IBM的量子计算折衷方案——规模之路？a Road to Scale?

发布时间：2021-08-20 19:04:11来源：IEEE电气电子工程师

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Threeunitcellsoftheso-called"heavy-hex"lattice.Colorsindicatethepatternofthreedistinctfrequenciesforcontrol(darkblue)andtwosetsoftargetqubits(greenandpurple).

IBM

量子计算机是人类建造过的最复杂的机器之一。但是，其复杂性对于它们的性能和可伸缩性有着重大影响。行业领导者有时会采取非常不同的方法，这看来也并不奇怪。

来看看IBM。从近日（8月8日）起，BigBlue的所有量子处理器都将使用六边形布局，其特点是量子比特之间的连接大大少于其早期设计中以及竞争对手Google和Rigetti计算使用的方形布局（thequantumequivalentofbits）。

这是数年来不同处理器拓扑实验的巅峰，这些处理器拓扑描述了设备的物理布局及其量子位之间的连接。该公司的机器连接数量稳步下降，尽管它自己的进步衡量标准（称为“量子量，quantumvolume”）对高连接性给予了重要的重视。

IBM研究员PaulNation说，这是因为连接是有代价的。今天的量子处理器容易出错，量子比特之间的连接越多，问题就越严重。Nation说，缩小连接导致错误的指数级减少，该公司认为这将帮助他们更快地扩展到解决现实问题所需的更大的处理器。

“在短期内，这将会很挣扎，”Nation表示，“但是现在思考的问题是，虽然当下不一定是最好的，但对于未来来说，这或是最好的。”

IBM在去年首次引入了所谓的“重型十六进制（heavy-hex）”拓扑结构，并且该公司已经逐渐淘汰了采用其他布局的处理器。本周之后，IBMCloud上可用的20多个处理器都将依赖于该设计。Nation表示，在量子路线图中列出的所有设备中都将使用重型十六进制，至少到计划于2023年推出1121量子比特的Condor处理器为止。

Intheshorttermit'spainful.Butthethinkingisnotwhatisbesttoday,it'swhatisbestfortomorrow.

据了解，基本构造块是12个六边形排列的量子位，每个点上有一个量子位，每个平边上有一个量子位。沿着边缘的量子位只连接到两个最近的相邻量子位，而点上的量子位可以连接到第三个量子位，这使得六边形相互排列以构建更大的处理器成为可能。

该布局显著减少了该公司早期处理器以及大多数其他依赖超导量子比特的量子计算机中使用的方形晶格的连接。在这种拓扑结构中，量子位通常与四个相邻的量子位相连，形成一个正方形网格。使用霍尼韦尔（Honeywell）和IonQ制造的俘获离子量子位的量子计算机更进一步，允许任意两个量子位之间的相互作用——尽管这项技术自身也存在着挑战。

Nation说，这一决定是由IBM使用的量子位元类型决定的。Google和Rigetti等公司使用的量子位可以调整以响应不同的微波频率，但IBM的量子位则固定在制造阶段。Nation同时表示，这使得它们更容易构建，并降低了控制系统的复杂性。但这种布局也使得同时控制多个量子位时更难避免频率冲突。此外，连接永远无法完全关闭，因此即使不参与操作，量子比特对其“邻居”的影响仍然很弱。

这两种现象都可能导致计算中断，但通过切换到连接较少的拓扑结构，IBM研究人员能够显著降低这两种影响，从而导致误差呈指数级下降。

日本Riken研究所理论量子物理实验室首席科学家FrancoNori说，连通性越低，电路的实现就越困难。如果两个量子位没有直接连接，让它们相互作用需要一系列交换操作，将它们的值从一个量子位传递到另一个量子位，直到它们彼此相邻。另外，Nori表示，直接连接越少，所需的操作就越多，而且由于每个操作都容易出错，因此该过程可能变得像一场“电话”游戏。他说：“你把信息悄悄地告诉你的邻居，但当它传到另一边时，它成为垃圾的可能性是巨大的——你不会希望还有很多中间人。”

Nation说，连通性的降低确实推高了所需的操作数量。但研究小组发现，随着设备规模的扩大，开销保持不变。他补充说：“如果他们保持每次操作的误差呈指数级下降，其影响将迅速减弱。但如果你能继续提高你的双量子比特性能，随着时间的推移，你将远远弥补这一成本。”

误差是否会继续呈指数级下降尚不清楚。Nation承认，大部分收益来自互联互通的减少，而这一途径目前已经饱和。进一步的进展需要来自其他领域的进步，如材料科学和硬件设计。

芝加哥大学研究量子计算的教授FredChong说，IBM的权衡是有意义的。他说，虽然Google的可调谐量子比特可以支持更多的连接，但它们的构建也更加复杂。这使得它们更难扩展。对此，Google没有回应采访请求。

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