保真度，99.921%的全连接双比特门保真度以及99.952%的量子态探测与制备保真度。这些指标，在商用级量子计算机中达到了最高的综合精度。Helios，在前代处理器H2的基础上优化了芯片阱设计，为可扩展的量子计算体系提供了一个极具潜力的方案。

Helios量子计算机是如何工作的？

大家可能会很好奇量子计算机具体是如何工作的呢？

我们知道，经典计算机的核心部分由中央处理器（CPU）和存储器组成，而Helios的设计也具有相似的结构，是由运算区（图1中的quantum logic区域）和存储区组成。

Helios所使用的芯片离子阱包含三个关键区域：环形区、X形枢纽以及两条直线“跑道”。其中，Helios的“CPU”（即运算区）位于两条直线”跑道“的中间位置，用于执行量子线路中的各类量子操作。就像经典计算机CPU的字长一样，Helios的“CPU”最多可以并行操作16个量子比特。因此，如果我们想要在全部98个量子比特上执行一层线路，就需要把它们从存储区分批次地送进“CPU”区域进行运算。

与前代H2系统相比，Helios在芯片阱设计上的最大提升体现在存储区结构。具体来说，Helios包含三种类型的存储区：

环形存储区（ring storage）：类似于经典计算机中的随机存取存储器（RAM），用以临时存放需要被处理的量子比特，等待“CPU”的调用。

直线存储区（leg storage）：位于两条直线“跑道”的最右端，作为一个“先进后出”式的存储器，用来暂存已经完成运算的量子比特。

缓存区（cache）：用来缓存预先从环形“RAM”里筛选好的、即将送进“CPU”进行运算的量子比特。它的作用类似经典计算机中的CPU缓存，用于加速“CPU”对环形“RAM”中量子比特的访问过程，从而显著提升整体计算效率。

▲图1. Helios 2D 芯片阱结构

QCCD：量子比特“工厂流水线“

对于离子阱量子计算处理器来说，量子信息被存储在一个个离子上。而对这些量子信息进行操作和存储，就是通过在存储区和“CPU”之间物理地移动离子来实现的，也就是说，携带量子信息的一个个离子会在不同区域之间被反复输运。

这种基于离子输运的量子计算实现架构被称为量子电荷耦合器件（QCCD）架构。

QCCD架构可以看作是一种“量子比特流水线”。它在不同的物理区域划分出存储区与运算区，然后通过“传送带”式的离子移动，将量子比特在不同区域间传输，实现量子计算的流程。

那么在Helios中，这条量子比特“工厂流水线”是如何运转的呢？

在一层量子线路开始时，量子比特会排成一队，在环形存储区里循环打转。当量子比特路过连接环形区和直线“跑道”的十字路口时，会做出一个选择：是继续留在环形存储区？还是跳出循环，进入某一条直线“跑道”？这个选择过程我们称之为“量子比特筛选”。被筛选出来的量子比特进入十字路口之后的缓存区，等待下一步指令。

▲图2. Helios 量子比特筛选示意图

被筛选出来的量子比特等到了“CPU“的召唤之后，就可以从缓存区进入直线“跑道”中的运算区，开始进行冷却、量子门以及态读取等各类操作。在进行操作的同时，下一次量子比特筛选也开始了，新一批量子比特从环形存储区填入缓存区。在当前一轮运算结束之后，运算区的量子比特会被送入“跑道”右端的直线存储区，而下一批量子比特也从缓存区进入运算区，新一轮的运算开始。

▲图3. Helios 量子比特“传送带”运行方向

等到一层线路里所有的量子比特运算都结束之后，直线存储区的量子比特会全部回到环形存储区，等待下一层量子线路的开始。

当然，这种浩浩荡荡的“量子比特游行”也非常耗时，图4展示了单层线路平均运行时间的构成，可见主要耗时来源于量子比特输运和冷却。由于Helios中量子比特筛选和运算区的冷却操作可以并行，使得输运和冷却的时间有部分重叠，从而显著缩短了线路平均运行时间。这种冷却和筛选的并行操作是Helios相比于H2的一项重要改进。此外，Helios还通过引入更多的电极与离子囚禁区域，优化了量子比特的调度效率。综合这些改进，Helios在98个量子比特上运行单层线路所需的平均时长约55ms，而H2运行56个量子比特的单层线路就需约70ms。

▲图4. Helios 单层线路运行时间

为什么我们需要QCCD？

在QCCD架构之前，离子阱量子计算机像一间“一居室“，所有活动——存储、计算、冷却——都在一个房间里完成。

所有量子比特（离子）都挤在一个狭窄的空间中，当需要用激光对其中两个离子进行操作（逻辑门）时，激光可能会干扰到旁边“围观”的其他离子，导致它们出错（我们称之为“串扰”）；随着离子数量增加，离子之间互相排挤，振动也会变得更复杂（我们称之为“模式拥挤”），使得精确控制每一个离子变得极其困难；若直接对存储数据的离子进行激光冷却，就像在图书馆里边学习边让人给你吹风扇，可能会扰乱你学到的知识（我们称之为“破坏量子态”）。

这种“一居室”架构存在根本性矛盾，稳定存储和精确操作的需求很难同时满足，严重限制了其可扩展性。离子数量增加到几十个时，系统就变得难以管理。

而QCCD架构通过“分工”和“运输”，将离子阱量子计算机从一个杂乱无章的“一居室”，变成了一个规划有序、交通便利的“现代化城市”，让建造规模更大、更稳定、错误更少的量子计算机成为可能。

▲图5. Helios量子比特分流轨道 vs 城市立交桥

QCCD有多难？

把QCCD想象成一个要在原子尺度上运作的、全自动且极为精密的“快递分拣系统”：它的任务是把一只只极其娇贵、一碰就碎的“古董玻璃杯”（离子/量子比特），在微小的“传送带”上，快速、准确、无损地运送——从“仓库”（存储区）送往“加工站”（操作区），完成量子操作后再完好无损地送回原位。

离子对外界极为敏感，用电场传送它就像用气流托举并移动一片羽毛——要让它既快速又不晃动，几乎是互相矛盾的。速度太慢，计算效率下降；太快，则会使离子被加热、降低量子门保真度，严重时甚至可能逃逸、丢失量子信息。

因此，必须设计出一条既迅捷又平稳的“传送带“，让离子在启动、加速与停止的每个瞬间都保持丝滑过渡——哪怕一丝颠簸，都可能让那只“古董玻璃杯”碎裂。

要实现这一切，还需攻克多项工程难题：如何在微米尺度上制造复杂电极阵列以产生精确可控的电场（即“传送带”）？如何完成成百上千根电极的布线？如何编写如同“交通管制中心”般的控制系统，实现对所有离子的实时、高效调度，避免“交通堵塞”和“交通事故”？而这些工程问题，正是将概念化的QCCD架构真正转化为可运行离子阱量子计算机的关键挑战。

而在这些重重困难之下，Helios依然展现出惊人的算力：在随机线路采样任务中，Helios仅用1秒即可完成一次采样，而经典计算机需要至少108年才能达到同样结果。

▲图6. 经典计算机实现同等的Helios和H2的随机线路采样任务的成本对比

离子阱量子计算的未来？

基于QCCD架构的离子阱量子计算，被认为是实现大规模容错量子计算最有前景的方案之一，然而，要让这一构想真正落地，仍有诸多挑战亟待解决。随着量子比特数量增加，系统的复杂性将急剧增长。如何在扩展规模的同时保持高保真度量子门操作、实现离子的快速平稳传输、并开发能管理大规模量子比特资源的经典控制核心，从而最终实现量子纠错与容错运算，都是需要攻克的难题。

如果说操控几十个离子的QCCD已经很难了，那么实现具有实用价值的大规模量子计算，则意味着需要控制成千上万个离子、众多存储区和操作区，以及它们之间复杂的传送路径。这就像从管理一个只有两三个机械臂的小仓库，扩展到运营一个像亚马逊中央仓库那样庞大的、全自动的物流中心，每一个环节的复杂度都呈指数级增长。

虽然未来仍有很长的路要走，但这条技术路线确实为通用量子计算的实现，照亮了一个充满希望的方向。

参考文献

[1].Helios: A 98-qubit trapped-ion quantum computer

[2].Etienne Granet, Sheng-Hsuan Lin, Kevin Hémery. et al. Superconducting pairing correlations on a trapped-ion quantum computer

[3].M. DeCross, R. Haghshenas, M. Liu, E. Rinaldi, J. Gray, Y. Alexeev, C. H. Baldwin, J. P. Bartolotta, M. Bohn, E. Chertkov, et al., Computational power of random quantum circuits in arbitrary geometries, Phys. Rev. X 15, 021052 (2025).

[4]. J. M. Pino, J. M. Dreiling, C. Figgatt, J. P. Gaebler, S. A. Moses, M. S. Allman, C. H. Baldwin, M. FossFeig, D. Hayes, K. Mayer, et al., Demonstration of the trapped-ion quantum ccd computer architecture, Nature 592, 209 (2021).