挑戰「九章」計算優勢的光子量子計算機出現了。作者 | 西西
編輯 | 陳彩嫺
近日，加拿大多倫多一家初創公司所開發的光子量子計算機 Borealis 登上 Nature，引起了全球科技圈的廣泛關注。
他們號稱 Borealis 只用 36 微秒就可以解決傳統超級計算機需要九千年才能解決的問題，計算速度超過目前享譽全球的超級計算機，更是挑戰了中國的九章 2.0！
這家公司就是成立於 2016 年的 Xanadu。
它們是全球少數目前正在全力研發光子量子計算機的公司，受到 IBM、微軟、亞馬遜、英偉達等等國際企業的關注。其創始人 Christian Weedbrook 在昆士蘭大學獲得物理博士學位，又在 MIT 與多倫多大學當過博士後。
那麼，Borealis究竟是何方神聖？與九章相比的優勢是什麼呢？
1
Borealis 是何方神聖？
先談談量子計算為何優於傳統計算機。
經典計算機在對晶體管進行開關操作時會將數據轉化為 1 或 0 的符號，而量子計算機是使用「量子比特」，量子比特可以疊加，同時充當 1 和 0，也就是説，單個量子位可以執行兩次計算。
那麼，當兩個量子位在量子力學上連接、或糾纏時，它們就可以同時進行 2^2 或四個計算；三個量子位連接或糾纏時，達到 2^3 或 8 個計算，以此類推……到 300 個量子位時，量子計算機就可以在頃刻間執行比可見宇宙中原子還多的計算。
這，也就是所謂的「量子優勢」。
在6月初被《Nature》接收的文章中，Xanadu團隊推出了它們研發的 Borealis。據 IEEE Spectrum 介紹，這台新的光子量子計算機只需 36 微秒就可以完成一項傳統超級計算機需要 9000 多年才能完成的任務。
此外，Borealis也是世界上第一台能夠通過雲向公眾提供的具有量子優勢的計算機。
圖注：由 Borealis 合成的三維糾纏態的圖形表示圖，其中每個頂點代表一個壓縮狀態的量子位，每個邊代表頂點之間的連接（也稱為糾纏）。圖源 Xanadu
Xanadu的團隊還表示，它們的量子計算機基於光子，比 IBM、谷歌、亞馬遜等基於超導電路或捕獲離子的量子計算機具有明顯的改進與優勢：
具體來説，基於超導電路或捕獲離子的量子比特需要比外太空還要冷的温度，因為熱量會破壞量子比特。要在如此寒冷的温度下保持量子比特，需要昂貴、笨重的低温系統，而採用了這樣的系統，也會限制量子比特的尺寸大小往更迷你、更便捷的方向發展。
相比之下，基於光子的量子比特的量子計算機可以在室温環境下運行，可以集成到現有的基於光纖的電信系統中，幫助量子計算機連接到網絡，有望形成強大的量子互聯網！
谷歌在2019年推出的 Sycamore 處理器與2021年中國九章2.0也是基於光子。在解決基準問題上，谷歌的53 個超導量子比特的 Sycamore 處理器可以用200 秒內完成超級計算機 Summit 一萬年的時間，而九章2.0的團隊也稱解決速度是經典超級計算機的速度的十倍。
2
與九章2.0對比，孰勝孰優？IEEE Spectrum指出，雖然同是基於光子，但 Borealis 在一定程度上優於九章。
比如，九章2.0的一個主要缺陷是依賴於固定的鏡子與鏡頭網絡，所以不可編程。而據 Xanadu 介紹，Borealis 是可以編程的。
在 Borealis 中，量子位由所謂的「壓縮狀態」組成，而壓縮狀態由光脈衝中多個光子的疊加組成。它可以產生多達 216 個壓縮光脈衝序列。
圖注：在 Borealis 中，壓縮態量子比特（粉紅色脈衝）由非線性晶體產生並通過一系列三個基於環路的干涉儀發送，圖源 Xanadu
他們在高斯玻色子採樣任務中測試了Borealis的表現。在高斯玻色子採樣中，機器要分析隨機的數據塊。
據瞭解，九章2.0在 144 個壓縮光脈衝中檢測到的光子是最多 113 個，而 Borealis 檢測到的是最多 219 個，平均數為 125 個。
這相當於，Borealis 進行高斯玻色子採樣的速度是2021年世界上最快的超級計算機 Fugaku 的 7.8 萬億倍！
Borealis 的一項關鍵進步是使用了光子數分辨探測器。
先前的計算機使用的是閾值檢測器，只是區分「未檢測到光子」和「至少檢測到一個光子」，而光子量子計算機可以解決的計算問題的規模可以隨着它所檢測到的光子數量呈指數增長。因此，使用了光子數分辨探測器的Borealis的運行速度是以前的光子量子計算機的 5000 萬倍以上。
一句話，真牛！
參考鏈接：
雷峯網(公眾號：雷峯網)
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：我在思考中
編輯 | 陳彩嫺
近日，加拿大多倫多一家初創公司所開發的光子量子計算機 Borealis 登上 Nature，引起了全球科技圈的廣泛關注。
他們號稱 Borealis 只用 36 微秒就可以解決傳統超級計算機需要九千年才能解決的問題，計算速度超過目前享譽全球的超級計算機，更是挑戰了中國的九章 2.0！
這家公司就是成立於 2016 年的 Xanadu。
它們是全球少數目前正在全力研發光子量子計算機的公司，受到 IBM、微軟、亞馬遜、英偉達等等國際企業的關注。其創始人 Christian Weedbrook 在昆士蘭大學獲得物理博士學位，又在 MIT 與多倫多大學當過博士後。
那麼，Borealis究竟是何方神聖？與九章相比的優勢是什麼呢？
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Borealis 是何方神聖？
先談談量子計算為何優於傳統計算機。
經典計算機在對晶體管進行開關操作時會將數據轉化為 1 或 0 的符號，而量子計算機是使用「量子比特」，量子比特可以疊加，同時充當 1 和 0，也就是説，單個量子位可以執行兩次計算。
那麼，當兩個量子位在量子力學上連接、或糾纏時，它們就可以同時進行 2^2 或四個計算；三個量子位連接或糾纏時，達到 2^3 或 8 個計算，以此類推……到 300 個量子位時，量子計算機就可以在頃刻間執行比可見宇宙中原子還多的計算。
這，也就是所謂的「量子優勢」。
在6月初被《Nature》接收的文章中，Xanadu團隊推出了它們研發的 Borealis。據 IEEE Spectrum 介紹，這台新的光子量子計算機只需 36 微秒就可以完成一項傳統超級計算機需要 9000 多年才能完成的任務。
此外，Borealis也是世界上第一台能夠通過雲向公眾提供的具有量子優勢的計算機。
圖注：由 Borealis 合成的三維糾纏態的圖形表示圖，其中每個頂點代表一個壓縮狀態的量子位，每個邊代表頂點之間的連接（也稱為糾纏）。圖源 Xanadu
Xanadu的團隊還表示，它們的量子計算機基於光子，比 IBM、谷歌、亞馬遜等基於超導電路或捕獲離子的量子計算機具有明顯的改進與優勢：
具體來説，基於超導電路或捕獲離子的量子比特需要比外太空還要冷的温度，因為熱量會破壞量子比特。要在如此寒冷的温度下保持量子比特，需要昂貴、笨重的低温系統，而採用了這樣的系統，也會限制量子比特的尺寸大小往更迷你、更便捷的方向發展。
相比之下，基於光子的量子比特的量子計算機可以在室温環境下運行，可以集成到現有的基於光纖的電信系統中，幫助量子計算機連接到網絡，有望形成強大的量子互聯網！
谷歌在2019年推出的 Sycamore 處理器與2021年中國九章2.0也是基於光子。在解決基準問題上，谷歌的53 個超導量子比特的 Sycamore 處理器可以用200 秒內完成超級計算機 Summit 一萬年的時間，而九章2.0的團隊也稱解決速度是經典超級計算機的速度的十倍。
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與九章2.0對比，孰勝孰優？IEEE Spectrum指出，雖然同是基於光子，但 Borealis 在一定程度上優於九章。
比如，九章2.0的一個主要缺陷是依賴於固定的鏡子與鏡頭網絡，所以不可編程。而據 Xanadu 介紹，Borealis 是可以編程的。
在 Borealis 中，量子位由所謂的「壓縮狀態」組成，而壓縮狀態由光脈衝中多個光子的疊加組成。它可以產生多達 216 個壓縮光脈衝序列。
圖注：在 Borealis 中，壓縮態量子比特（粉紅色脈衝）由非線性晶體產生並通過一系列三個基於環路的干涉儀發送，圖源 Xanadu
他們在高斯玻色子採樣任務中測試了Borealis的表現。在高斯玻色子採樣中，機器要分析隨機的數據塊。
據瞭解，九章2.0在 144 個壓縮光脈衝中檢測到的光子是最多 113 個，而 Borealis 檢測到的是最多 219 個，平均數為 125 個。
這相當於，Borealis 進行高斯玻色子採樣的速度是2021年世界上最快的超級計算機 Fugaku 的 7.8 萬億倍！
Borealis 的一項關鍵進步是使用了光子數分辨探測器。
先前的計算機使用的是閾值檢測器，只是區分「未檢測到光子」和「至少檢測到一個光子」，而光子量子計算機可以解決的計算問題的規模可以隨着它所檢測到的光子數量呈指數增長。因此，使用了光子數分辨探測器的Borealis的運行速度是以前的光子量子計算機的 5000 萬倍以上。
一句話，真牛！
參考鏈接：
- https://spectrum.ieee.org/photonic-quantum-computing
- https://www.nature.com/articles/s41586-022-04725-x
- https://xanadu.ai/products/borealis/
- https://spectrum.ieee.org/photonic-quantum
- https://en.wikipedia.org/wiki/Xanadu_Quantum_Technologies
- https://xanadu.ai/blog/beating-classical-computers-with-Borealis
雷峯網(公眾號：雷峯網)
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：我在思考中
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