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導讀
IBM的營銷材料說了很多，但對專家來說，沒有說任何最重要的信息，即，門保真度如何？它們能應用到多深的量子電路中？它們如何對晶片進行基準測試?
近日，在2021 IBM Quantum SumMIT上，IBM新發布的一款名叫 Eagle（「鷹」）的超導量子處理器吸引了學術界、工業界和投資界的目光，其宣稱的127量子比特的規模，因為超過了100量子比特大關，令人十分振奮。
在大眾看來，相比於此前最先進的超導量子處理器——谷歌54量子比特的「懸鈴木」和中國科大66量子比特的「祖沖之二號」，「鷹」的規模大跨步增長，性能應該有十分巨大的改進。因此，對於「鷹」的實際表現，大眾給予了很高的期待。
但是，與大眾的興奮相比，學術界對此的反應卻相當平靜。這一點令人稍感意料之外，但也在道理之中。正如量子計算和計算複雜性理論專家Scott Arronson所說：
「About IBM’s new 127-qubit superconducting chip: As I told New Scientist, I look forward to seeing the actual details! As far as I could see, the marketing materials that IBM released yesterday take a lot of words to say absolutely nothing about what, to experts, is the single most important piece of information: namely, what are the gate fidelities? How deep of a quantum circuit can they apply? How have they benchmarked the chip?」
（關於IBM新的127量子位超導晶片：正如我告訴《新科學家》雜誌的，我期待看到實際的細節!據我所知，IBM昨天發布的營銷材料說了很多，但對專家來說，沒有說任何最重要的信息，即，門保真度如何？它們能應用到多深的量子電路中？他們如何對晶片進行基準測試？）
有意思的是，不管是IBM最新發布的「鷹」，還是其之前發布的Falcon（2017年）和Hummingbird（2020年），都沒有重要的學術工作發表，也沒有實際落地的有價值應用。IBM宣稱Eagle有望在兩年內實現量子優越性，然而，即使是之前發布的Hummingbird（65量子比特），其量子比特數也足以演示量子優越性，谷歌的54量子比特「懸鈴木」和中國科大的66量子比特「祖沖之二號」均實現了量子優越性。這不禁讓人懷疑IBM處理器的實際工作性能。
Scott Arronson指出的問題，其實代表了學術界普遍的觀點——量子計算的規模和性能，絕不僅僅是名義上的量子比特數能概括的。衡量量子計算性能，我們還需要關注更多指標。
量子計算正當時
近些年來，無論你有意無意都能在各種媒體上聽到關於量子計算的進展。因為近年來，國內外的科研團隊都在量子計算方面取得了突破性進展。
2019年10月，Nature刊出了谷歌量子工作「Quantum supremacy using a programmable superconducting processor」。谷歌彼時亮出的是一個54量子比特（其中可用量子比特為53）的可編程超導量子處理器，名曰「懸鈴木」，它運行的任務是隨機量子線路進行採樣，耗時約200秒可進行100萬次採樣，根據谷歌當時的估計，如果使用超算Summit來計算得到同樣的結果，需耗費約 1 萬年。據此，谷歌宣稱其實現了「量子優越性」。儘管當時，關於谷歌對於經典模擬的時間估計是否達到最優（即懸鈴木和經典計算的差距是否真的是200秒VS一萬年），業界有些爭議，但總體來說，人們第一次確認了量子計算的強大是可以變為現實的。
與此同時，作為後來者，國內一些研究組也在為量子計算優越性做著各種準備。當時，國內的超導量子計算科研團隊已經突破了20個量子比特的超導量子計算技術，而在光量子計算方面，國內的科研團隊選擇了高斯玻色採樣任務，當時已經實現了20個光子輸入60個入口、60個出口模式的干涉線路的運行。
多年的準備沒有令人失望。2020年12月4日，Science在線刊發了由中國科學技術大學及中科院上海微系統所、國家並行計算機工程技術研究中心合作研究團隊構建的76個光子100個模式的量子計算原型機「九章」。根據文章披露，九章實現了高斯玻色採樣任務的快速求解。它處理高斯玻色取樣的速度比當時最快的超級計算機快一百萬億倍。等效地，其速度比一年之前谷歌發布的「懸鈴木」快一百億倍。
2021年5月，我國科學家在超導量子計算方面的突破再次刷屏，仍然是Science,在線發表了62量子比特的可編程超導量子計算原型機「祖沖之號」，當時，這是公開報導的世界上最大量子比特數的超導量子體系。祖沖之號首次在固態量子計算系統中實驗演示了可編程的二維量子行走。
今年10月，「九章」團隊和「祖沖之」團隊分別在《物理評論快報》（Physical Review Letters）上發表文章，給出了各自的升級版本。其中，「祖沖之二號」不僅整個晶片包含66個量子比特，還在兩個重要技術上做了升級：可調耦合器的核心功能在於它可以靈活調節量子比特間的耦合強度；採用倒裝焊(flip chip)封裝技術減小信號串擾。當時的「祖沖之二號」在隨機線路採樣任務上實現了量子計算優越性，所完成任務的難度比2019年穀歌「懸鈴木」高2—3個數量級。而「九章二號」實現了113 光子、144模式的高斯玻色採樣，並且，通過對輸入光源進行相位調控，「九章二號」擁有了部分可編程功能。隨後，「祖沖之」團隊對「祖沖之二號」系統進行了升級，大幅度提高了讀取保真度，實現了60比特，24層深度的隨機線路採樣任務，所完成任務的難度比2019年穀歌「懸鈴木」高約6個數量級，該成果即將發表在Science Bulletin。
自此，我國在超導和光量子兩種體系上的量子計算優越性得以展現。
其實，在量子計算領域精心布局的絕不僅僅只有我們國家。作為將有望深刻影響未來科技和經濟命脈的技術，毫不誇張的說，量子計算早已是主要大國和經濟體重點關注的科技領域之一，近年來，投資不斷加碼，研發極其活躍。美國在量子計算方面布局較早，特別是近1-2年，美國不斷新建與量子，尤其是量子計算有關的實驗室，發布了數個相關的戰略報告；歐盟也於2018年正式啟動為期十年的「歐洲量子技術旗艦計劃」，並加緊完善各項量子研發計劃。此外，俄羅斯、印度等國，以及世界上有實力的科技企業紛紛加入量子競賽，以期在革命性的競爭中贏得一席之地。
此次IBM的「鷹」就是這種激烈競爭的一個反映。
語焉不詳的「鷹」
既然此次IBM的鷹引發了關注，筆者也對目前披露的資料進行了研讀，在聽取專家解讀的基礎上，對這一工作有了一些了解，在此與讀者分享。
從公開材料中可以看到，「鷹」在營銷過程中的主要「賣點」是127個量子比特數目。可是，衡量量子計算的性能，除了規模，還有其他指標。即使是「規模」，也並不是量子比特數目這一個指標就可以反映的。遺憾的是，除了127這個數目，IBM幾乎沒有給出其他信息。
但我們可以就現有材料進行一個分析。
IBM此次推出的「鷹」是在其2017年推出的27量子比特的Falcon ，以及2020年推出65量子比特的Hummingbird的基礎上進行架構改進的，據稱，他們採用更先進的3D封裝技術實現量子比特數翻番。尤其令IBM引以為傲的是，他們採用了業界主流的TSV工藝來實現複雜布線，用多層晶片布局，將比特和控制布線等結構分離，在實現複雜晶片結構的同時，保證比特性能不下降。
TSV工藝最初是由MIT引入到超導量子處理晶片（npj Quantum Information 6, 59 (2020)），解決了量子晶片大規模擴展的布線困難，目前已經成為大規模超導量子晶片的標準工藝，主要的研究組都已經具備相應的工藝產線。在晶片架構上，將比特層和控制布線層分開也是業界普遍採用的做法。谷歌「懸鈴木」和中國科大「祖沖之二號」都是這種架構。
我們再仔細深究下「鷹」的細節。
先看耦合方式：此次發布會上，IBM並沒有展示晶片結構上的細節，僅從渲染圖上看，「Eagle」 處理器比特之間的耦合很有可能是固定耦合方式，固定耦合在設計和實現上都比較簡單，缺點是不能實現比特之間耦合的靈活打開和關閉。谷歌的 「懸鈴木」和中國科大的 「祖沖之二號」都是採用更加靈活的可調耦合器結構，通過在每兩個臨近比特之間引入一個額外的比特作為可調耦合器，實現比特之間耦合的快速打開和關閉，能夠實現快速、高精度的兩比特門，同時保證比特之間的隔離性，這對實現所有比特並行高精度操控很關鍵。包含可調耦合器的量子處理器在結構複雜度上遠高於固定耦合的量子處理器，以中國科大的 「祖沖之二號」為例，雖然名義上只有66個比特，但算上耦合器比特，實際包含的量子比特結構單元多達176個。
此外，比特之間的連通性是影響量子處理器實際應用效率的一個重要因素。相對於谷歌的 「懸鈴木」和中國科大的 「祖沖之二號」每個比特和四個臨近比特耦合，IBM「Eagle」 處理器每個比特僅與兩到三個臨近比特耦合，這在實際應用中會大大降低效率。
最後，值得注意的是，在調控精度方面，IBM宣稱其CNOT門錯誤率突破了0.001。就當前而言，這是非常高的水平。IBM並沒有說明這是平均保真度還是最好保真度，也沒有說明這是單獨操作時的保真度，還是並行操作時的保真度。如果這個值是最好保真度，或者是單獨操作時的保真度，那實際應用的意義並不大。
更讓人費解的是，圖上展示的是其上上代27比特Falcon處理器的CNOT門保真度，而這一代127比特「Eagle」 處理器CNOT門平均錯誤率有 ,和前面所說的突破 差近兩個數量級。作為對比，谷歌「懸鈴木」和中科大「祖沖之」兩比特門並行操作時的門平均錯誤率分別為 和 ，均遠好於「Eagle」 處理器。
更糟糕的是「Eagle」 處理器的讀取錯誤率，從給出的數據圖上看，整體錯誤率接近10%，個別比特甚至達到了驚人的80%。如此高的讀取錯誤率意味著，即使運行10比特量子線路都非常困難。也就是說，雖然「Eagle」 處理器有127個比特，在讀取錯誤率如此之高的情況下，實際能用起來的也就10個比特左右。這可能也是發布會上，運行實際量子線路保真度僅展示了生成4個比特GHZ糾纏態的結果的原因。
按照慣例，IBM每年都會推出一代新的超導量子處理器，2019年的27比特Falcon, 2020年的65比特Hummingbird，今年發布了127比特的Eagle。比特數逐年增加，宣稱的保真度也逐年提高。但有意思的是，不管是Falcon，Hummingbird還是Eagle，都沒有重要的學術工作發表，也沒有實際落地的有價值應用。
我們知道，谷歌的54比特「懸鈴木」量子處理器和中國科大的66比特「祖沖之二號」處理器均採用了隨機採樣任務作為一種測試，來驗證自身的性能。實驗表明，其處理同一任務耗費的時間均遠遠小於使用超級計算機進行經典模擬採樣，反觀IBM的「鷹」，並未拿出任何一種任務的測試結果，這不禁讓人懷疑IBM處理器的實際工作的性能。
此外，我們前面已經提到過，說到「規模」，除了比特數，還必須提到「深度」的概念。拿「祖沖之二號」完成的隨機線路採樣來說，「深度」是什麼意思呢？隨機的從一個量子門的集合中挑選單比特量子門，作用到量子比特上。每作用一層單比特量子門，就會接著做一層兩比特量子門，合起來就叫做一層「深度」(cycle)。重複許多層這樣的操作後，測量最終的量子態。這樣即完成一次隨機線路的採樣。「祖沖之二號」最終完成的是對60比特24層線路採樣約7000萬次。而對於經典計算來說，複雜度是與比特數和深度都成指數關係的。而既然「鷹」並沒有執行具體的任務，也就無從討論深度，所以，僅僅給出比特數來說明規模，是十分不完備的。
量子計算是持久戰
雖然在「鷹」的性能和表現上語焉不詳，但是在外界看來，IBM可謂「其志不小」。按照IBM早已規劃好的量子計算線路圖，127位比特數的「鷹」早在規劃之中，如果線路圖如期推進，明年IBM則將推出433量子比特的「魚鷹」（Osprey ）處理器，後年還要推出1121量子比特的「禿鷹」（Condor）。甚至，他們還宣稱在十年內推出一百萬量子比特的處理器。
相對於企業和投資界的高歌猛進，學術界的步調顯得嚴謹而保守。拿「祖沖之」來說，其量子計算優越性的工作早已經在預印本平台arXiv上公開，論文全文和詳細的性能數據已經向學術界開放，國內外很多媒體都進行了報導，但在經歷嚴格的同行評議而正式發表之前，研究團隊沒有進行任何宣傳。
而IBM作為企業，面臨日益激烈的市場競爭，需要確立自身頭部地位、給市場以信心。商業上的諸多考量，使得此次「鷹」的發布顯得亟不可待，但同時又語焉不詳、含糊其辭。
但我們仍然認為，真正有利於量子計算生態建立、推動量子計算向前發展的，是紮實的工作。在與量子計算團隊接觸中，有一個特點令筆者感觸頗深，那就是團隊匯集了物理學、電子學、材料學、計算機科學等各個方向的科學家和年輕學生。未來的量子計算機或將不再一味追求增加量子位數量，還要注重提升邏輯門保真度、相干時間、噪聲、操縱精度、容錯和連通性等其它指標。而且，超導技術、離子阱技術、光量子、拓撲等不同的量子計算技術路線分頭並進。所以，量子計算的發展需要全世界物理學家、數學家、計算機科學家、材料科學家等科學群體的共同努力和充分交流。而能讓全世界的科學群體持之以恆投身於此，必須是良性的學術生態，和紮實、健康的穩步推進。
2019年9月，在我國舉辦的新興量子技術國際大會的白皮書指出，量子計算研究可以沿如下路線開展：「第一個階段是實現量子優越性，即針對特定問題的計算能力超越經典超級計算機，這一階段性目標將在近期實現；第二個階段是實現具有應用價值的專用量子模擬系統；第三個階段是實現可編程的通用量子計算機，還需要全世界學術界的長期艱苦努力。」 這三個階段是與會的國際專家的普遍共識。可以說，量子計算的道路很可能會艱苦而漫長。
科技巨頭和初創企業在量子計算性能上你追我趕，體現了市場和大眾對於量子計算的期待，量子計算各種技術路線的探索、最終向商業化、實用化邁進，當然離不開欣欣向榮的市場和這些勇立潮頭的科技企業。
但相對於他們，學術界的紮實和穩定更顯得難能可貴。科學家不會因為看到熱點就不假思索一擁而上，也不會因為看到長期的艱苦就知難退卻。他們對量子計算的革命性突破始終抱有信心，同時又對其必然面對的困難和挑戰做足了準備。筆者認為，任何一個領域，要實現健康、長期的發展，都離不開這種踏實和嚴謹的學術生態。
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背景簡介：本文於2021年12月8日發表於微信公眾號 墨子沙龍（關於量子計算，除了量子比特數，我們還應關注什麼？），風雲之聲獲授權轉載。
責任編輯：陳昕悅