本文来自微信公众号：墨子沙龙（ID：MiciusSalon），作者：林梅，头图来自：视觉中国
近日，在2021 IBM Quantum Summit上，IBM新发布的一款名叫 Eagle（“鹰”）的超导量子处理器吸引了学术界、工业界和投资界的目光，其宣称的127量子比特的规模，因为超过了100量子比特大关，令人十分振奋。
在大众看来，相比于此前最先进的超导量子处理器——谷歌54量子比特的“悬铃木”和中国科大66量子比特的“祖冲之二号”，“鹰”的规模大跨步增长，性能应该有十分巨大的改进。因此，对于“鹰”的实际表现，大众给予了很高的期待。
但是，与大众的兴奋相比，学术界对此的反应却相当平静。这一点令人稍感意料之外，但也在道理之中。正如量子计算和计算复杂性理论专家Scott Arronson所说：
“About IBM’s new 127-qubit superconducting chip: As I told New Scientist, I look forward to seeing the actual details! As far as I could see, the marketing materials that IBM released yesterday take a lot of words to say absolutely nothing about what, to experts, is the single most important piece of information: namely, what are the gate fidelities? How deep of a quantum circuit can they apply? How have they benchmarked the chip?”
（关于IBM新的127量子位超导芯片：正如我告诉《新科学家》杂志的，我期待看到实际的细节!据我所知，IBM昨天发布的营销材料说了很多，但对专家来说，没有说任何最重要的信息，即，门保真度如何？他们能应用到多深的量子电路中?他们如何对芯片进行基准测试?）
有意思的是，不管是IBM最新发布的“鹰”，还是其之前发布的Falcon（2017年）和Hummingbird（2020年），都没有重要的学术工作发表，也没有实际落地的有价值应用。IBM宣称Egale有望在两年内实现量子优越性，然而，即使是之前发布的Hummingbird（65量子比特），其量子比特数也足以演示量子优越性，谷歌的54量子比特“悬铃木”和中国科大的66量子比特“祖冲之二号”均实现了量子优越性。这不禁让人怀疑IBM处理器的实际工作性能。
Scott Arronson指出的问题，其实代表了学术界普遍的观点——量子计算的规模和性能，绝不仅仅是名义上的量子比特数能概括的。衡量量子计算性能，我们还需要关注更多指标。
一、量子计算正当时
近些年来，无论你有意无意都能在各种媒体上听到关于量子计算的进展。因为近年来，国内外的科研团队都在量子计算方面取得了突破性进展。
2019年10月，Nature刊出了谷歌量子工作“Quantum supremacy using a programmable superconducting processor”。谷歌彼时亮出的是一个54量子比特（其中可用量子比特为53）的可编程超导量子处理器，名曰“悬铃木”，它运行的任务是随机量子线路进行采样，耗时约200秒可进行100万次采样，根据谷歌当时的估计，如果使用超算Summit来计算得到同样的结果，需耗费约 1 万年。据此，谷歌宣称其实现了“量子优越性”。尽管当时，关于谷歌对于经典模拟的时间估计是否达到最优（即悬铃木和经典计算的差距是否真的是200秒VS一万年），业界有些争议，但总体来说，人们第一次确认了量子计算的强大是可以变为现实的。
与此同时，作为后来者，国内一些研究组也在为量子计算优越性做着各种准备。当时，国内的超导量子计算科研团队已经突破了20个量子比特的超导量子计算技术，而在光量子计算方面，国内的科研团队选择了高斯玻色采样任务，当时已经实现了20个光子输入60个入口、60个出口模式的干涉线路的运行。
多年的准备没有令人失望。2020年12月4日，Science在线刊发了由中国科学技术大学及中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作研究团队构建的76个光子100个模式的量子计算原型机“九章”。根据文章披露，九章实现了高斯玻色采样任务的快速求解。它处理高斯玻色取样的速度比当时最快的超级计算机快一百万亿倍。等效地，其速度比一年之前谷歌发布的“悬铃木”快一百亿倍。
2021年5月，我国科学家在超导量子计算方面的突破再次刷屏，仍然是Science,在线发表了62量子比特的可编程超导量子计算原型机“祖冲之号”，当时，这是公开报道的世界上最大量子比特数的超导量子体系。祖冲之号首次在固态量子计算系统中实验演示了可编程的二维量子行走。
今年10月，“九章”团队和“祖冲之”团队分别在《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表文章，给出了各自的升级版本。其中，“祖冲之二号”不仅整个芯片包含66个量子比特，还在两个重要技术上做了升级：可调耦合器的核心功能在于它可以灵活调节量子比特间的耦合强度；采用倒装焊（flip chip）封装技术减小信号串扰。当时的“祖冲之二号”在随机线路采样任务上实现了量子计算优越性，所完成任务的难度比2019年谷歌“悬铃木”高2—3个数量级。而“九章二号”实现了113 光子、144模式的高斯玻色采样，并且，通过对输入光源进行相位调控，“九章二号”拥有了部分可编程功能。随后，“祖冲之”团队对“祖冲之二号”系统进行了升级，大幅度提高了读取保真度，实现了60比特，24层深度的随机线路采样任务，所完成任务的难度比2019年谷歌“悬铃木”高约6个数量级，该成果即将发表在Science Bulletin。
自此，我国在超导和光量子两种体系上的量子计算优越性得以展现。
其实，在量子计算领域精心布局的绝不仅仅只有我们国家。作为将有望深刻影响未来科技和经济命脉的技术，毫不夸张的说，量子计算早已是主要大国和经济体重点关注的科技领域之一，近年来，投资不断加码，研发极其活跃。美国在量子计算方面布局较早，特别是近1-2年，美国不断新建与量子，尤其是量子计算有关的实验室，发布了数个相关的战略报告；欧盟也于2018年正式启动为期十年的“欧洲量子技术旗舰计划”，并加紧完善各项量子研发计划。此外，俄罗斯、印度等国，以及世界上有实力的科技企业纷纷加入量子竞赛，以期在革命性的竞争中赢得一席之地。
此次IBM的“鹰”就是这种激烈竞争的一个反映。
二、语焉不详的“鹰”
既然此次IBM的鹰引发了关注，笔者也对目前披露的资料进行了研读，在听取专家解读的基础上，对这一工作有了一些了解，在此与读者分享。
从公开材料中可以看到，“鹰”在营销过程中的主要“卖点”是127个量子比特数目。可是，衡量量子计算的性能，除了规模，还有其他指标。即使是“规模”，也并不是量子比特数目这一个指标就可以反映的。遗憾的是，除了127这个数目，IBM几乎没有给出其他信息。
但我们可以就现有材料进行一个分析。
IBM此次推出的“鹰”是在其2017年推出的27量子比特的Falcon ，以及2020年推出65量子比特的Hummingbird的基础上进行架构改进的，据称，他们采用更先进的3D封装技术实现量子比特数翻番。尤其令IBM引以为傲的是，他们采用了业界主流的TSV工艺来实现复杂布线，用多层芯片布局，将比特和控制布线等结构分离，在实现复杂芯片结构的同时，保证比特性能不下降。
TSV工艺最初是由MIT引入到超导量子处理芯片（npj Quantum Information 6, 59 (2020)），解决了量子芯片大规模扩展的布线困难，目前已经成为大规模超导量子芯片的标准工艺，主要的研究组都已经具备相应的工艺产线。在芯片架构上，将比特层和控制布线层分开也是业界普遍采用的做法。谷歌“悬铃木”和中国科大“祖冲之二号”都是这种架构。
我们再仔细深究下“鹰”的细节。
先看耦合方式：此次发布会上，IBM并没有展示芯片结构上的细节，仅从渲染图上看，“Egale” 处理器比特之间的耦合很有可能是固定耦合方式，固定耦合在设计和实现上都比较简单，缺点是不能实现比特之间耦合的灵活打开和关闭。谷歌的 “悬铃木”和中国科大的 “祖冲之二号”都是采用更加灵活的可调耦合器结构，通过在每两个临近比特之间引入一个额外的比特作为可调耦合器，实现比特之间耦合的快速打开和关闭，能够实现快速、高精度的两比特门，同时保证比特之间的隔离性，这对实现所有比特并行高精度操控很关键。包含可调耦合器的量子处理器在结构复杂度上远高于固定耦合的量子处理器，以中国科大的 “祖冲之二号”为例，虽然名义上只有66个比特，但算上耦合器比特，实际包含的量子比特结构单元多达176个。
此外，比特之间的连通性是影响量子处理器实际应用效率的一个重要因素。相对于谷歌的 “悬铃木”和中国科大的 “祖冲之二号”每个比特和四个临近比特耦合，IBM“Egale” 处理器每个比特仅与两到三个临近比特耦合，这在实际应用中会大大降低效率。
最后，值得注意的是，在调控精度方面，IBM宣称其CNOT门错误率突破了0.001。就当前而言，这是非常高的水平。IBM并没有说明这是平均保真度还是最好保真度，也没有说明这是单独操作时的保真度，还是并行操作时的保真度。如果这个值是最好保真度，或者是单独操作时的保真度，那实际应用的意义并不大。
更让人费解的是，图上展示的是其上上代27比特Falcon处理器的CNOT门保真度，而这一代127比特“Egale” 处理器CNOT门平均错误率有2.02×10-2 ，和前面所说的突破9×10-4差近两个数量级。作为对比，谷歌“悬铃木”和中科大“祖冲之”两比特门并行操作时的门平均错误率分别为6.02×10-3和5.9×10-3，均远好于“Egale” 处理器。
更糟糕的是“Egale” 处理器的读取错误率，从给出的数据图上看，整体错误率接近10%，个别比特甚至达到了惊人的80%。如此高的读取错误率意味着，即使运行10比特量子线路都非常困难。也就是说，虽然“Egale” 处理器有127个比特，在读取错误率如此之高的情况下，实际能用起来的也就10个比特左右。这可能也是发布会上，运行实际量子线路保真度仅展示了生成4个比特GHZ纠缠态的结果的原因。
按照惯例，IBM每年都会推出一代新的超导量子处理器，2019年的27比特Falcon, 2020年的65比特Hummingbird，今年发布了127比特的Egale。比特数逐年增加，宣称的保真度也逐年提高。但有意思的是，不管是Falcon，Hummingbird还是Egale，都没有重要的学术工作发表，也没有实际落地的有价值应用。
我们知道，谷歌的54比特“悬铃木”量子处理器和中国科大的66比特“祖冲之二号”处理器均采用了随机采样任务作为一种测试，来验证自身的性能。实验表明，其处理同一任务耗费的时间均远远小于使用超级计算机进行经典模拟采样，反观IBM的“鹰”，并未拿出任何一种任务的测试结果，这不禁让人怀疑IBM处理器的实际工作的性能。
此外，我们前面已经提到过，说到“规模”，除了比特数，还必须提到“深度”的概念。拿“祖冲之二号”完成的随机线路采样来说，“深度”是什么意思呢？随机的从一个量子门的集合中挑选单比特量子门，作用到量子比特上。每作用一层单比特量子门，就会接着做一层两比特量子门，合起来就叫做一层“深度”（cycle）。重复许多层这样的操作后，测量最终的量子态。这样即完成一次随机线路的采样。“祖冲之二号”最终完成的是对60比特24层线路采样约7000万次。而对于经典计算来说，复杂度是与比特数和深度都成指数关系的。而既然“鹰”并没有执行具体的任务，也就无从讨论深度，所以，仅仅给出比特数来说明规模，是十分不完备的。
三、量子计算是持久战
虽然在“鹰”的性能和表现上语焉不详，但是在外界看来，IBM可谓“其志不小”。按照IBM早已规划好的量子计算线路图，127位比特数的“鹰”早在规划之中，如果线路图如期推进，明年IBM则将推出433量子比特的“鱼鹰”（Osprey ）处理器，后年还要推出1121量子比特的“秃鹰”（Condor）。甚至，他们还宣称在十年内推出一百万量子比特的处理器。
相对于企业和投资界的高歌猛进，学术界的步调显得严谨而保守。拿“祖冲之”来说，其量子计算优越性的工作早已经在预印本平台arXiv上公开，论文全文和详细的性能数据已经向学术界开放，国内外很多媒体都进行了报道，但在经历严格的同行评议而正式发表之前，研究团队没有进行任何宣传。
而IBM作为企业，面临日益激烈的市场竞争，需要确立自身头部地位、给市场以信心。商业上的诸多考量，使得此次“鹰”的发布显得亟不可待，但同时又语焉不详、含糊其辞。
但我们仍然认为，真正有利于量子计算生态建立、推动量子计算向前发展的，是扎实的工作。在与量子计算团队接触中，有一个特点令笔者感触颇深，那就是团队汇集了物理学、电子学、材料学、计算机科学等各个方向的科学家和年轻学生。未来的量子计算机或将不再一味追求增加量子位数量，还要注重提升逻辑门保真度、相干时间、噪声、操纵精度、容错和连通性等其它指标。而且，超导技术、离子阱技术、光量子、拓扑等不同的量子计算技术路线分头并进。所以，量子计算的发展需要全世界物理学家、数学家、计算机科学家、材料科学家等科学群体的共同努力和充分交流。而能让全世界的科学群体持之以恒投身于此，必须是良性的学术生态，和扎实、健康的稳步推进。
2019年9月，在我国举办的新兴量子技术国际大会的白皮书指出，量子计算研究可以沿如下路线开展：“第一个阶段是实现量子优越性，即针对特定问题的计算能力超越经典超级计算机，这一阶段性目标将在近期实现；第二个阶段是实现具有应用价值的专用量子模拟系统；第三个阶段是实现可编程的通用量子计算机，还需要全世界学术界的长期艰苦努力。” 这三个阶段是与会的国际专家的普遍共识。可以说，量子计算的道路很可能会艰苦而漫长。
科技巨头和初创企业在量子计算性能上你追我赶，体现了市场和大众对于量子计算的期待，量子计算各种技术路线的探索、最终向商业化、实用化迈进，当然离不开欣欣向荣的市场和这些勇立潮头的科技企业。
但相对于他们，学术界的扎实和稳定更显得难能可贵。科学家不会因为看到热点就不假思索一拥而上，也不会因为看到长期的艰苦就知难退却。他们对量子计算的革命性突破始终抱有信心，同时又对其必然面对的困难和挑战做足了准备。笔者认为，任何一个领域，要实现健康、长期的发展，都离不开这种踏实和严谨的学术生态。
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