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阿里上場,加入量子計算混戰

DPVg_AI_era ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-09 10:24 ? 次閱讀

5月8日,阿里巴巴量子實驗室施堯耘團隊宣布于近日成功研制當前世界最強的量子電路模擬器,名為“太章”。 基于阿里巴巴集團計算平臺在線集群的超強算力,“太章”在世界上率先成功模擬了81(9x9)比特40層的作為基準的谷歌隨機量子電路,之前達到這個層數的模擬器只能處理49比特。

量子霸權似乎在上演一場“接力戰”。

2月,IBM對外展示了其50個量子比特原型機,內部結構圖也曝光;

3月,谷歌公布72位量子比特處理器Bristlecone。

3月底,微軟發現天使粒子——馬約拉納費米子(Majorana fermion)存在的有力證據,有望年底前得到可工作的量子比特。

現在,輪到阿里上場了。

5月8日,阿里巴巴量子實驗室施堯耘團隊宣布于近日成功研制當前世界最強的量子電路模擬器,名為“太章”。

基于阿里巴巴集團計算平臺在線集群的超強算力,“太章”在世界上率先成功模擬了81(9x9)比特40層的作為基準的谷歌隨機量子電路,之前達到這個層數的模擬器只能處理49比特。

同時,本次模擬任務只動用了阿里巴巴計算平臺在線集群14%的計算資源。“太章”的創新算法通信開銷極小,得以充分發揮平臺在線集群的優勢,在過去超級計算機上做不了的模擬任務,比如64(8x8)比特40層的模擬,“太章”只需2分鐘即可完成。

阿里巴巴“太章”模擬器與目前主要模擬器模擬谷歌隨機電路的結果比較

“太章”模擬的隨機量子電路規模與谷歌量子硬件可以實現的規模對比

量子計算可能顛覆當前的計算技術,是科學界和工業界研究的前沿熱點。但量子計算的實現十分困難。目前,已經實現的高精度量子處理器也只有20幾個量子比特。故而規模稍大的量子算法尚無運行的載體。

模擬器的作用在于“承上啟下”,往下可以幫助理解、設計硬件,向上可以承載算法和應用的探索和驗證。“太章”首次使得測試和驗證被稱為“中等規模”50-200比特的的量子算法成為可能, 從而為輔助設計中等規模量子算法、量子軟件乃至量子芯片提供了一個有力的工具。

在通常的量子電路模擬方案中,需要存儲量子狀態的全部振幅,在此海量數據上同時模擬量子運算。這個方法要求不斷地在眾多的計算節點間交換數據,造成巨大的通訊開銷。因此,過去這樣的模擬任務往往都在超級計算機上進行。

實驗室團隊基于施堯耘教授及其合作者Igor Markov在2005年提出的另一種模擬方案,發明了一個簡單而有效的方法分解整個模擬任務,然后十分均衡地把這些子任務分配到不同計算節點上。“太章”的通信開銷極小,這個優點使之十分適合分布式的計算平臺。

“太章”模擬的隨機量子電路規模(黑線)與谷歌量子硬件可以實現的規模(紅線) 比較(基于谷歌在[Characterizing quantum supremacy in near-term devices]中對7x7的估計)*

作為基準的隨機量子電路是谷歌提出為實現“量子霸權”的算法。“量子霸權”指的是量子處理器的規模和精度到達無法被經典計算模擬的程度。谷歌今年3月份提出了未來工作的目標:72比特高精度的量子處理器。“太章”的結果表明這一計劃中的處理器如果只運行該基準算法仍不足于達到量子霸權。

本次研究成果也提交到預印本網站arXiv,文章并列第一作者為量子實驗室量子科學家陳建鑫博士與實習生張放,作者還有實習生黃甲辰和Michael Newman博士。

阿里巴巴量子實驗室由美國密西根大學終身教授、世界著名量子科學家施堯耘擔任首席量子技術科學家、量子實驗室主任。兩次理論計算機最高獎哥德爾獎得主、匈牙利裔美國計算機科學家馬里奧·塞格德(Mario Szegedy)于今年年初也加入該實驗室。實驗室正處于人才引進的高速增長時期。

2016年,谷歌提出通過實現二維陣列MxN對應的量子比特上的一類特定隨機量子電路來實現量子霸權的方案,這一類特定隨機量子電路通常被稱為量子霸權電路。在方案中,認為當該二維陣列上的比特數(MN)達到50, 電路的深度(層數)到達40左右,現有世界上最強大的超級計算機也無法有效模擬這樣的電路。

8x8二維網格上一個深度為20的量子霸權電路對應的張量網絡展示

谷歌的硬件團隊希望將在9量子比特1維陣列中實現的1%讀取誤差,0.1%單比特門誤差,0.6%兩比特門誤差保持到更大規模的量子系統來實現這樣的霸權電路,并通過這個特定任務,實現量子硬件對當前世界上最強大的經典計算資源的超越。此后,若干研究團隊紛紛在不同的超級計算機上對該類電路進行模擬。之前,全球最好的研究結果尚未同時達到50比特40層。

nxn二維網格上,計算隨機電路輸出每一個振幅的執行時間與電路深度的對應關系

在量子計算目前的模型中,有一類是量子電路模型,實現形式是將信息存儲在量子比特中,通過類似經典邏輯門的量子門來實現計算。達摩院量子實驗室團隊量子科學家陳建鑫與實習生張放實現了一種基于分布式的通用量子電路模擬方案,并基于研究的模擬器對谷歌第一版的隨機量子電路進行了測試。

利用阿里計算平臺的在線集群的少量計算資源(14%左右)實驗室團隊成功使用“太章”模擬器模擬了9x9 x40也就是81比特40層隨機電路,還分別成功模擬

了100比特35層(10x10x35), 121比特31層(11x11x31)與144比特27層(12x12x27)的隨機量子電路。

目前業界主流的模擬方案有兩類,一類是存儲量子狀態的所有振幅,一類是對于任意振幅都可以迅速計算得到結果。第一類模擬方案,基本都在超級計算機上實現,因為存儲45比特的量子狀態需要Petabyte量級的內存,在存儲這么多數據的同時對該量子態進行操作并進行計算,需要不斷地在不同的計算節點之間交換數據,這樣的通訊開銷對于普通云服務是難以承受的。

在阿里巴巴計算平臺的在線集群上,實驗室團隊采用了第二類模擬方案,通過快速有效的計算任意振幅,任務拆分后可以將子任務十分均衡地分配到不同節點,極少的通信開銷使得模擬器適配現在廣泛提供服務的云計算平臺。

在本研究成果之前,對于兩種模擬方案,全球尚未有研究團隊可以成功模擬谷歌超過50比特40層的第一代隨機測試電路。在達摩院量子實驗室團隊的模擬器內還可以每2分鐘計算64比特40層隨機電路的一個振幅。本次研究成果也已經以論文的形式在預印本網站arXiv上提交,文章并列第一作者為量子實驗室量子科學家陳建鑫與實習生張放,作者還有實習生黃甲辰和Michael Newman博士。

本次研究成果arXiv論文鏈接: https://arxiv.org/abs/1805.01450

谷歌、IBM、微軟量子霸權混戰,施堯耘:超導VS離子阱,量子計算進入兩極世界

今年三月,在洛杉磯舉行的美國物理學會年會上,谷歌展示了一個新的量子處理器Bristlecone。這個基于門的超導系統目的在于研究量子比特技術的系統誤差率和可擴展性,以及在量子模擬、優化和機器學習中的應用。

左邊是谷歌最新的72量子比特量子處理器Bristlecone。右邊是該設備的圖示:每個“X”代表一個量子比特,量子比特之間以線性陣列方式相連。來源:GoogleQuantum AI Lab

谷歌量子AI實驗室研究科學家Julian Kelly在Google Research官博發文介紹,Bristlecone遵循是谷歌之前提出的9個量子比特量子計算機的線性陣列技術所對應的物理學原理,而該技術顯示的最佳結果如下:

低的讀數錯誤率(1%)、單量子比特門(0.1%)以及最重要的雙量子比特門(0.6%)。

該設備使用與9個量子比特的相同的模式進行耦合、控制和讀出,但將其擴展為一個包含72個量子比特的正方形數組。

谷歌研究人員計算后認為,量子霸權的目標可以通過使用49個量子比特,一個超過40的電路深度,一個低于0.5%的2個比特誤差進行完美的證明。

有觀點認為,谷歌之所以公布72位量子比特處理器,是因為量子霸權之路遇到了對手IBM。

2017年11月,IBM宣布成功構建并測量了具有類似性能指標的50個量子比特原型機,今年2月又曝光了其內部結構圖。

50個量子比特被普遍認為可以進行普通超級計算機不能完成的任務,IBM此舉也是在“量子霸權”上具有里程碑意義的一步。

因為谷歌和IBM的量子處理器都是通過超導來實現量子計算,因此這兩家公司在量子霸權上你追我趕。

但是另外一股力量也隨時有可能爆發,那就是微軟。

微軟押注拓撲量子計算,雖然目前還沒有做出來相互作用的量子比特,但一直在開發量子硬件以及量子計算機軟件開發套件。

微軟的邏輯在于,雖然谷歌、IBM都做出了量子比特,但這些都是不精確的量子比特,來自外部環境的微小震動或能量都可能導致計算錯誤。

而微軟的拓撲量子計算機可能能夠大大降低噪音。微軟量子計算業務發展總監Julie Love曾說:“我們的一個量子比特將會有1000個、甚至10000個嘈雜的量子比特那樣強大。”他們認為,微軟將在今年年底前得到可工作的量子比特。

施堯耘今年2月發表在新智元上的一篇文章也提到,宇宙中第一個拓撲量子比特將在今年爆發,而微軟是有可能做出來的。

事實也證明,微軟也離量子霸權更近了一步。

今年3月底,微軟的研究人員觀察到被稱為“天使粒子”的馬約拉納費米子存在的相當有力的證據:電子在他們的導線中分裂成半體。

如果微軟希望建造一臺能工作的量子計算機,這將是至關重要的。

另外,離子阱量子計算在今年下半年可能會做出手握50-60幾個比特的利器,施堯耘認為,這一領域最大的贏家是沒有穩定量子比特的Amazon和Facebook,量子計算將進入兩極世界時代。

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原文標題:剛剛,阿里巴巴量子實驗室宣布研制出全球最強量子電路模擬器“太章”

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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