量子计算竞争格局升温,芯片厂商进入“战国”时代

Release time:2018-01-16
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source:半导体行业观察
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2018年初,量子计算的竞争格局继续升温。但当下的量子计算格局就像是50年前的半导体芯片行业。

硅基集成电路(IC)于1968年进入“中规模”集成阶段。在短短几年内,单个芯片上的晶体管数量就从十个激增至数百个。一段时间后变成了数千个,然后是几万个,而现在——五十年后的今天——单个芯片上晶体管的数量已达数百亿。

量子计算竞争格局升温,芯片厂商进入“战国”时代

量子计算是量子物理的一个实际应用,它将被冷却到毫开尔文温度的单个亚原子粒子作为计算元素(compute elements)。这些亚原子计算元素被称为“量子位”。量子位可以用CMOS技术制造,如标准IC。但若想在量子计算机极度寒冷的运行环境中,通过互连、控制和传感器电路来操纵和协调越来越多的量子位,需要新的科学和技术的发展。

量子计算竞争格局升温,芯片厂商进入“战国”时代

IBM 16量子位处理器(来源:IBM)

量子计算目前正处于量子位只有两位数的时代。2017年,一个具有20个通用物理量子位的芯片横空出世,「我」相信2018年,我们将见证具有超过50个通用量子位的芯片诞生。但是第一个面向大众市场的通用量子计算机需由数千个逻辑量子位构成。逻辑量子位是容错的,可以进行错误检测并最终纠错。几千个逻辑量子位至少可以转换成几万个物理量子位——这取决于物理量子位构造——数量级也可能更高。

量子计算竞争格局升温,芯片厂商进入“战国”时代

IBM的量子计算机I / O子系统,用于获取进出毫开尔文液氦浴中的电信号(来源:TIRIAS Research)

事实上,从几十演变为几百个物理量子位需要一定的时间;从几百到几千则需要更长的时间。专家们认为,一个具有数千个逻辑量子位并可商业化部署的量子计算机问世至少需要十年的时间,甚至二十年。“量子至上”很难一蹴而就。不过与此同时,许多供应商正在取得令人瞩目的进展。

这是2018年初量子计算的记分卡。量子计算目前正处于快速扩张阶段,但当数量较少时,快速增长很容易。

量子系统之下

IBM和Rigetti推出了可用于公共和有限访问使用的基于云的通用量子计算机(分别为20和19量子位系统),各自都有一个全栈软件开发工具包(devkit)。NTT推出了基于云的量子点和基于光子学的体系结构,及其全栈开发套件(devkit)。微软和谷歌推出了他们的通用量子计算研发计划以及全栈devkit和模拟器,但尚未公开展示硬件。英特尔展示了芯片原型,但还没有进行验证。IonQ,Quantum Circuits和RIKEN正在投资硬件开发,但还没有对外公布他们的工作。目前只有两家公司在向客户销售专用系统,不过是否可以被称为量子计算机仍存在争议:D-Wave的量子退火架构和Atos的专用量子模拟器。

D-Wave和NTT实现了2048个物理量子位,不过他们使用完全不同的技术来实现,而且他们的系统并没有显示出完全通用的量子计算能力。他们的架构适用于解决优化、分子动力学、甚至深度学习训练和推理任务等问题。

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D-Wave量子计算芯片(来源: TIRIAS Research)

量子计算模拟

模拟数十个物理量子位需要大量的“传统”计算能力,这相当于当下最先进的基于IC的计算、内存、存储和网络结构。如果研究人员可以真正构建与当前仿真系统一样大的真实系统,这些“仿真软件”可能比他们模拟的量子计算机运行速度慢几个数量级。

上周,来自Jülich超级计算中心,武汉大学和格罗宁根大学的欧洲研究人员组成的团队成功地模拟了一个46量子位的通用量子计算机。这个模拟打破了美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室4月份创下的45量子位的记录。去年7月,哈佛-麻省理工学院超冷原子中心和加州理工学院的一个美国团队模拟了一个51量子位量子计算机,但它是为了解决一个特定的方程,而不是通用的模拟。去年11月,马里兰大学和美国国家标准与技术研究院(NIST)的一个小组发表了一篇关于53量子位模拟器的论文,但它也是为了解决一个特定的问题。

同时,在云计算中,IBM在一台经典的超级计算机上内部模拟了一个56量子位的通用系统。但是,在公开使用16量子位系统的情况下,IBM似乎并不重视Q Network项目之外的最终用户仿真。微软新推出的量子开发套件支持在其Azure云中模拟“超过40个量子位”,其本地基于PC的模拟可以在16GB内存中扩展到大约30个量子位。我不得不怀疑,微软的Azure量子计算模拟是否与它最近与Cray的合作关系有关。Rigetti的基于云的Forrest模拟器可以模拟多达36个量子位。Google的Quantum Playground可以模拟多达22个量子位。

通用芯片

2017年底,IBM推出了20量子位芯片,这是IBM Q Network发布的基石(详细信息请参阅下面Q Network的公告)。IBM表示,他们已经构建好并在内部测试了一个50量子位芯片。IBM Q Network的参与者可以访问新的20量子位系统,随着量子位芯片发展,他们还可以提前访问50量子位芯片。

英特尔在去年十月份向其研究合作伙伴QuTech(荷兰量子计算和量子互联网研究中心)交付了一个17量子位的测试芯片,并于2018年初在消费电子展(CES)上展示了一个49量子位芯片。Rigetti本周宣布,其19量子位芯片可用于云访问(访问需经Rigetti批准)。

Rigetti的芯片是20量子位架构,其中一个量子位有一个制造缺陷,紧随在IBM之后。谷歌已经在内部测试了6个、9个和20个量子位芯片,并且正在研究一个49量子位芯片,该芯片本计划在2017年底交付使用,但并没有如期发布。

量子计算竞争格局升温,芯片厂商进入“战国”时代

Rigetti 20量子位芯片(左),谷歌6量子位芯片及其载体 (中),英特尔49量子位芯片载体(右)(来源:各自的制造商)

Atos表示,其40量子位模拟器基于英特尔的Xeon处理器,但专用硬件加速器“即将问世”。这并不奇怪,因为IBM正在内部使用其Power Systems在开发过程中模拟量子计算机。

量子软件开发

在软件方面,为了吸引学术研究人员到特定的体系结构,开源关键代码是必需的,因为这些研究人员在过去的几十年里一直在开源内部量子计算环境。

今年,IBM开放了QASM(Quantum ASseMbler),这是IBM QISKit(Quantum Information Software Kit)的一个关键部分。XACC(EXtreme scale ACCelerator)连接到Rigetti的模拟器和原型芯片以及D-Wave的生产系统。QuTiP(Quantum Toolbox in Python)是开源的量子计算模拟器,在各大量子计算硬件社区中使用(阿里巴巴、亚马逊、谷歌、霍尼韦尔、IBM、英特尔、微软、诺斯鲁普·格鲁曼、Rigetti和RIKEN的标志都在其网站上出现)。

据推测,QuTiP正被用来模拟正在开发的硬件架构。Google与Rigetti合作了一个编译和分析量子化学问题的开源软件包——OpenFermion。微软则推出了Q#(Q-sharp)量子计算语言(请在下文中阅读有关微软的更多信息)。相关的活动还有很多,在此不再一一赘述。

关于中国

由于缺少量子计算机的出版物和公告,中国公司一直受到广泛的关注。今年中国宣布成立了价值100亿美元的量子信息科学国家实验室,并计划于2020年开放。阿里巴巴、百度和腾讯在人工智能和深度学习投入了大量资金,希望今年可以听到更多关于他们关注量子计算的消息。

最近的大公告

微软宣布量子开发套件

微软在二十年前——2000年——就开始从事量子计算工作。去年九月份,微软在Ignite上宣布,它将在2012年发现的Majorana Fermions基础上开发量子计算程序。如果微软能够利用Majorana Fermions,微缩逻辑量子位可能比替代量子位技术经济得多——仅需大约10个物理量子位到一个逻辑量子位,而不需成千上万个。

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微软的Majorana Fermion量子计算原型芯片(来源:TIRIAS Research)

但是,在其大型的Majorana Fermion推出之后,微软一直闭口不言其硬件进展。相反,微软专注于量子模拟的新的Q#语言,使其紧密融合其Visual Studio集成开发环境(IDE)和量子计算机模拟工具,包括分析资源利用率的跟踪模拟器,以及大量的库、代码示例和所有的文件。

微软的量子模拟器使用英特尔的高级矢量扩展指令集,自2011年“Sandy Bridge”处理器一代以来,在英特尔处理器中得到了支持。微软去年也宣布了它的项目——基于FPGA的AI加速器的“脑波计划”(“Brainwave”),并暗示它正在Brainwave上运行“量子启发优化”。我的猜测是,微软正在通过优化Brainwave的FPGA深度神经网络(DNN)逻辑,提高深度学习模型的准确性或速度,或提高这两者。

微软的开放十分重要,因为使用Visual Studio IDE的企业软件开发人员有很多。这是一个成熟高效的工具包。将量子计算集成到Visual Studio中可能会使新一代的学术研究人员告别开源IDE,就像英伟达通过其CUDA应用程序编程接口(API)和工具包去实现GPU编程一样。

IBM宣布Q Network

IBM已经推出了QISKit API和devkit,以供开发人员访问IBM基于云的Quantum Experience和本地模拟器。去年十二月,IBM推出了Q Network生态系统开发计划。IBM将基于支付能力和对IBM量子生态系统可能的贡献值来限定会员资格,而没有在会员级别上设限。

访问IBM的量子计算资源非常简单,通常访问都是Q Network参与者的一或两代访问硬件和最新的开发资源。有三种类型的会员,公布的参与者是:

•Hubs(教育、研究、开发和商业化区域中心):庆应义塾大学,墨尔本大学,橡树岭国家实验室(ORNL),牛津大学和IBM研究院

•合作伙伴(特定行业或学术领域的先驱):戴姆勒(Daimler),摩根大通(JPMorgan Chase&Co),JSR和三星(Samsung)

•成员(制定量子准备战略):巴克莱(Barclays),本田(Honda),Materials Magic(日立金属集团)和长濑(Nagase)

IBM的Q Network和更大的IBM Q体验用户群的目标用户是研究生,学术研究人员和商业研究人员。无论是提供基础设施还是理解如何通过量子计算机编程来解决有用问题,量子计算都还处于实验阶段。量子计算目前还处于发现和启发阶段。

IBM表示,Q Experience工具被1500多所大学,300多所私立教育机构和300多所高中用作其物理课程的一部分。这也是英伟达成功的CUDA工具教育推广战略。IBM称35个第三方研究出版物使用了Q Experience工具,这个数字令人印象深刻——它突显了量子计算早期研究人员正在进行的激烈竞争。

关于未来

实现量子计算的商业化,我们还有很长的路要走。途中可能会有一些暂时的优势,但随着投入量子计算研发的大量投入,如果没有持续长期的研发和商业化战略,任何一个竞争者的短期量子优势都将转瞬即逝。

不出意外的话,2018年我们将看到具有50个或更多通用量子位的系统。我们还将看到一些更专门的系统——超过2000个物理量子位,在解决某一类问题时突显出显著的量子优势。我们计划在3月份参加量子通信、测量与计算国际大会(QCMC),紧跟量子计算的研究潮流。

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标准量子计算难于上青天 堪称永远的50年
日前,顶层会议集体学习量子科技研究和应用前景,提出要充分认识推动量子科技发展的重要性和紧迫性,加强量子科技发展战略谋划和系统布局。量子计算和量子通信都是非常有潜力的技术,但也都存在技术不成熟的问题。数年前,无良商家和一些不负责任的媒体就过度炒作量子技术,甚至还搞出量子内衣、量子鞋垫、量子袜、量子保温杯等一些忽悠老百姓的东西。有鉴于前车之鉴,铁流简单介绍一下当下量子计算和量子通信存在的问题,量子计算连一个逻辑比特都做不到,属于“永远的 50 年”,量子通信则是量子密钥分配,而且并非无懈可击。目前,量子计算和量子通信还需要较长时间搞研究,还远远未到可以大规模产业化的阶段。  量子计算为何被很多人看好 近年来,传统计算机发展中已经逐渐遭遇功耗墙、通信墙等一系列问题,加上摩尔定律开始失效,芯片性能的增长开始放缓,传统计算机的性能增长潜力和增长速度都已大不如前。在这种情形下,探索全新物理原理的高性能计算技术的需求就应运而生。 量子计算的基本原理是以量子位作为信息编码和存储的基本单元,通过大量量子位的受控演化来完成计算任务。一般选用处于纠缠状态的量子,比如光子的两个偏振态、电子的两个自旋态、离子的两个能级来构建量子位。 想必很多人都听说过薛定谔的猫,而量子位就类似于那只猫的状态。一个量子位可以同时处于 0 状态和 1 状态,当量子系统的状态变化时,叠加的各个状态都可以发生变化。 相对于只能表示 0 和 1 的晶体管,量子位能同时表示 0 和 1 两个状态,这就使量子计算机在并行计算上具有巨大优势——毕竟 N 个量子位可同时存储 2 的 N 次方个数据,数据量随 N 呈指数增长。同时,量子计算机操作一次等效于电子计算机要进行 2 的 N 次方次操作的效果,等于是一次演化相当于完成了 2 的 N 次方个数据的并行处理,这是现在的电子计算机所不具备的。理论上说,量子计算在核爆模拟、密码破译、材料和微纳制造等领域具有突出优势。 “量子制霸”标准量子计算机属于“永远的 50 年” 近年来,关于量子计算机的各种新闻不绝于耳,国内中科大潘建伟院士团队、郭光灿院士团队,国外谷歌、IBM 公司、Intel 公司先后开发出了量子计算原型机。 此前,谷歌、英特尔、IBM 分别推出过 49、50、72 个物理比特的原型机。此前,谷歌此前发布的“通用量子计算机”Bristlecone,在量子比特数目上达到全球第一。不过,这里所谓的“通用量子计算机”的称呼,其实说具有较大水分的,只是专用机,做不到通用。   IBM 的 IBMQ 原型机则被誉为“世界首个专为科学和商业用途设计的集成通用近似量子计算系统,是目前全球唯一的独立商用量子计算机”。一些媒体在报道中,将 IBMQ 与 ENIAC 相比,认为将开启量子计算新时代。 然而,标准量子计算机的实现可能性和可控核聚变类似,都是“永远的 50 年”,量子计算机将很快取代经典电子计算机只是不靠谱的幻想。 什么是“永远的 50 年”呢? 如果一项计算实现难度很大,以目前的技术储备几乎看不到实现的可能,但万一实现了足以引发一场技术革命,那么,在谈实现这项技术还有多久的时候,往往会用 50 年来表述——过了 10 年,同一个记者再去问同一个专家,得到的回复还是 50 年。 也就形成了所谓的“永远的 50 年”。 如果回答是 20、30 年,但时间到了却没做到,由于具体负责人都还在岗或在世,因而会带来一系列负面因素,但如果是 50 年,保不齐当年鼓吹这项技术的项目带头人都不在了,而且漫长的时间,也有利于冲淡人们的记忆。 量子计算机就是这样的一项技术,如果能够实现的话,前景广阔,但以现在的技术储备而言,根本制造出标准量子计算机。同属“永远的 50 年”的还有可控核聚变技术,如果能够成功人类能摆脱化石能源枷锁,也许还能开启共产主义社会模式。问题就在于,这项技术属于“永远的 50 年”。   实现标准量子计算机难度极大 之所以实现标准量子计算机难度极大,主要是因为在编码、系统扩展、逻辑门精度、相干消等诸多方面,都有着极大的差距。 编码是制造通用量子计算机的最大拦路虎。如果要制造出超过经典计算机的标准量子计算机,就必须至少获得 50 个逻辑比特。然而,目前人类所知的量子纠错机制,必须用上 80-10000 个物理比特,才能产生 1 个逻辑比特。目前全球没有任何一家商业公司或科研机构,能够做出一个逻辑比特。 要说明的是 50 个逻辑比特并不是终点,而仅仅是一个新起点——虽然一些量子计算机的鼓吹者声称 50 个量子比特就能颠覆经典计算机,但实际上,这种说法并不客观。 瑞士苏黎世皇家理工学院的物理化学家马科斯 . 雷勒表示:“如果我们拥有超过 200 个逻辑比特位,我们就能在量子化学上做到传统计算机无法做到的事情,如果拥有 5000 个逻辑比特位,量子计算机将为这一领域带来颠覆性的改变。” 更多的逻辑比特就需要扩展系统,但系统扩展的难度会以几何倍数增长,何况现在连一个逻辑比特都无法实现。 逻辑门精度也是一个大问题,要制造出标准量子计算机,单比特门精度和双比特门精度都必须达到非常高的要求。一些现在所谓的“量子计算机”的单比特门精度和双比特门精度其实都达不到标准量子计算机的要求。 量子计算有赖于量子纠缠,随着环境、时间的变化,量子之间会失去这种纠缠效应。而维持量子纠缠的稳定时间才是真正有用的,而 IBM 此前只能维持 90 毫秒,这么短的时间,基本不具备实用价值。 现在这些所谓的“量子计算机”,虽然在宣传上往往冠以“通用”之名,但其实都只能完成特定任务。 比如国内的某台量子计算原型机就只能做波色采样,不具备通用性。国外谷歌、IBM、英特尔的机器也是类似,都是专用机,在一些特定应用,能够取得相对于经典计算机的优势,但不具备通用性。 对于量子计算机,无论是商业公司也好,还是政府也好,投入一定资金进行探索是非常好的。在技术进步的道路上,不断取得成绩也值得称赞。 但一些商业公司过分炒作量子计算概念,对一些有限且局部的进步大肆渲染浮夸营销误导大众,仿佛量子计算机就要到革命的前夜,仿佛经典计算机就要成为电子垃圾,未免就有些过了。 至于一些媒体过度炒作量子霸权,或者将量子计算机与贸易摩擦强行挂钩,着实令人无语。  标准量子计算任重道远 谷歌、IBM、英特尔与潘院士、郭院士团队的努力都值得称赞。 然而,问题就在于量子计算机概念被过度炒作,量子已经成为与纳米、Alot、5G 等词汇一样被媒体和资本热炒,被捧得太高,已经超出其实际技术水平,并衍生出了很多原本不具备的概念。这种做法并不利于行业的健康发展和技术进步。 由于研发标准量子计算机的难度非常非常大,有业内人士认为: 所谓标准的量子计算机,也是一批人的定义,不见得一定是最后的实现方式,我们要以比较开放的态度来看这个系统是不是能够实现超越非量子的计算能力。 无独有偶,IBM 的工程师也提出了“近似量子计算”的概念,也就是在无法解决编码问题的情况下,开发出能够适应、容忍噪音的算法,并得到正确的答案。 这就像是在大选中,统计人员无视一些出错的的电子选票后,仍然得到正确的选举结果。 总而言之,量子计算机必然会先以量子专用机的形式出现,并在特定领域取得自己的立足之地。这些专用机只会是经典计算机的补充,而非对经典计算机的革命。 若要制造出具有通用性,且性能超越经典计算机的标准量子计算机,则是一项非常艰巨的任务。
2020-10-19 00:00 reading:2426
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