【兴证计算机】量子计算机专家访谈纪要 20201205
心存侥幸
下海干活的老韭菜
2020-12-07 09:09:09
Q：量子计算机现在已经进展到什么程度了？
量子计算机的目标一定是超越经典计算机，并且这个超越是指在实用性、应用上去超越，但是现在还是达不到。如果要比较两个体系的计算速度，其实是需要看具体应用，所以量子计算机与经典计算机进行对比，也要具体情况具体分析。不能对外说量子计算机就比经典计算机强，这个说法肯定是不精确、不准确的，现在只能说在某个应用上，量子计算机比经典计算机强，这是认知的前提。
我们的第一个问题是：现在有没有一个量子计算机可以在其中的一个应用上比经典计算机强？
答案是肯定的。2019年谷歌发布的芯片，运算速度在一个量子电路随机采样问题上，就比经典的强。
第二个问题：目前量子计算机的应用有没有实用的价值？
答案是否定的。即使是谷歌的量子随机采样应用，也是没有实用价值的。
所以，我们要进行下一个问题：在实用型的应用上，量子计算机现在是否比经典强？
答案是否定的。现有量子计算机在实际应用上还是比超级计算机或经典计算机要弱一些。什么时候在实际应用上，量子计算机能超越经典计算机？我们认为需要的量子比特量级大概在两百个。这个时候才能说量计算机比经典计算机强，并且200个量子比特上，使用的问题也偏量子化学材料、药物分子筛选这样的问题，即是跟底层量子力学相关的问题。相当于要确定一个方程，其实世界的底层都是由量子力学构成，并遵循量子力学规律的。
大部分分子材料药物的性质，其实都可以通过量子力学方程给解出来，但实际上这个东西的复杂度特别高，要解一个氢原子可能是有个解析，也很容易；水分子，就做不了精确解，只能是一个数值解，而数值解的话，水分子还比较简单，经典计算机可以解，但是当电子数越来越多，分子越来越大的时候，需要的计算量就呈指数级增加，对于经典计算机来说，它会超过现在所有的算力，就解不了。
不过，现在很多应用或者算法，可以在经典计算机上算近似解，因为做了一些近似以后，需要的空间就少了。但近似很粗糙，往往离正确的解有较大的差距。
对于这类应用来说，量子计算的需求就比较迫切，它刚好能解决这类问题，它本身对分子大小一类的增加，不像经典计算机那样需要一个指数级算力增加，在量子计算机里，分子、原子、电子的增加，对量子计算机来说只是一个线性的复杂度增加。
Q：相比而言，量子计算机的功耗是不是比传统的要低很多？
功耗肯定低很多，功耗对于量子计算机来说不会特别大。
Q：刚才提到了200多个量子位，潘教授实验的是76个，这个算是通用的量子计算机吗？
通用量子计算机的意思是可以与现代通用CPU类比，可以通过编程来改变 CPU 运行状态，实现需要的功能。目前通用的谷歌（2019年54位）做出来了，IBM也在做，其实很多公司都在做。高校里面也有很多在做，只是不同的地方做出来的通用量子计算机性能不太一样，谷歌是在这个方面做的全球最领先的公司。IBM量子计算机有65位，并且放在网上。当然也只有它的战略合作伙伴可以使用。
Q：每增加一个量子位的难度在什么地方？
可以把量子比特芯片一个个比特想象成一个网格状节点，然后量子比特与旁边的量子比特是连着的，存在量子纠缠（细节略），或者相互作用。但是由于设计原因，本来只需要操控其中一个量子，让它的状态发生变化，就像经典的比特，让它从0跳到1，量子比特的操纵也有类似情况，但由于设计上原因，或者说芯片不是那么完美，一个量子比特动了后，会影响到别的量子比特，有一定概率会发生变化。
这个叫做“串扰”（crosstalk），是很麻烦的事情，需要把它修正回来。通过一些算法手段把 crosstalk 修正回来。当比特较少的时候，修正回来比较容易。但当比特越来越多，这种修正就会越来越麻烦。所以现在做1个比特和做1000个比特的计算机，是两个完全不一样的操控难度。
Q：量子计算机中，量子比特的不确定性怎么理解？如何操作使用？
不确定性倒不是问题，因为只需要知道操控是什么，想做什么，然后操控实现想做的量子就行。不确定不在于中间的运算过程，而在于最后测量的状态，对量子状态的读取，不确定性有一些别的办法解决，比如比特测量处于一个概率统计分布，它有个 0与1的概率，比如量子比特处在状态是70%的1，30%的0，去测量的时候，有时候是0，有时候是1，这叫不确定性。如何解决，其实最简单的办法是，像超导量子芯片里多做几次，做1000次，就得到700次1，300次0，这是超导芯片量子计算常用的做法。
还有一种是核磁共振，即另外一个组装，这个体系有好多量子芯片，一模一样的量子芯片，进行操作时，量子芯片所有的操作顺序或者状态都是一样。但不同的量子比特和不同芯片上的量子比特，读数时的概率，0与1都有可能。但是统计下来就会发现70%芯片上的量子是1，其他30%的0，这样就知道了量子态是70%和30%。
这两个方法本质上是一样的：一个是用多次测量，一个是多芯测量。二者测量得到一个概率分布。
Q：量子计算机涉及到 e.g.超导，然后用液氮超低温，未来有可能实现小型化与常温方向演进吗？进而走进千家万户？
超导芯片也有可能做到特别小，把所有控制设备都集成到芯片里面去，这样它有可能会变得很小，当然有个超低温的环境可能比较难解决。以后的低温技术可能会使整个机器体积变小，这都是有可能的。不过，要做到手机这么小，难度还是比较大，要考虑的事情非常久远。但是，当时经典计算的时候，也没有人想到电脑会变成手机那么小。
Q：低温是为了解决超导问题？
低温对于超导芯片来说，解决一个是超导问题，第二个是噪声问题。
因为所有带温度的东西，都会产生电磁辐射，这个在物理学上叫做黑体辐射。黑体辐射产生的能量与它的温度成正比，可以想象成一个与温度有关系的参数，可以计算噪声能量频率大概是在多少。如 100毫K的时候，噪声频率大概4-7个Ghz，在5Ghz左右，这种频率刚好是量子比特的操控频率。
如果温度接近或者高于100毫k，环境产生的噪音就足以把量子比特状态破坏。因为发出的噪音频率可以对量子比特进行操控，是重叠的。所以要放到10毫K，产生的频率只有操控频率的1/5或者1/10，它的能量就远远低于量子比特能量，不会影响到量子。
Q：公司也在研究桌面级量子计算机？
我们现在两种都在做，一种就是超导芯片，另一种就是桌面型还是工作站，两种体系针对的客户不一样，用途也不一样。超导量子计算机是向实用型量子计算机去发展，解决实用性问题。然后核磁工作站计算机是给教育市场用，如教学之类。让学生能够用上量子计算机，因为其他体系量子计算机价格很贵，还有各种各样不同的落点，不适合去用于教学。此外，对于教学来说，价格也是一个方面问题。
第二个是不可能做的太复杂，需要让机器在常温下工作，维护操作也要比较简单，各种各样的因素，对教学来说，2-5个量子比特就行。
Q：随着5G发展后，常规手机或者终端可以通过5G使用量子计算机的算力吗？比如未来云IaaS底层算力由量子计算机提供，前端使用传统经典架构？
这是可以的。只是不一定通过5G，可以通过任何一个网络连接，就像使用现在的云平台一样，用户可以通过网络来使用计算中心的算力。虽然说底层结构已经变了，终端很可能普通用户都感觉不到，其实最底层硬件设备也不是超级计算机都换成了量子计算机，而是超级计算机中融入量子计算机。
对于算法来说，有一些算法肯定是量子计算机中某一个部分或者某个模块计算的更快，但是其他某些领域可能还是经典计算机更适用，这样就没有必要把它放发送到量子计算机上去。此外，通常来说量子计算机的造价或者成本还是要比经典架构要高。
Q：量子计算机芯片无法做传统CPU通用型的芯片吗？
其实是这样的，物理形态并不重要，可以理解成经典计算机，或者超级计算机上经常用到的GPU，可以把整个计算机看成是 GPU、QPU处理器。
可以把QPU量子处理器加到操作中心里去，相当多了一个QPU，然后有些量子加速算法可以放在预定算法进行运行。对于普通用户来说，可能感受不到；对于专业用户，它可以充分利用 QPU的算力来计算，提高算法的速度。
注：类似华为昇腾 AI 芯片，以及NPU等产品。
Q：12月4日，中国科学技术大学潘建伟教授成功构建的76个光子的量子计算原型机“九章”，求解数学算法高斯玻色取样只需200秒，而目前世界最快的超级计算机要用6亿年，您如何看待这个问题？
“九章”实体是个实体，但是它只能用来做补充采样，不能做到像通用量子计算机一样，我可以随意编程使用不同算法，所以网上其实有放大成分，这是专用功能上算得很快，但是做不了其他事情。
注：类似专用芯片或者说嵌入式系统。
说是非常牛的普通操作系统可能还不行，有点类似70-80年代傅里叶处理器，只能做傅里叶变化 ，这里功能是比普通的CPU要快很多的。
潘教授团队在文章中，并没有提到通用量子比特，那个东西是不是量子比特，需要仔细研读，那东西不是量子比特。
Q：如何看待墨子量子通信？
是这样的，墨子号通信这个在科学上没什么问题，科学或者理论都是对的。个人理解，墨子号的问题首先在于经济学或者商业的角度，通信从传输过程中被窃听或被破解的概率是特别低的。真正的泄密并不在通讯过程，而是在本地终端或者其他地方操作不当。
因为传输像ISA算法保密性是很强的，至少用经典的算法与算力是破解不了的。算法在传输过程中很安全，而量子加密或者量子通信不过是更进一步增强了通信过程的保密程度，这在经济学角度上就会质疑，本来就很安全的东西，有没有必要？ 需要的成本是多少？这一定是要比经典成本高很多的。
就是量子通信本身，现阶段带宽要比经典通讯带宽低很多。从研究的角度，是没有问题的。 hf
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国盾量子
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