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      36微秒就能完成傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)9000年才能完成的任務(wù)?這臺(tái)光子量子計(jì)算機(jī)登上 Nature

      本文作者: 我在思考中 2022-06-13 10:50
      導(dǎo)語(yǔ):挑戰(zhàn)「九章」計(jì)算優(yōu)勢(shì)的光子量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)了。
      36微秒就能完成傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)9000年才能完成的任務(wù)?這臺(tái)光子量子計(jì)算機(jī)登上 Nature
      挑戰(zhàn)「九章」計(jì)算優(yōu)勢(shì)的光子量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)了。

      作者 | 西西

      編輯 | 陳彩嫻

      近日,加拿大多倫多一家初創(chuàng)公司所開(kāi)發(fā)的光子量子計(jì)算機(jī) Borealis 登上 Nature,引起了全球科技圈的廣泛關(guān)注。

      36微秒就能完成傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)9000年才能完成的任務(wù)?這臺(tái)光子量子計(jì)算機(jī)登上 Nature

      他們號(hào)稱 Borealis 只用 36 微秒就可以解決傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)需要九千年才能解決的問(wèn)題,計(jì)算速度超過(guò)目前享譽(yù)全球的超級(jí)計(jì)算機(jī),更是挑戰(zhàn)了中國(guó)的九章 2.0!

      這家公司就是成立于 2016 年的 Xanadu。

      它們是全球少數(shù)目前正在全力研發(fā)光子量子計(jì)算機(jī)的公司,受到 IBM、微軟、亞馬遜、英偉達(dá)等等國(guó)際企業(yè)的關(guān)注。其創(chuàng)始人 Christian Weedbrook 在昆士蘭大學(xué)獲得物理博士學(xué)位,又在 MIT 與多倫多大學(xué)當(dāng)過(guò)博士后。

      那么,Borealis究竟是何方神圣?與九章相比的優(yōu)勢(shì)是什么呢?



      1

      Borealis 是何方神圣?

      先談?wù)劻孔佑?jì)算為何優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。

      經(jīng)典計(jì)算機(jī)在對(duì)晶體管進(jìn)行開(kāi)關(guān)操作時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 1 或 0 的符號(hào),而量子計(jì)算機(jī)是使用「量子比特」,量子比特可以疊加,同時(shí)充當(dāng) 1 和 0,也就是說(shuō),單個(gè)量子位可以執(zhí)行兩次計(jì)算。

      那么,當(dāng)兩個(gè)量子位在量子力學(xué)上連接、或糾纏時(shí),它們就可以同時(shí)進(jìn)行 2^2 或四個(gè)計(jì)算;三個(gè)量子位連接或糾纏時(shí),達(dá)到 2^3 或 8 個(gè)計(jì)算,以此類推……到 300 個(gè)量子位時(shí),量子計(jì)算機(jī)就可以在頃刻間執(zhí)行比可見(jiàn)宇宙中原子還多的計(jì)算。

      這,也就是所謂的「量子優(yōu)勢(shì)」。

      在6月初被《Nature》接收的文章中,Xanadu團(tuán)隊(duì)推出了它們研發(fā)的 Borealis。據(jù) IEEE Spectrum 介紹,這臺(tái)新的光子量子計(jì)算機(jī)只需 36 微秒就可以完成一項(xiàng)傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)需要 9000 多年才能完成的任務(wù)。

      此外,Borealis也是世界上第一臺(tái)能夠通過(guò)云向公眾提供的具有量子優(yōu)勢(shì)的計(jì)算機(jī)。

      36微秒就能完成傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)9000年才能完成的任務(wù)?這臺(tái)光子量子計(jì)算機(jī)登上 Nature

      圖注:由 Borealis 合成的三維糾纏態(tài)的圖形表示圖,其中每個(gè)頂點(diǎn)代表一個(gè)壓縮狀態(tài)的量子位,每個(gè)邊代表頂點(diǎn)之間的連接(也稱為糾纏)。圖源 Xanadu

      Xanadu的團(tuán)隊(duì)還表示,它們的量子計(jì)算機(jī)基于光子,比 IBM、谷歌、亞馬遜等基于超導(dǎo)電路或捕獲離子的量子計(jì)算機(jī)具有明顯的改進(jìn)與優(yōu)勢(shì):

      具體來(lái)說(shuō),基于超導(dǎo)電路或捕獲離子的量子比特需要比外太空還要冷的溫度,因?yàn)闊崃繒?huì)破壞量子比特。要在如此寒冷的溫度下保持量子比特,需要昂貴、笨重的低溫系統(tǒng),而采用了這樣的系統(tǒng),也會(huì)限制量子比特的尺寸大小往更迷你、更便捷的方向發(fā)展。

      相比之下,基于光子的量子比特的量子計(jì)算機(jī)可以在室溫環(huán)境下運(yùn)行,可以集成到現(xiàn)有的基于光纖的電信系統(tǒng)中,幫助量子計(jì)算機(jī)連接到網(wǎng)絡(luò),有望形成強(qiáng)大的量子互聯(lián)網(wǎng)!

      谷歌在2019年推出的 Sycamore 處理器與2021年中國(guó)九章2.0也是基于光子。在解決基準(zhǔn)問(wèn)題上,谷歌的53 個(gè)超導(dǎo)量子比特的 Sycamore 處理器可以用200 秒內(nèi)完成超級(jí)計(jì)算機(jī) Summit 一萬(wàn)年的時(shí)間,而九章2.0的團(tuán)隊(duì)也稱解決速度是經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)的速度的十倍。



      2

      與九章2.0對(duì)比,孰勝孰優(yōu)?

      IEEE Spectrum指出,雖然同是基于光子,但 Borealis 在一定程度上優(yōu)于九章。

      比如,九章2.0的一個(gè)主要缺陷是依賴于固定的鏡子與鏡頭網(wǎng)絡(luò),所以不可編程。而據(jù) Xanadu 介紹,Borealis 是可以編程的。

      在 Borealis 中,量子位由所謂的「壓縮狀態(tài)」組成,而壓縮狀態(tài)由光脈沖中多個(gè)光子的疊加組成。它可以產(chǎn)生多達(dá) 216 個(gè)壓縮光脈沖序列。

      36微秒就能完成傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)9000年才能完成的任務(wù)?這臺(tái)光子量子計(jì)算機(jī)登上 Nature

      圖注:在 Borealis 中,壓縮態(tài)量子比特(粉紅色脈沖)由非線性晶體產(chǎn)生并通過(guò)一系列三個(gè)基于環(huán)路的干涉儀發(fā)送,圖源 Xanadu

      他們?cè)诟咚共I硬蓸尤蝿?wù)中測(cè)試了Borealis的表現(xiàn)。在高斯玻色子采樣中,機(jī)器要分析隨機(jī)的數(shù)據(jù)塊。

      據(jù)了解,九章2.0在 144 個(gè)壓縮光脈沖中檢測(cè)到的光子是最多 113 個(gè),而 Borealis 檢測(cè)到的是最多 219 個(gè),平均數(shù)為 125 個(gè)。

      這相當(dāng)于,Borealis 進(jìn)行高斯玻色子采樣的速度是2021年世界上最快的超級(jí)計(jì)算機(jī) Fugaku 的 7.8 萬(wàn)億倍!

      Borealis 的一項(xiàng)關(guān)鍵進(jìn)步是使用了光子數(shù)分辨探測(cè)器。

      先前的計(jì)算機(jī)使用的是閾值檢測(cè)器,只是區(qū)分「未檢測(cè)到光子」和「至少檢測(cè)到一個(gè)光子」,而光子量子計(jì)算機(jī)可以解決的計(jì)算問(wèn)題的規(guī)模可以隨著它所檢測(cè)到的光子數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。因此,使用了光子數(shù)分辨探測(cè)器的Borealis的運(yùn)行速度是以前的光子量子計(jì)算機(jī)的 5000 萬(wàn)倍以上。

      一句話,真牛!

      參考鏈接:

      1. https://spectrum.ieee.org/photonic-quantum-computing

      1. https://www.nature.com/articles/s41586-022-04725-x

      1. https://xanadu.ai/products/borealis/

      1. https://spectrum.ieee.org/photonic-quantum

      1. https://en.wikipedia.org/wiki/Xanadu_Quantum_Technologies

      1. https://xanadu.ai/blog/beating-classical-computers-with-Borealis
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