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      諾獎得主John Martinis:量子計算需要一場屬于自己的“工業革命”

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      近年來,量子信息技術作為現象級科學突破,全世界熱議不斷,很多國家將其明確為重點支持的科研和工業領域。今年,諾貝爾物理學獎頒發給了3位量子力學方向的科學家,這無疑將推動量子計算及其相關技術邁入新一輪的全球關注熱潮。

      10月底,谷歌的量子AI團隊及合作者在《自然》(Nature)[1] 期刊上發表最新研究成果,報告通過運行非時間序關聯函數(OTOC, out-of-time-order correlators)算法實現首個可驗證的量子優勢,谷歌在博客中將之稱為(quantum echoes)”。研究人員在Willow量子芯片上運行了量子回聲算法,完成了一項經典計算機無法完成的任務,且量子計算機的運行速度比經典計算機快13000倍。參與該項目的科學家之一Michel Devoret正是今年諾貝物理學獎的得主之一,同時也是谷歌量子AI部門的首席科學家。他本人評價該成果“標志著向通用型量子計算邁出了全新一步?!?


      ▲谷歌的量子回聲登上《自然》封面論文,來源:自然雜志

      誠然,量子計算的科研項目如火如荼地展開著,科學家實驗室的黑板上寫滿了全新的量子協議和算法,頂級學術期刊持續發表有關量子計算和技術的新論文。但與此同時,全球量子計算大競賽正面臨著一些新的問題。

      最近,今年另一諾獎得主John Martinis在《金融時報》[2] (Financial Times)上發表了題為Quantum computing needs its own industrial revolution的文章,一針見血指出關鍵所在:一方面,新協議和算法不斷涌現,另一方面,量子計算機作為硬件本身卻“撞上了南墻”,陷入了工程瓶頸。

      多少個量子比特才可以?

      眾所周知,量子計算機的基本單位是“量子比特”(qubit),不同于經典計算機使用的經典比特,前者可同時具有0、1及其線性疊加態。如果能夠研發出具有更多量子比特的量子計算機,那么執行任務的速度就會大幅提升,遠超經典計算機,效果便如谷歌團隊研究所描述一般。


      ▲來源:CB Insights[3]

      然而,不同于經典比特的穩定性,量子比特對環境極其敏感,例如溫度、噪聲等,極易發生退相干現象,存儲的量子信息會瞬間丟失。要克服這一核心物理問題,學界和業界都致力于研發“容錯量子計算機”。要實現量子容錯(quantum error correction),需要用至少1,000 個物理量子比特來組成一個邏輯量子比特[4] 。在步入多個邏輯量子比特階段之后,其計算能力和可靠性將顯著提升,有望在藥物與化學研發、復雜金融模型模擬等方向展現出更大的應用潛力。


      因此,Martinis明確指出 ,要最終實現通用型量子計算機,具體來說,一方面,要像經典計算機一樣通用,另一方面,遵循量子力學,采用至少100萬個量子比特,使其處理能力呈指數級增強,一瞬間便可執行海量計算。那么相應地,量子計算機制造技術也須經歷指數級飛躍。

      那么,現實情況又如何呢?

      以超導量子計算為例,這是當前最為成熟的主流方向之一,包括谷歌、IBM等科技企業巨頭以及我國中科大等科研團隊在內,都將其作為重點方向。

      谷歌2019年以包含53個量子比特的“懸鈴木”(Sycamore)首次展示了量子優越性[5],2024年推出了包含105個量子比特的 “Willow”量子芯片[6] ,也就說5年內數量僅翻了一番。Martinis擔憂地指出,照這個速度,要達到100萬個量子比特的真正里程碑,可能漫漫無期。

      英國薩塞克斯大學的量子技術教授Winfried Hensinger在接受《衛報》[7] 采訪時也表示:“谷歌已經證明了量子優越性,但要達到數百萬個量子比特的量子計算,現有的量子硬件技術仍難實現。”

      量子計算擴展“悖論”

      在Martinis看來,阻礙從100個到100萬個量子比特擴展之路的核心障礙在于當今量子系統構造本身:正如我們所見,現在量子系統內線路錯綜復雜,各種元件鱗次櫛比,如同茂密叢林一般,而所有這些設計不過是用來冷卻并控制安置在低溫恒溫器底部的那小小的一片量子芯片。量子計算機的設計研發已進入這么一個階段:布線的復雜性完全壓制量子器件本身。

      而隨著量子比特數量的增加,量子計算擴展將迎來一個“悖論“:復雜性已經不在于量子芯片本身,而在于支持芯片運行的外部控制系統。

      首先,超導量子芯片和半導體量子芯片對運行環境最基本的要求均為接近絕對零度的極低溫環境,因為要抑制環境噪聲,就必須使量子芯片工作在遠低于其能級對應的熱噪聲溫度。而使用3He/4He混合氣實現稀釋制冷的稀釋制冷機能夠提供量子芯片所需的工作溫度和環境,以2018年IBM展示的“包含50個量子比特的量子計算機原型機”[8] 為例(見下圖),外層管線如面條般根根分明,數量龐大。此外,量子計算研究人員還要花費大量精力設計、改造、優化稀釋制冷機內部的控制線路與屏蔽裝置,以全面地抑制可能造成量子芯片性能下降的噪聲因素。


      ▲IBM的稀釋制冷機,用于容納50位量子芯片


      ▲谷歌的量子計算機,來源:谷歌

      讓我們對比一下18年IBM的原型機與25年的谷歌原型機,便可一目了然可,若按此設計思路,隨著量子比特數量的增加,用于冷卻、控制和讀取的外部 “管道”可能將呈幾何級或超線性增長,最終演變成“意大利面條式層層密布的控制系統”。而外部連線導致的散熱、空間和噪聲問題,使得在低溫恒溫器中物理上無法容納百萬級別的控制線路。

      其次,目前每個量子比特都需要一根導線連接到控制電子設備,對于運行數量不高的量子比特來說,該方法尚可行,但若要實現通用型量子計算,面對上百萬個量子比特,繼續如此連接將變得不切實際,就好比將手機1200萬像素攝像頭上的每一個像素單獨連接到獨立電路上[9] 。

      量子技術需要一場制造業革命

      有鑒于此,Martinis發起了量子技術制造工業革命的號召,提出了一個大膽愿景:由單一的集成芯片取代復雜如意大利面條式的控制系統。

      基于低溫互補式金屬氧化物半導體(CMOS)技術的低溫集成電路便是核心思路,可在極低溫度下執行超導量子比特要求的計算任務。CMOS技術與標準微處理器采用的技術相同,使用CMOS技術可制造包含數十億個電子元件的電路,正是大規模量子計算所需。如同上世紀60年代[10] ,當時的計算機還大得要占據整個房間,但70年代開發出的大規模集成技術催生了由數千個元件組成的微型芯片,如第一款微處理器英特爾的4位4004芯片,從而開啟了微處理器革命。隨著微處理器電路密度的不斷提升,如今同樣的芯片可容納數百萬個元件,迎來了智能設備的大放異彩。

      另外,還需要拋棄目前量子計算芯片開發所依賴的已有60年歷史的剝離制造工業,在Martinis看來,這種工藝過時且低效,還不夠干凈,也無法進一步實現可擴展性。量子計算必須采用最先進的芯片制造技術,即與制造現代智能手機中數十億個晶體管相同的技術。

      Martinis的最終目標和所有量子計算領域的科學家一樣,實現“每個系統數百萬個量子比特”。由于單片晶圓尺寸、信號以及低溫環境下熱耗散等種種限制,單片晶圓可能難以承載如此巨大數量的量子比特,但可以通過模塊化和互連來解決?!拔覀兛梢栽趩蝹€純凈的晶圓上實現2萬個高保真量子比特,隨后將若干晶圓相互連接,形成一個包含上百萬個量子比特的完整系統。”Martinisi如此寫道。

      好消息在今年下半年不斷傳來,首先是9月25日,澳大利亞新南威爾士大學的量子技術初創公司Diraq與歐洲微電子研究中心(imec)合作在《自然》[11,12] 期刊上發表論文,報告在300毫米晶圓上制造的Diraq雙量子比特器件在邏輯操作中實現了超過99%的保真度。研究所用的硅基量子芯片可依托現有CMOS工藝進行大規模制造,在降低成本的同時實現高保真度,為研發出數百萬個量子比特的量子計算機開辟新途徑。


      ▲Diraq 首席執行官 Andrew Dzurak 教授手持一塊 300 毫米硅晶圓,該晶圓由 imec 制造。來源:Diraq

      僅在一個多月后,IBM [13] 在11月量子開發者大會上公布了兩款全新量子處理器:IBM Quantum Nighthawk(夜鷹)和IBM Quantum Loon,前者專為量子優勢而打造,后者則可實現高效的量子糾錯解碼,速度比目前領先方法快10倍。與此同時,IBM也轉向300毫米晶圓制造量子芯片,不僅將開發速度提高了一倍,還將芯片的物理復雜性提高了10倍,以實現容錯糾錯路線圖。


      ▲IBM研究員手持300mm IBM Quantum Nighthawk晶圓,來源:IBM

      Martinis在文末表示,發展至今,通往可擴展量子計算機的道路需要的已不僅僅是有高影響力的學術論文,更需要高科技工業制造來鋪就。面對“理論先行、技術滯后”的局面,有必要進一步加強工業制造能力建設。百年來,感謝一代代科學家在基礎科學領域的不斷耕耘,我們已經掌握了諸多物理學知識和原理;接下來得讓工程師和技術人員扛起發展的大旗,發揮所長,快速實現突破。否則,量子計算的潛力將被永遠束縛在錯綜復雜的布線“叢林”之中。

      參考資料:

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      2

      3

      4

      5

      6

      7

      8

      9

      10

      11

      12

      13

      原文鏈接:https://www.ft.com/content/de55d987-13bb-4821-9e72-d7a066e48ccd

      編譯:金燁

      審校:王波濤


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