量子計(jì)算的必要性與挑戰(zhàn)

說到量子計(jì)算，大部分人都覺得這一技術(shù)離我們還很遠(yuǎn)，至少離應(yīng)用場景落地還有很長一段時(shí)間，還有少部分反對者覺得這和“永動(dòng)機(jī)”沒什么差別，所謂的量子霸權(quán)都是謊言。但實(shí)際上，在不少研究中，量子計(jì)算都已經(jīng)得到利用。這些使用非傳統(tǒng)芯片的量子計(jì)算系統(tǒng)，使用量子比特作為基本單位來進(jìn)行運(yùn)算，而不再是傳統(tǒng)的二進(jìn)制經(jīng)典比特，其速度也將遠(yuǎn)超傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。

其實(shí)對于全球各大HPC中心來說，量子計(jì)算已經(jīng)早已在計(jì)劃內(nèi)了。去年11月IQM和Atos兩家公司調(diào)研了110個(gè)全球HPC中心，得出的結(jié)論中指出：對于全球52%的HPC中心來說，保證競爭力是首要目標(biāo)，而且27%的HPC中心有過量子計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)了，49%的HPC重心將在2023年首次采用量子計(jì)算技術(shù)，等于說到了2023年，76%的HPC中心都將用上量子計(jì)算技術(shù)。

為什么需要量子計(jì)算

照理說，目前量子計(jì)算能完成的一些任務(wù)，比如氣候變化預(yù)測、汽車碰撞模擬、藥物研發(fā)和加密等，這些也能在當(dāng)下的超級計(jì)算機(jī)和其他HPC系統(tǒng)中完成，那我們?yōu)楹芜€需要量子計(jì)算或量子計(jì)算機(jī)的存在呢？這就不得不提到當(dāng)下這些高性能計(jì)算遇到的各大挑戰(zhàn)了。

隨著今年超算正式跨入Exascale級別，各大地區(qū)的HPC中心、國家實(shí)驗(yàn)室也都已經(jīng)有了Exascale級別的計(jì)劃，因?yàn)樵谒麄兛磥恚岣咚懔Σ攀潜３指偁幜Φ奈ㄒ煌緩?。但我們看看現(xiàn)在的超算系統(tǒng)，為了遞增的性能提升，動(dòng)輒數(shù)千塊CPU、GPU，大面積的機(jī)房，可怕的功耗。這對于任何一個(gè)機(jī)構(gòu)來說，不管有沒有國家支持，都得付出巨大的設(shè)備和維護(hù)成本。我們總不能一邊想著用超算解決氣候問題，又在加劇能耗吧？

而且傳統(tǒng)硬件的性能瓶頸并沒有因?yàn)檫@幾年的創(chuàng)新而消失，這不僅指的是算力，還有存儲、帶寬和時(shí)延等。盡管各種加速器、異構(gòu)計(jì)算起到了一定的延緩作用，但隨著大家開始追求Zettascale級別的算力，這些瓶頸的出現(xiàn)可以說是必然的結(jié)果。

所以在算力上，我們需要的不是這樣遞增的提升，而是指數(shù)級的增長。1位經(jīng)典比特中，只能存放0或1，而1位量子比特卻可以同時(shí)疊加0和1的狀態(tài)，而位數(shù)一多，這樣的狀態(tài)數(shù)量就會呈指數(shù)級增長，這也是為何量子計(jì)算研究都在朝著更多量子比特?cái)?shù)推進(jìn)的原因。從能效的角度來看，由于算力的指數(shù)級增長，量子計(jì)算機(jī)所需的空間和能耗都要更少，而且哪怕提升到數(shù)千個(gè)量子比特，其功耗也不會有多大的變化。

各國已經(jīng)在行動(dòng)

盡管量子計(jì)算還在發(fā)展初期，但不少研究機(jī)構(gòu)都開始做出突破，并加以實(shí)驗(yàn)了。就拿我國來說，去年北京量子信息科學(xué)研究院就發(fā)布了長壽命的超導(dǎo)量子比特芯片，將量子比特相干時(shí)間達(dá)到500微秒以上。這一參數(shù)決定了量子計(jì)算機(jī)一系列核心性能問題，因?yàn)橐脒M(jìn)行量子計(jì)算就必須要在相干時(shí)間內(nèi)完成，否則就會因?yàn)榕c環(huán)境因量子發(fā)生糾從而退相干，也只有這種長相干時(shí)間的量子芯片實(shí)現(xiàn)具有操作價(jià)值的量子算法。目前該芯片的研發(fā)團(tuán)隊(duì)也在研究把這一技術(shù)應(yīng)用于多比特制備中。

歐洲弗勞恩霍夫協(xié)會也用到了IBM的27量子比特量子計(jì)算機(jī)，并將其用于一系列的量子計(jì)算研究中，比如對復(fù)雜資金流的有效分析，可持續(xù)生產(chǎn)與物流的智能算法和新型電池建模等等。澳大利亞量子計(jì)算公司Silicon Quantum也在近日宣布制造出首個(gè)原子大小的量子集成電路，這也證明了量子計(jì)算硬件的擴(kuò)展?jié)摿o限。

量子計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)

但量子計(jì)算確實(shí)沒有什么落地場景，這是因?yàn)槠浼夹g(shù)本身尚未成熟，還面臨著不少挑戰(zhàn)。比如在編程上，對于超算來說，目前已經(jīng)有了很完善的編程體系，各大軟硬件廠商也在逐步超算程序代碼的可移植性。而量子計(jì)算采用的是完全不同的編程思路，所以開發(fā)者必須得換一套框架，重新開發(fā)算法來解決現(xiàn)有的問題。

再者就是能耗問題，固然我們在前面提到了量子計(jì)算機(jī)的能耗會顯著低于傳統(tǒng)的超級計(jì)算機(jī)，但從系統(tǒng)整體功耗的角度來看卻未必，因?yàn)榱孔佑?jì)算系統(tǒng)最耗電的地方還是在冷卻系統(tǒng)上。比如要想維持量子態(tài)就必須維持在接近絕對零度下的極低溫運(yùn)行，比如用上無液氦稀釋制冷機(jī)等，這些冷卻系統(tǒng)的功耗可要遠(yuǎn)超現(xiàn)代超算的冷卻系統(tǒng)。不過好就好在這類冷卻系統(tǒng)的功耗往往不會再進(jìn)一步提升了，所以隨著規(guī)模的擴(kuò)大，量子計(jì)算系統(tǒng)的功耗最終還是會低于傳統(tǒng)超算，所以量子計(jì)算還是得先在冷卻技術(shù)上獲得突破。

結(jié)語

在我們看待量子計(jì)算這一技術(shù)時(shí)，一定不要相信過度炒作，也不要相信那些夸大其實(shí)的時(shí)間跨度。就像不久前上市量子計(jì)算公司IonQ被指責(zé)夸大其硬件一樣，這些名不副實(shí)的消息對量子計(jì)算只有壞處。但我們同樣不能對這一技術(shù)毫無作為，因?yàn)檎鐐鹘y(tǒng)計(jì)算硬件一樣，該技術(shù)一旦出現(xiàn)突破，短時(shí)間內(nèi)拉開差距還是很容易的，屆時(shí)誕生的巨頭很可能會繼續(xù)稱霸下一個(gè)十年。