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中科大教授详解超导量子计算【附PPT下载】

2018-10-11 18:00 浪潮服务器

9月12日AICC2018人工智能计算大会上,中国科学技术大学朱晓波教授,带来了量子计算领域最热门研究方向 --《超导量子计算》主题分享,引发强烈关注。


在业界看来,采用半导体工艺的经典计算机在未来数年之间,很可能就会到达工艺的极限,这也让很多人对量子计算寄予厚望。在中国科学技术大学的朱晓波教授看来,超导量子计算比所有的经典计算机都要快,但建造量子计算机的一个核心难题是可扩展性和隔离性的内存性矛盾,“量子比特的脆弱性远远不能用经典比特理解,它是高精度模拟的,是量子化的,如果受到的干扰稍微大一点点,它的信息根本没法保存和运算,要求跟外界环境和相互作用的比特隔离起来。但同时我们又希望可以将它扩展成一个通用的计算机,至少要几千几万个比特才能进行精准计算。“


以下为朱教授演讲正文:


我讲解一下基本的概念,经典力学被认为很完美的描述这个世界,上个世纪初发现物理学有两朵乌云,一朵成就了量子力学,一朵是相对论。量子力学的特点,我们考察微观系统的时候,不再用经典概念描述能级,必须量子化,只有这样才能理解微观世界,我们的经典力学是工作在宏观低速的情况下,而高速下是相对论,微观情况下是量子力学。


量子力学在第一次量子力学建立以后,第一次量子革命已经影响了人类的方方面面,在我们看到的用到的都必须用量子力学描述它,因为这是自然界的基本规律,但是我们量子力学的规律是被动应用的,我们只是描述一个晶体管,核能、激光等等。随着人类技术的发展,技术带动了整个科学大的发展,现在对量子力学,我们现在已经可以对单个量子进行操作,我们不再是被动的而是主动操作,如果运用到量子信息至少是三个方面的突破,第一,无条件安全通信,第二,计算能力的飞跃,第三,超越经典极限的精密测量。



量子计算的能力有多强大?90年代提出算法对某些问题具有指数加速,指数加速是非常可怕的概念,多一个比特计算能力可以翻倍,后来发展出纠错编码,认为真正量子计算机可以造出来。在很长一段时间内,量子计算的加速能力只是在某些特定问题上,因为量子算法太难。例如量子计算的应用多广,边界在哪里,可以解哪些问题,哪些不能解决,这些都是非常难的问题,很多科学家在做这些研究。今天不是讲算法这些东西,因为我是做实验的,做超导量子计算的,因此主要讲讲硬件现在什么样子,将来是什么样子,这是我个人得判断,让大家了解一下量子计算硬件现在是什么情况。



量子计算非常重要,凡是能够构成量子比特的系统,他们都或多或少说这个系统可以做这个计算,我这里列的只是一部分,还有很多系统。核心的问题是什么?这是我个人的总结,它的可扩展性和隔离性的区别,现在做量子计算的方案大体可以分为两类,微观和宏观,为什么宏观可以做量子,刚才不是说量子是微观系统的体现吗,我下面会进一步讲解。它的内在矛盾在于可扩展性和隔离性,可扩展性是把很多量子集成起来,有几十个亿晶体管和几千万个门等等扩展起来。


隔离性,量子比特脆弱性远远不能用经典比特理解,它是高精度模拟的,是量子化的,非常容易受到外界的干扰,如果受到的干扰稍微大一点点,他的信息根本没法保存,没法运算,它一方面要求跟外界环境和相互作用的比特隔离起来,它可以有很好的性能,但是你又希望可以扩展成一个通用量的计算机,至少要几千万个比特才能跟经典计算比较,他要扩展起来,你又要隔离起来又要连起来,这就是内在矛盾,如果有一个量子计算系统基于微观系统,例如基于光子、原子、自旋,它的问题大部分出在可扩展上,也就是说他的量子比特有很好的性能,但是很难扩展成为多比特系统给大家用。如果是宏观体系,比如超导,它的核心问题是怎么把每个比特的性能做好,也就是解决好隔离性的问题,这个做不好扩展再多的比特也没有用。


我讲一下超导量子,什么是超导,超导是上个世纪初发现的自然界第四大物态,如果你把温度降到极低的时候会呈现完全的抗磁性和零电阻性。我们用超导的原因是它的能量没有损失,量子是非常脆弱的系统,如果有一点的能量损失,它的性能会严重下降。



我们讨论一个原子的时候尺度是10的-10次方米,你看到它的能级只能用量子化的轨道描述,不能是连续的,这是在微观尺度量子力学必须描述的东西。但实际上量子力学很神奇,我们发现如果你把一个系统的噪声和扰动降到足够低,即便是一个宏观系统,你一样可以看见它的量子效应,这是实验证明的。比如这是一个元件,如果我们做这个电路,观察它的行为,只要你把噪声和温度降到足够低的时候,这么一个宏观体系服从的也是量子力学,比如这个尺寸是微米的尺度,它依然服从一个量子力学规律,他的规律是量子化的,这是我们所说的宏观量子化,这个时候看到它的尺寸远远不是一个单原子的尺寸了。


这样我们可以构成所谓的超导量子电路,我们超导量子电路只有电容电感和约瑟夫森结,有了这个以后我们构成一个处理器,这是4比特的处理器,里面有电感、电容和约瑟夫森结,他完全和半导体兼容,只不过替代了现有的半导体薄膜和器件,能带来巨大的优势,我们这个方案有一个特大的好处,它是和半导体兼容的,大家知道这个的可扩展是毋庸置疑的。


比特和比特的耦合也是宏观的,不再是单粒子尺度的相互作用,,我们只需要设计好电容和互感就可以实现可控耦合,从这个角度来说,超导这个方案有很大的优势。但是核心问题是隔离性不够,会和另外的量子发生相互作用,哪怕一个电荷一个自旋产生相互作用,这个时候会发现量子的性能会立刻消失,或者量子相干性都完全看不到。



我们一个量子比特是工作在单微波光子的能量水平,这个大约相当于蝴蝶煽动翅膀10亿亿分之一的能量。因此他是十分脆弱的。还有一个让大家难以做下去的原因,它是超高精度量子模拟芯片,为了使量子算法能工作,我们不是要求0和1的数字模式,需要的是超高精度,现在有了要求最低的纠错算法,要求到两个9以上的精度,之前要5个9或者6个9。当比特数增加一点的时候,这个难度极大增加,不像芯片很容易集成多少亿的晶体管。虽然我们这个方向这些年取得了非常大的进展,我们达到了纠错的门槛保真度到了99%几点,但是做量子纠错码的尝试,需要非常高精度的控制和相互之间的扰动各种问题,都是非常难以解决的东西。


我讲一下超导量子计算的线路图和研究进展。我们的核心是一个量子处理器,这对我们的方案非常重要,一条路我们希望走量子纠错,做容错量计算,最后做通用量子计算。就是要求大幅提高精度,也就是量子比特的质量。


我们另外一个出口或者近几年的产出,大公司投入很多钱,沿途要有一些产出,现在我们有一个共识,第一步希望按照量子模拟,模拟一些问题,量子比特质量的要求会降低,我们希望做50到100个规模的时候,我们设立了一些非常特殊的问题,这个问题可能没有使用价值,但是可以和经典计算机做比对,我们演示一下量子计算机的能力,我们把这个称为量子霸权,这个在特殊问题上可以跟所有的计算机做比较,谷歌原来希望今年发布,但是看样子今年不行了。



量子霸权在学术上有重要的意义,量子计算比所有的经典计算机都要快。再下一步则是把专门为量子计算机优化的称霸问题变成有用的问题,这也是商业化的起点。我现在对这个方向是谨慎的乐观,量子称霸,在我们这个方向,在未来两三年能实现,能不能找到一个有用的问题,挑战可能主要不在我们这一侧,很有可能在量子算法,这是非常难的,希望他们有所突破,这也是谷歌,包括IBM、微软养了非常大的团队在做这方面研究的重要原因。


商业化的公司主要是谷歌和IBM等这些公司在介入。我们这个方向做了20年了,最开始主要是提高它的性能,这里面有一个指标是寿命,我们最重要的进展,在2017年发展的,我们实现了10个比特的纠缠,从量子力学的角度,如果把比特纠缠起来,而且证明有真正的量子纠缠,基本上这十个比特是可以被控制的。比如IBM有一个50个比特的原型机,谷歌说有多少个比特处理器在测试,他们都没有发表结果,我们是发表在杂志上的最好结果。现在在做20比特,现在结果已经有一些了,应该很快会发表出来。



我们希望在2020年做到量子称霸,做到50个比特以上,但是目前看这个难度还是非常大的。我们这个小组做了非常多的技术建设,我们做了方方面面的努力,包括硬件软件性能和基本的测试,这些总体来说一句话,我们原来在国内这个方面是比较落后的,在潘老师的团队建立起来,把国内主要的团队团结起来,包括中科大、物理所、浙江大学等等,目前是有一席之地了。我们也发表了一些结果,比如10比特纠缠,还有对简单的HHL算法,这在固态芯片里第一次演示,大家很关心,因为这个有直接的应用。


最后,我们收到阿里赞助,我们觉得将来云接入量子计算是一个趋势,量子计算是服务器类型的,我们做了一个云接入平台,这个里面有一个意外的收获,我们上线的时候发现对可靠性和稳定的要求要高的多,花大量时间去稳定系统,同时促进对更多比特系统的研究,这是开始的时候没有想到的,因为你做实验只需要在优化到最好的情况下上做出一组数据对了,这是最好的那就可以了,但是你要上线不可以,你让它24h运行让大家都接受它,这个难度高很多。量子计算呢,以前大家只是在纸上讨论,现在有云接入的硬件系统,我们自己做了一个东西可以帮助大家演示和开发量子算法。


有一个真正的物理系统,让公众对这个东西有一个直观的了解。实际上我们建立一整套量子计算系统,包括软件硬件所有的东西,包括高精控制,需要比较大的投入和团队来做这件事,阿里在这个里面主要提供了云服务器,用户可以上传他们的量子代码,把这个代码放在我们的操作系统里,这个操作系统把代码翻译成硬件指令,然后在处理器上处理返回给用户,它的使用方法主要是进入这个网址,登录进去,点实验,可以建立一个新的实验,选用真实的量子处理器运行,这个时候可以搭建一些标准的量子门,你可以用定制的方式定制需要做的门,最后要做的是读取,可以定义一下要平均测量多少次,最后这个结果会返回过来,会有一个图,你需要详细的数据得把数据下载到本地硬盘里,这是我们做的结果。



这个系统今年年初上线,运行了三个多月,用户数五千多,提交任务三千多,目前正在升级,希望它的性能再提高一点,很快新的版本会上线,现在还在调试中,最后谢谢大家。


AICC由中国工程院信息与电子工程学部主办,亚洲超算协会和浪潮集团联合协办,旨在围绕人工智能的产业需求,研讨AI计算,促进AI技术创新、合作发展与人才培养。AICC2018以“计算,让AI无处不在”为主题,设置1场主论坛、5场专题论坛、45+场主题演讲、千人级AI技术训练营、20家+TOP级AI生态伙伴打造的1000㎡实景展区及开放演讲。


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