谷歌今天宣布推出72量子位通用量子计算机Bristlecone，实现了1%的低错误率，与9量子位量子计算机相同。谷歌相信它可以利用 Bristlecone 实现量子霸权。
IBM 上周才透露了其 50 量子位量子原型的内部结构。谷歌在量子比特数和错误率方面的出色表现，让2018年的量子霸权竞赛瞬间领先。接下来我们看看微软传闻中的里程碑业绩。 今天，谷歌量子AI实验室研究科学家朱利安·凯利（Julian Kelly）在谷歌研究院官方博客上发表文章，介绍了谷歌最新经过同行评审的72位量子位通用计算机。
“我们刚刚开始测试，”谷歌物理学家约翰·马蒂尼斯说。 “据我们目前所知，我们非常乐观。
”马蒂尼斯说，如果一切顺利，量子霸权可能会在几天内实现。一个月内就实现了。 Kelly表示，谷歌量子AI实验室的目标是打造可用于解决现实世界问题的量子计算机。谷歌的战略是使用与通用纠错量子计算机兼容的系统来探索近期应用。
为了让量子处理器运行超出经典模拟范围的算法，不仅需要大量的量子比特，还需要为处理器的读出和逻辑操作（例如单比特门）提供低错误率保证。和两位门。 在洛杉矶举行的美国物理学会年会上，谷歌展示了一款新型量子处理器 Bristlecone。
这种基于门的超导系统旨在研究量子比特技术的系统错误率和可扩展性，及其在量子模拟、优化和机器学习中的应用。 破纪录的72量子位量子计算机，错误率为1%，可实现量子霸权 Julian Kelly介绍，这款最新设备遵循9量子位量子线性阵列技术对应的物理原理谷歌之前提出的计算机该技术所显示的最佳结果如下：低读取错误率（1%）、单量子位门（0.1%）以及最重要的双量子位门（0.6%）。该设备使用与 9 量子位相同的耦合、控制和读出模式，但将其扩展为 72 量子位的方形阵列。
在实验中，研究人员选择了这种尺寸的设备来展示未来的量子霸权，使用区域编码来研究一阶和二阶纠错，并推动量子算法在实际硬件上的发展。 左边是谷歌最新的72量子位量子处理器Bristlecone。右边是该设备的示意图：每个“X”代表一个量子位，量子位以线性阵列连接。
来源：Google 量子 AI 实验室 在研究特定应用之前，量化量子处理器的功能非常重要。谷歌的理论团队开发了一种基准测试工具来完成这项任务，通过将随机量子电路应用到设备上，将任务随机分配给系统，并使用经典的模拟方法来检查采样输出的分布。健康）状况。
对于运行误差足够小的量子处理器来说，它可以在一个明确的计算机科学相关问题上超越经典超级计算机，即“量子霸权”。这些随机电路在量子位以及计算长度和深度方面必须很大。 虽然目前还没有人能够实现这一目标，但谷歌研究人员计算出，使用 49 个量子比特、超过 40 的电路深度以及小于 0.5% 的 2 位误差就可以实现量子霸权的目标完美的证明。他们认为，这一量子处理器优于超级计算机的实验演示将是该领域的分水岭，也是未来的主要目标之一。
错误率与量子比特数之间的关系。红色表示谷歌量子AI实验室预期的研究方向。他们希望在不久的将来开发基于纠错量子计算机的相关应用。来源：Google 量子 AI 实验室 Google 原本希望在 9 量子位设备上实现类似的性能，但现在已经实现了 72 量子位。
他们指出，在未来建造更大规模的量子计算机时，Bristlecone 将成为令人信服的原理证明。谷歌还表示，运行像 Bristlecone 这样的低系统错误设备需要软件、控制电子设备和处理器本身等多种技术的配合，因此系统工程需要在多轮迭代中仔细观察。 。
谷歌的量子人工智能实验室指出，使用 Bristlecone 可以实现量子霸权，并且学习如何构建和操作这个级别的设备将是一个令人兴奋的挑战。他们期待分享结果，这将帮助更多的研究人员在这一领域进行实验。
谷歌：从49到72，我们不仅比IBM好一点 之前提到过，谷歌曾表示将打造49量子比特的量子计算机，实现量子霸权，并表示这就是他们的目标计算的结果。为什么这次突然跳到了“72”个量子比特？ 一直以来，人们都认为50量子比特的量子计算机是实现量子霸权的“起步价”。
就在谷歌宣布49个量子比特的量子计算机可以实现量子霸权后不久，IBM表示，他们的研究表明，对于某些特定的量子应用，可能需要56个甚至更多的量子比特才能实现量子霸权。 。 不仅如此，2017年11月12日，IBM宣布成功研发出20量子位量子计算机，并成功构建并测试了全球首个50量子位量子计算原型机。 上周，在旧金山举行的 IBM 首届指数开发者大会上，IBM 展示了其 50 量子位原型，内部结构图也被曝光。
这可能是谷歌在2017年突然从“49”跃升至“72”的原因之一。这么多应该可以打消所有疑虑。 不过，要实现量子霸权，就不得不说说刚才提到的量子模拟。目前，最强大的超级计算机只能模拟 46 个量子位。
在传统电子计算机上模拟通用量子计算机是一项非常具有挑战性的前沿研究任务。 2017年11月，由武汉大学物质科学与技术学院袁胜军教授、德国Jülich超级计算中心金凤平研究员、Kristel Michielsen教授、格罗宁根大学Hans De Raedt教授组成的研究团队在荷兰联合攻关，顺利完成中国国家超级计算中心项目。无锡中心的超级计算机神威·太湖之光实现了一系列通用量子计算机模拟，实现了45个量子位的模拟。随后，在2017年12月，该团队又取得了突破，实现了46个量子位的模拟，创下了目前的世界纪录。
可扩展性是实现通用量子计算机面临的挑战之一。从 45 到 46 似乎只是增加了一位，但在计算机模拟中，每增加一个量子位都需要将计算机内存增加一倍。例如，模拟具有 45 个量子位的量子计算机至少需要 0.5 PB（大约 0.5x10^15 字节）的内存。
因此，要模拟 72 量子位计算机，需要数百万倍的 RAM（2^26 (72-46) 字节）。我们可能无法在超级计算机中使用那么多内存。
因此，如果 Bristlecone 能够比当今最强大的超级计算机更快地运行通用算法，那么量子霸权时代就会到来。 抓住2018量子霸权竞赛，5年内小型商用量子计算机将出现 除了量子比特，实现量子霸权还需要低错误率。
速度快但错误率高的量子计算机不如经典超级计算机。 根据谷歌的说法，量子计算机的最小错误率必须低于1%，并且大小接近100个量子比特。目前，在错误率方面，谷歌在72位量子计算机上已经实现了这一目标，单量子位门为0.1%，双量子位门为0.6%。
当我们能够实现数十甚至数百万个量子比特的错误率达到0.1-1%时，量子计算机将开始真正高效地解决实际问题。这可能需要十年或更长时间。 不过，至少谷歌认为，在打造大规模的qubit量子计算机之前，我们可能会先实现一些小型甚至商业化的量子计算机，或者量子计算的商业应用。
2017年，谷歌量子团队在《Nature》发表文章表示，他们坚信，即使目前还缺乏能够完全纠正错误的理论，与量子计算相关的小型设备在5年内仍然会面世，而这也将为投资带来短期回报。 “早期的量子计算设备将在量子模拟、量子辅助优化和量子采样等领域具有商业应用。更快的计算速度对于人工智能、金融和医学等领域具有明显的商业优势。” 谷歌期望他们的72量子位Bristlecone量子计算机不仅可以实现量子霸权，还可以作为测试设备来研究量子位可扩展性和错误率，并开发量子模拟、优化和机器学习等应用。
2018年1月下旬，英国《金融时报》发布消息称，未来几周内，谷歌和微软将宣布在量子技术方面取得两项重大里程碑式突破。 现在 Google 已经推出了他们的 72 量子位量子计算机，接下来就看微软了。