中国科学院团队使用当今技术超级计算机可以打破Sycamore之前的量子级记录

2019年，谷歌研究人员声称他们已经通过了一个被称为量子霸权的里程碑，当时他们的量子计算机Sycamore在200秒内执行了一项他们说将占用超级计算机10,000年的复杂计算。

现在，来自中国科学院理论物理研究所的统计物理学家张潘及其同事在《Physical Review Letters》上发表的一篇论文中，展示了用普通处理器在几个小时内完成了该计算。他们的结果证明，使用当今技术的超级计算机可以打破Sycamore之前的量子级记录。  

Sycamore的“量子霸权”

量子霸权是指量子设备可以解决经典技术无法在任何合理时间内解决的问题。

Sycamore解决的“问题”对于传统计算机来说很难，但对于量子计算机来说很简单。传统计算依赖于比特，这是计算中最基本的信息单元。这些位只能作为两个值之一存在，即0或1。量子计算依赖于由0和1叠加组成的量子比特或量子比特。就像比特一样，一个量子比特可以等于0或1。但是，它具有同时等于0和1的附加特性，从而大大增加了计算的潜力。

Sycamore的53个量子比特是由超导金属制成的微型谐振电路，可以编码从0到253（大约9万亿）的任何数字，甚至可以同时编码所有数字。从将所有量子位设置为0开始，谷歌研究人员将其应用于单个量子位，并在20个周期内将一组随机但固定的逻辑操作或门配对，然后读出量子位。简单的解释就是，粗略地说，代表所有可能输出的量子波在量子比特之间晃动，门产生的干扰增强了一些输出并取消了其他输出。所以有些结果应该比其他结果更有可能出现。经过数百万次试验，出现了spiky output模式。

谷歌研究人员认为，模拟这些干扰效应甚至会压倒橡树岭国家实验室的超级计算机Summit，它拥有9216个CPU和27,648个GPU。  

挑战Sycamore

并非所有人都相信谷歌在2019年自称的霸主地位。量子计算领域的另一个主要参与者IBM从一开始就对谷歌的主张提出了质疑。IBM研究人员声称，只要有适量的可用资源，同样的任务可以在几天内完成，从而推翻了谷歌关于量子霸权的主张。

本次中科院的科学家们用先进算法和目前的GPU来成功地证明了IBM的观点：足够大的超级计算机实际上可以与Sycamore早期的成就相媲美。这项工作将512个GPU的计算能力与高级算法相结合，在几个小时内完成了相同的计算。根据谷歌2019年公布的研究结果，这些是不可想象的。

张潘及其同事将这个问题重新定义为一个称为张量网络的3D数学数组。它由20层组成，每个门循环一层，每层包含53个点，每个量子比特一个。线连接点以表示门，每个门都以张量编码——复数的2D或4D网格。运行模拟然后基本上简化为将所有张量相乘。张潘表示，“张量网络方法的优点是我们可以使用许多GPU并行进行计算。”

研究人员计算了9万亿个可能的数字字符串中的100万个的输出模式，依靠他们自己的创新来获得一个真正随机的、有代表性的集合。该计算在512个GPU上花费了15个小时，并产生了明显的尖峰输出。

“可以公平地说，谷歌的实验是在传统计算机上模拟的，”马里兰大学帕克分校的量子计算机科学家Dominik Hangleiter说。在超级计算机上，计算需要几十秒，比谷歌团队估计的快100亿倍。“我认为他们是对的，如果他们能够使用足够大的超级计算机，他们就可以在几秒钟内模拟出……任务，”德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家Scott Aaronson说。  

量子计算机与传统计算机竞争的缺陷

研究人员表示，谷歌的演示不仅仅是炒作。张潘团队的成就并不是为了否定谷歌此前的量子成就，也不意味着标准处理硬件可以“赶上”量子的能力。这一成就其实突显了量子计算机与传统计算机竞争的缺陷，量子计算迫切需要更好的量子霸权实验，找到一些现实世界的应用来展示量子优势。

张潘指出，与超级计算机相比，Sycamore所需的操作和功率要少得多。如果Sycamore的保真度稍高一些，他的团队的模拟就跟不上。正如Hangleiter所说，“谷歌实验做了它应该做的事情，开始这场比赛。”

Google Quantum AI的首席科学家Sergio Boixo表示，2019年的原始论文承认未来可能对经典算法进行改进，但该论文认为经典的计算方法不能跟上量子技术的步伐。谷歌最初的Sycamore是一个53量子比特的处理器。2021年，IBM推出了他们的127量子位Eagle，他们的量子路线图有望在2023年的某个时候打破1000量子位的障碍。考虑到自2019年以来的量子增长率，Boixo的说法是准确的。

谷歌表示，尽管传统处理器已经击败了谷歌的Sycamore芯片，但它们的领先优势不会持续太久。

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