2021-09-23
近年来，量子科技发展突飞猛进，成为新一轮科技革命和产业变革的前沿领域。量子科技发展具有重大科学意义和战略价值，是一项对传统技术体系产生冲击、进行重构的重大颠覆性技术创新，将引领新一轮科技革命和产业变革方向。
去年底，中共中央政治局就量子科技研究和应用前景举行第二十四次集体学习。中央政治局为何集体学习量子科技？习近平总书记表示，安排这次集体学习，目的是了解世界量子科技发展态势，分析我国量子科技发展形势，更好推进我国量子科技发展。近日，广东省正式发布《广东省制造业高质量发展“十四五”规划》，规划中再次提及，到2025年，建成广东“量子谷”，打造世界一流的国际量子信息技术创新中心和我国量子信息产业南方基地。
推进量子科技发展已提升到国家战略高度，如何抢占制高点，追逐科技红利已成为大家讨论的焦点。随着量子科技的发展，无论是学术研究还是商业应用，相信都有更多的量子革命产物走进我们的生活。据最新报道，中国科大首次在固态体系实现突破标准量子极限的磁测量，中国人民银行通过量子密钥实现支付系统的加解密，量旋科技“双子座”量子计算机出口欧洲和大洋洲。
图1：量子计算机真机
大家猜猜哪一台机器是“双子座”呢？它能做什么呢？为什么叫量子计算机？看外观就和一台普通计算机的主机箱类似，究竟有什么特殊之处？
答案揭晓，最右边的一台就是漂洋过海的“双子座”，这是全球首台桌面型核磁共振量子计算机，它具有体积小、稳定性好、免维护、性价比高、零使用成本等一系列优点。“双子座”是真实的2比特量子计算机，支持用户自行编写量子计算程序并在其上运行得到结果，拥有开放的物理硬件层级的脉冲序列编辑功能，这十分有利于量子计算非专业人士快速掌握量子计算工作原理与编程操作上手，非常适合量子计算教学和演示。
正如大家所知，经典计算机是通过经典的“位（bit）”执行操作，这些位不是0就是1，而量子计算机基于的是“量子位（qubits）”。量子位同时以0和1的形式存在，这种现象被称为“叠加”。量子粒子之间的相互作用就是“量子纠缠”。即使粒子间相隔甚远，它们依然相互作用、相互参照，而不是独立的。
图2：量子叠加与纠缠
那么量子计算机是如何计算的呢？在经典计算机中，假设我们读入了一个10比特的信息，那么得到的就是一个10位的二进制数，但是在量子计算机中则完全不一样。因为每个量子比特都处于1或0的叠加态，所以当我们读入一个10比特的信息时，计算器处理的就是2*10个10位二进制数了。量子计算机凭借着量子不确定性，使计算机的信息处理能力、速度都得到了极大的提升，可以快速、有效的分解信息，得出计算结果。
图3：一个4量子比特线路的模拟过程
走出教室，纵观全球，2020年11月谷歌正式推出了1台54比特的量子计算机，在测试中世界上超级计算机需要1万年才能完成的数据，谷歌这台54比特量子计算机只用了200秒的时间。IBM的量子处理器涵盖5量子比特到65量子比特，预计将推出127量子比特的IBMEagle处理器。由此可见，即使是全球领先的科技公司，目前能够操控的量子计算机中的量子数量也是有限的，无法支撑一些有应用意义的量子计算。在制造大规模量子物理机器的技术手段尚未成熟的现在，用超级计算机来进行模拟大量的量子比特的计算，可以对量子计算的一些理论和性质进行先前验证及优化。
目前，物理量子比特计算机在可扩展性、相干时间和量子门操作精度方面都受到一定程度的限制，因此在经典计算机上开展量子计算模拟是研究量子优越性和量子算法的有效途径。然而，随着量子比特数量的增加，模拟所需的计算资源呈指数增长。因此，在保证计算准确度、精度及效率的前提下，研究如何减少大规模量子计算模拟所需资源具有重要的意义。
由于量子计算机的真机当前还处在发展阶段，通常单机可用的量子位数量较少(在100以内)且量子位状态保持不稳定，不能完成有实际意义的、较大规模的量子运算。因此，采用超级计算机模拟量子计算的过程，是目前研究量子计算、辅助量子计算机执行任务的一种方式，从某些程度上来看，超级计算机可作为量子计算机的辅助运行部件，模拟出更多的量子来完成更大规模的科学计算。
图4：经典计算机可作为量子计算机的辅助运行部件
同时，量子计算机也可作为经典计算机，或者超级计算机的加速器，量子计算需要和经典计算机协同工作发挥作用。混合量子经典模型是一个将量子计算和经典计算相结合的混合模型，两种计算方式相辅相成，以期更快得出计算结果，发挥出更大的效能。
图5：量子计算机可作为经典计算机的加速器
深圳超算针对目前量子计算模拟的相关工作，发表了题为《量子计算模拟及优化方法综述》的论文，总结了量子计算机的模拟方法，模拟全部量子态的概率幅的方式所需内存，随模拟的量子位数指数级增长，可模拟的量子位数受到内存大小的制约。部分概率幅模拟方法的效率高，相比于全概率幅模拟方法能够模拟具有更多量子位的浅深度的量子线路。
其中，张量网络收缩方法可以将全局问题转化为局部的张量处理问题，从而有效地降低了时间复杂度和空间复杂度。对于量子计算模拟器在内存使用和运算性能方面的优化算法，分割法通过把线路分成若干个更小的区域，可以把占用的空间降低一半量子比特数的数量级。
数据本地化则通过把全局量子位上的数据转移到本地量子位上，让模拟器能够在节点内用更少的时间并行完成门操作计算。特别是对于比较复杂的门操作，本地化的数据转移量也比直接模拟的数据转移量更少。为了从量子计算优越性发展到大规模的量子计算，量子纠错技术也同样需要发展。
图6：多节点分布式的数据经过迁移后，可以在同一节点上完成计算
量子计算模拟在算法和工程上仍有很大的优化空间。在算法方面，张量网络缩并的顺序极大地影响计算效率，未来可探索寻找更优缩并顺序算法；在工程方面，需要应用张量运算来充分发挥硬件性能，进一步降低线路模拟所需的时间。这些方面都可以作为未来大规模量子计算的主要研究内容，此外可扩展性和如何容错同样是量子计算研究的关键。
论文原文链接：https://liulei-sys-inventor.github.io/files/CE-2021.pdf
