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Google的新量子处理器Bristlecone预览

2018-03-14 10:00 Google

Google Quantum AI 实验室的目标是构建可用于解决现实世界问题的量子计算机。我们的策略是使用可以向前兼容到大规模通用纠错量子计算机的系统探索近期应用。为了使量子处理器能够运行经典计算无法模拟的算法,仅有大量的量子比特是不够的。关键是,处理器在读出和逻辑运算(例如单量子比特门或双量子比特门)上也必须达到较低的错误率。


我们在于洛杉矶举行的美国物理学会年会上展示了 Google 的新量子处理器 Bristlecone。这个基于门的超导系统的目的是为研究我们量子比特技术的系统错误率和可扩展性以及量子模拟、优化和机器学习应用提供一个测试平台。


Bristlecone 是 Google 最新的量子处理器(左)。右侧是设备的漫画表示:每个“X”都表示一个具有最近邻连接的量子比特


此设备的指导设计原则是保留我们先前 9 量子比特线性阵列技术的物理学基础1、2,这项技术取得了我们最好的结果:读出错误率为 1%、单量子比特门错误率为 0.1%,最重要的是,双量子比特门错误率仅为 0.6%。此设备使用相同的耦合、控制和读出方案,但已扩展至 72 个量子比特的方形阵列。我们之所以选择这一规模的设备是为了在将来实现量子霸权,使用表面代码探索一阶和二阶纠错,以及推动实际硬件上的量子算法开发。


显示错误率与量子比特数量之间关系的 2D 概念图。Quantum AI 实验室的预期研究方向以红色显示,按照这个方向,我们希望实现近期应用目标,并最终构建一种实用的纠错量子计算机


在探索具体的应用之前,量化量子处理器的能力至关重要。我们的理论团队专门为这项任务开发了一个基准测试工具。通过将随机量子电路应用到设备和对照经典模拟检查采样的输出分布,我们可以确定单个系统误差。如果量子处理器能以足够低的误差运行,它可以在明确定义的计算机科学问题上超越经典超级计算机,即实现量子霸权。这些随机电路的量子比特数量和计算长度(深度)都必须足够大。尽管还没有人实现这个目标,但我们通过计算确定,只要达到 49 个量子比特、超过 40 的电路深度和低于 0.5% 的双量子比特门错误率,就可以实现量子霸权。我们认为量子处理器超越超级计算机的实验性演示将是该领域的分水岭,也一直是我们的主要目标之一。


Quantum AI 实验室(圣巴巴拉)的研究员 Marissa Giustina 正在安装一个 Bristlecone 芯片


我们的目标是在 Bristlecone 的全部 72 个量子比特上实现接近 9 量子比特设备的最佳错误率。我们相信 Bristlecone 将成为构建更大规模量子计算机极具吸引力的原理验证。在低系统误差下运行 Bristlecone 之类的设备需要从软件、电子控制设备到处理器本身的完整技术堆栈互相协调。实现这一点需要在多次迭代间进行细致的系统工程。


我们谨慎乐观地认为使用 Bristlecone 可以实现量子霸权,并且感受到学习以这个级别的性能构建和运行设备是一项令人兴奋的挑战!我们期待未来与大家分享研究成果,并让协作者能够运行实验。


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