该实验由美国量子计算软件与云平台公司 BlueQubit 理论凝聚态物理学家 Tigran Sedrakyan 领衔。
Nighthawk r2 是一款拥有 120 个量子比特的超导量子处理器,可通过 IBM 云平台访问。研究团队选取其中 61 个量子比特,运行复杂度逐步增加的随机量子线 个周期。最终,他们在 36 个周期、918 个双量子比特门的条件下找到实验所需的平衡点。
在这一配置下,Nighthawk r2 仅用了 19 秒就完成 100 万次采样。这里的关键并不是量子处理器能够快速生成大量 0 和 1,而是这些结果需要符合特定量子线路产生的概率分布,这正是经典计算机难以复现的部分。
随机量子线路采样是量子计算领域用于测试量子处理器能力的一项基准任务。研究人员让量子比特按照随机选择的操作进行多轮演化并产生纠缠,随后反复测量,得到大量由 0 和 1 构成的结果字符串。随着量子比特数量和操作轮数增加,经典计算机计算相应概率分布的难度会迅速提高。
为了估算经典计算机完成同一任务所需的计算量,研究团队使用了张量网络收缩方法。计算结果显示,复现这 100 万组样本大约需要 1.2 × 10²⁷ 次计算操作。
研究人员随后以 Frontier 超级计算机作为参考进行估算。Frontier 峰值性能超过每秒 10¹⁸ 次运算,根据研究团队采用的持续性能估算,完成同等任务约需 110 年。当然,这里的 110 年是基于特定经典模拟算法得出的估算值,并非经典计算机完成该任务所需时间的理论上限。
为了验证量子处理器产生的结果,研究人员还采用了两种交叉验证方法。第一种方法是构建经过“裁剪”的量子线 个量子比特拆分为三个或四个较小系统,使经典计算机能够精确模拟部分线路,再以此评估完整实验的结果。
第二种方法则使用镜像线路,让量子处理器执行一组操作后立即执行完全相反的操作。如果量子处理器理想运行,最终状态应回到初始状态;偏离程度可以反映实验过程中累积的噪声和错误。两种方法随着线路深度增加仍给出了较为接近的结果。
在 36 个周期的实验条件下,剩余量子信号的保线%。这一数值不能直接理解为传统意义上的“正确率”,因为随机量子线路采样过程中,大部分量子信息会受到噪声影响而逐渐消失,实验需要确认的是理想量子概率分布是否仍留下可测量的痕迹。
Nighthawk r2 的硬件设计也帮助缩短了实验时间。与 IBM 上一代 Heron 处理器相比,该处理器采用专用复位机制,可以主动释放量子比特中的能量,将连续运行实验之间的等待时间缩短至最低约 1 微秒。
IBM 表示,Nighthawk r2 每秒可执行超过 10 万个量子线路,相比之下 Heron 约为每秒 4000 个。这使得需要大量重复执行的随机量子线路采样实验能够更快完成。
不过,研究团队并未宣称量子计算机已经让经典超级计算机失去意义。“110 年”这一数字建立在特定的张量网络模拟方法和相关假设之上,更高效的算法、重复利用中间计算结果以及其他近似方法,都可能明显降低经典计算所需的时间。
类似情况此前已经出现在谷歌 2019 年的 Sycamore 实验中。当时研究人员估算,经典超级计算机完成对应任务需要约 1 万年,但随后经典计算领域出现了更高效的模拟方法,大幅缩短了这一时间。因此,量子优势并不是一个固定不变的指标,而是随着量子硬件和经典算法的发展不断变化。
此次实验的意义在于,相关量子优势测试并非依赖仅存在于实验室中的专用设备,而是在研究人员可以通过云平台访问的商业量子处理器上完成。研究团队还公开了实验所使用的量子线路、样本和分析代码,供其他研究人员复现和验证。
需要注意的是,随机量子线路采样本身并不是面向实际生产应用的计算任务,而是一项用于测试量子计算机能力的基准实验。
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