DeepTech|碾压谷歌和IBM？美工业巨头Honeywell宣布造出史上最强量子计算机
【DeepTech|碾压谷歌和IBM？美工业巨头Honeywell宣布造出史上最强量子计算机】
近日 ， 美国跨领域工业巨头 Honeywell 集团宣布 ， 其量子计算研究团队已经制造出目前世界上性能最优的量子计算机 ， 并已与 IBM 的云量子计算服务 Azure Quantum 合作 ， 将该设备向企业级用户开放使用 ， 标价约为每小时一万美元 。
霍尼韦尔量子计算机的量子体积（Quantum Volume）为 64 ， 其功能是业界下一个替代产品的两倍 。 “使我们的量子计算机如此强大的是拥有最高质量的量子位和最低的错误率 。 ” 霍尼韦尔量子解决方案公司（Honeywell Quantum Solutions）总裁 Tony Uttley 表示 。
但说归说 ， 谷歌之前还说自己实现了量子计算中 ， 象征着碾压经典计算运算能力的量子优越性 ， 结果后来遭到了各种质疑 ， 甚至还被国内的阿里， 而若想了解此次 Honeywell 为何敢称自己的设备为行业老大 ， 我们首先需要了解 “量子体积” 这一概念 。
如何评判量子计算的运算能力？
量子体积由 IBM 在 2017 年提出 ， 是用于衡量量子计算设备的计算能力的一个综合指标 。
在此前 ， 甚至是直到最近 ， 很多媒体或公司在宣传时还都是会以 “一台设备有多少量子比特” 来衡量一台设备的实际计算能力 ， 但这其实是一种极不严谨的做法 ， 原因是量子比特会因噪声或自身特性而退相干 ， 也就是脱离其能正常工作的状态 ， 而一台设备所使用的量子比特总数越多 ， 其整体的噪声也就越高 ， 而当退相干的量子比特达到一定数量时 ， 计算便会崩溃 。
本文插图
图 | 构成量子体积的因素表（来源：IBM）
这里 ， 我们可以用选购汽车的例子来类比 ， 看看 “用不同标准衡量量子计算设备的计算能力” 所带来的实际效果 。
一般 ， 在我们考虑要不要买一辆车时 ， 都会根据它的综合性能做出判断 。 而只通过一台量子计算设备使用了多少个量子比特来衡量该设备的计算能力 ， 就好比是只告诉你一辆车有多少个座位 ， 然后让你判断这辆车好不好一样 ， 尽管是一项重要参考指标 ， 但非常片面 ， 不能给人一种 “全局感” 。 相比之下 ， 量子体积这一概念则更像是综合了车的发动机参数、内饰参数、能乘几人、车内空间和续航能力等多方面信息 ， 最终汇集成一个综合性指标 ， 它能让你一下就知道这辆车究竟是好是坏 。
事实上 ， 根据 IBM 所发布的信息 ， 其所设计的量子体积参数其实是源于一个 “量子计算深度” 的概念 ， 由于一些源于量子物理的根本问题 ， 量子计算机在运算时所使用的量子门不可避免地会产生运算误差 ， 而量子计算设备能在运算误差大到运算结果丧失意义前 ， 所能进行的最大运算量 ， 就是量子计算机的计算深度 。
当然 ， 一台设备的量子比特数与深度值之间 ， 存在着一种 “类反比” 的关系 。 如之前所提到的噪声问题 ， 一台设备所用的量子比特越多 ， 其系统的复杂性也就越高 ， 其计算也就越容易出错 ， 但由于根据可用的量子比特数 ， 可运行量子计算的算法也会不一样 ， 仅仅单看一台设备的计算深度其实也并不靠谱 ， 比如一台仅有两量子比特的设备的计算深度虽然大到不行 ， 但其能实际进行的运算却少的可怜 ， 可以说并不具有太大的实际意义 。
这也正是 IBM 提出量子体积这一概念的初衷 ， 即整合多个用于衡量量子计算设备的计算能力的指标 ， 用一个综合指标全面地衡量一台量子计算设备的真实运算能力 ， 结束业内衡量标准不统一的乱象 。
因此 ， 在综合了包括 “量子比特数、容错率、量子门的并行性、相干性、量子比特间的量子态串行的可能性” 等一系列参数在内的各种指标后 ， IBM 提出了 “量子体积” 这一用于评估量子计算设备运算能力的综合性能值 ， 从某种程度上重新定义了衡量量子计算运算能力的方法 。 比如很多情况下 ， 如果给定量子比特的数量 ， 研究者还可通过优化设备的其它设定 ， 权衡每个参数每增加一点或减少一点对计算性能所带来的影响 ， 使设备的计算性能达到最优 ， 就好比汽车工程师在设计一款车时 ， 是注重载客量多增加一个座位 ， 还是注重车的速度和起步加速时间 ， 少加一个座位 ， 设计量子计算机的研究人员也需在各项参数之间做好平衡 ， 才能实现其理想的最优结果 ， 并通过量子体积这一参数直观地显示出 ， 调整每个参数对整体运算性能所构成的影响 。
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