量子计算引硅谷科技巨头竞相投资:量子计算机会是没结果的赌注吗?( 四 )


所有类型量子比特对工作环境都非常挑剔 , 往往最轻微的干扰就能使它们脱离叠加状态 , 所以它们需要尽可能地与外部环境隔绝开来 。 但研究人员同时又要控制量子比特 。 微软量子硬件部门总经理谢坦·纳亚克(Chetan Nayak)说:“你需要真正隔离量子计算机的内部工作 , 同时又要告诉它做什么 , 并从中得到答案 。 ”
谷歌的低温恒温器可以逐层降低温度 , 每一层都越来越冷 。 整个机器需要花费近两天时间才将量子芯片的温度降到10毫开尔文 , 再花了近一周的时间才恢复到室温 。
和前辈Bristlecone芯片一样 , Sycamore芯片也是在加州大学圣巴巴拉分校制造的 。 其中的超导量子比特像奥利奥饼干 , 最终形成约瑟夫森结 。 在显微镜下 , 细细的银线一直延伸到芯片的边缘 。 最终它们连接到一堆蓝色的电线上 , 这些电线把微弱信号从量子比特传输并放大到低温恒温器周围的机器机架上 。
一台机器的布线需要长达两周时间:为了增加量子比特的数量 , 谷歌需要找到一种占用空间更少的新布线方法 , 或者找到一种从低温恒温器内部控制量子比特的方法 。 “如果你试图把温度降到10毫开尔文 , 很多东西都会坏掉 , ”梅根特说 。 微软和谷歌现在都在研制可以在较低温度下工作的传统芯片 , 从而在不增加干扰的情况下控制量子比特 。
这一切都是微妙平衡的一部分 。 每次量子计算都是一场关于时间的疯狂竞赛 , 在量子比特脱离叠加状态之前的几分之一秒内执行尽可能多的运算 。 芬兰初创公司IQM的简·格茨(Jan Goetz)解释道:“量子信息的生命周期非常短 。 ”该公司正在开发一种技术 , 试图提高量子芯片的时钟速度 , 并改善这方面的性能 。 “你制造的处理器越复杂 , 寿命就越短 。 ”
微软另辟蹊径
在过去的十年里 , 我们看到不同公司在量子比特数量上的竞争不断升级 。 2016年 , 谷歌用包含9个量子比特的量子计算机模拟出一个氢分子 。 2017年 , 英特尔实现17个量子比特;同年IBM则制造出一个有50个量子比特的芯片 , 量子状态可以保持90微秒 。 2018年 , 谷歌推出包含72个量子比特的处理器Bristlecone 。 2019年 , IBM推出了其首台商用量子计算机——有20个量子比特的IBM Q System One 。
总部位于加拿大的D-Wave公司一直是例外 。 自上世纪90年代末以来 , 该公司一直在销售商用量子计算机 , 并声称其设备中有数千个“退火量子比特” , 但是基于一种不同的理论方法 , 只适用于解决某些类型的问题 。
无论如何 , 业内人员越来越清晰的是 , 量子比特数量的重要性远不及IBM欧洲研究院科学技术部门负责人海克·里尔(Heike Riel)所称的“量子体积”(quantum volume) , 这是一种更实用的测量量子设备能力的方法 。 “量子比特的数量当然很重要 , 但并不能决定一切 , ”里尔说 。 量子体积是指在量子比特脱离叠加状态之前的几分之一秒内 , 可以完成多少有用的计算 。
在过去的十年时间里 , 谷歌的大部分研究工作都是缓慢改进相干时间(量子比特的持续时间)和门时间(各种逻辑门的速度) 。
谷歌Sycamore芯片比其前辈所拥有的量子比特更少 , 但是这些量子比特排列在一个网格中 , 计算速度更快 。 博伊索为该芯片设置的任务包括模拟一系列随机量子逻辑门的输出 , 这对于传统计算机来说是非常困难的 , 但是对于量子芯片来说相对简单 。
在2019年的前几个月里 , 该团队逐渐增加了实验难度 , 在运行中增加了越来越多的量子比特 。 起初一切看起来都很好 。 但在2019年3月 , 团队发现他们的量子芯片性能下降幅度惊人 , 其复杂程度只是与超级计算机模拟量子比特的水平相当 。 游走在人类物理知识边缘的最大困难在于 , 当你遇到一个问题时 , 你不知道原因到底是制造错误、噪音、干扰 , 还是遇到了比如未发现定律之类的基础性障碍 。 “也许量子力学止于30个量子比特 , ”梅根特开玩笑说 。


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