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中國芯片能不能彎道超車,量子計算帶來曙光

電子工程師 ? 來源:CSDN技術(shù)社區(qū) ? 作者:太浪 ? 2021-02-20 14:02 ? 次閱讀

作者 | 太浪 責(zé)編 | 張文

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

日前,量子計算入選達摩院 2021 十大科技趨勢,較早時間發(fā)布的 MIT2020 年“十大突破性技術(shù)”榜單中也有它的身影。

當(dāng)世界主要國家紛紛搶先布局量子計算并有初成時,它在中國也終于有了匹配其重要性的關(guān)注度。

2020 年 10 月,最高決策層集體學(xué)習(xí)量子計算,引發(fā)廣泛關(guān)注。

習(xí)近平總書記強調(diào),要充分認(rèn)識推動量子科技發(fā)展的重要性和緊迫性,加強量子科技發(fā)展戰(zhàn)略謀劃和系統(tǒng)布局,把握大趨勢,下好先手棋。

中國在芯片領(lǐng)域長期被“卡脖子”,量子計算帶來了彎道超車的曙光。

2020 年 12 月,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉、陸朝陽等組成的研究團隊與中科院上海微系統(tǒng)所、國家并行計算機工程技術(shù)研究中心合作,成功研制出 76 個光子 100 個模式的量子計算原型機“九章”,這也是中國首次實現(xiàn)“量子計算優(yōu)越性”。

同月,阿里巴巴達摩院量子實驗室團隊發(fā)布阿里云量子開發(fā)平臺 ACQDP,并開源其量子電路模擬器“太章 2.0”。他們將谷歌提出“量子霸權(quán)”時設(shè)計的經(jīng)典計算任務(wù)從超一萬年壓縮至 20 天內(nèi)完成,若硬件資源進一步優(yōu)化,最短可壓縮到 2 天以內(nèi)。

作為“未來 100 年內(nèi)最重要的計算機技術(shù)”、“第四次工業(yè)革命的引擎”,量子計算目前還沒有絕對的贏家,中國躬身入局正逢其時。

為什么大家都在搞量子計算?

人類歷史上發(fā)生了三次工業(yè)革命,第一次是蒸汽時代,第二次是電氣時代,第三次是信息時代。以計算機為主的第三次工業(yè)革命,目前正在進一步進化為以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能為開端的第四次工業(yè)革命。

在第三次和第四次工業(yè)革命中,計算機起著重要的主導(dǎo)作用。芯片,作為計算機的“大腦”,自誕生第一天起,人類就再也離不開它了。

但隨著社會經(jīng)濟對信息處理需求的不斷提高,以半導(dǎo)體大規(guī)模集成電路為基礎(chǔ)的經(jīng)典計算性能提升或?qū)⒚媾R瓶頸。

上世紀(jì)八十年代,英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾提出的“摩爾定律”定義了芯片行業(yè)的發(fā)展規(guī)律:集成電路上可集成的硅晶體管數(shù)量每 18 個月會增加一倍,計算能力翻一番。

但隨著摩爾定律的發(fā)展,尺寸等導(dǎo)致的量子效應(yīng)越來越明顯,芯片發(fā)熱問題和功耗問題越來越嚴(yán)重。

一是巨大的能耗,芯片有被燒壞的危險;二是為了提高集成度,晶體管越做越小,當(dāng)小到只有一個電子時,“量子效應(yīng)”就會出現(xiàn)——即當(dāng)晶體管越做越小時,就會出現(xiàn)“量子隧穿”(電子直接通過晶體管),導(dǎo)致晶體管出現(xiàn)“漏電”問題。芯片一旦漏電,自然無法正常使用。

業(yè)界認(rèn)為,當(dāng)芯片制程達到 10nm(一說 7nm),摩爾定律就會失效。

科學(xué)家們想方設(shè)法改善晶體管結(jié)構(gòu)、研發(fā)新的半導(dǎo)體材料,盡可能地為摩爾定律“續(xù)命”,目前,有些芯片大廠們正向著 2nm 芯片制程進發(fā)。但這一切都只不過是在延緩“那一天”的到來。

另一方面,為摩爾定律續(xù)命的代價可不低。

曾有業(yè)內(nèi)人士指出,“摩爾定律的終結(jié)不是技術(shù)問題,而是經(jīng)濟問題。

”組成晶體管的元件體積每縮小一半,芯片制造廠商就需要購入全新的機器,而建立一條全新的生產(chǎn)線往往需要幾十億美元,這個成本僅有少數(shù)幾家廠商可以承受?!耙坏┫乱淮木w管成本超過現(xiàn)有的成本,產(chǎn)品更新就會停止。”

是否有辦法一勞永逸、從根本上解決摩爾定律失效的問題?

有些科學(xué)家嘗試回歸量子力學(xué)的本質(zhì),尋找解決方案。因為,半導(dǎo)體是量子力學(xué)的產(chǎn)物,芯片是在科學(xué)家們認(rèn)識電子的量子特性后研發(fā)而成的。

在微觀狀態(tài)下,量子是一個不可再分割的基本單位。人們所熟知的電子、光子等微觀粒子,都是量子的一種表現(xiàn)形態(tài)。研究量子的科學(xué),叫量子力學(xué)。

1982 年,美國著名物理物學(xué)家理查德·費曼在一個公開的演講中提出利用量子體系實現(xiàn)通用計算的新奇想法。緊接著,1985 年,英國物理學(xué)家大衛(wèi)·杜斯提出“量子圖靈機”概念模型。從此,量子計算機的研究便在學(xué)術(shù)界逐漸引起關(guān)注。

直接應(yīng)用量子力學(xué)現(xiàn)象對數(shù)據(jù)進行操作的計算系統(tǒng)就是量子計算。當(dāng)某個裝置處理和計算的是量子信息,運行的是量子算法時,它就屬于量子計算機。

理論上,自然界中一切有量子效應(yīng)的載體都可以用作量子比特。但是經(jīng)過科學(xué)家的長期摸索,發(fā)現(xiàn)超導(dǎo)、離子阱、光子、超冷原子、半導(dǎo)體量子點等存在量子效應(yīng),能夠用于開發(fā)量子計算機。

經(jīng)典計算機的運行原理是利用二進制進行邏輯運算,每個比特要么是 0 要么是 1,并不存在其他可能性。

量子計算機依賴出現(xiàn)在自然界的量子力學(xué)現(xiàn)象——基本上是物質(zhì)的兩種重要狀態(tài):疊加、糾纏。

所謂“量子疊加”是指:量子計算機的基本計算單元——量子比特,既可能是 0 也可能是 1,狀態(tài)并不確定,只能用概率表示。

所謂“量子糾纏”是指,在糾纏狀態(tài)中,成對或成組的量子粒子連接起來,那樣,每個粒子就無法獨立于其他粒子加以描述,即便粒子之間隔著很遠的距離(例如宇宙的兩端)。

正是因為“量子疊加”和“量子糾纏”,使得量子計算機可以同時處理大量計算任務(wù),而且速度比傳統(tǒng)計算機快得多。

每增加一個量子比特,運算性能就會翻一倍。如果量子計算機有 N 個量子比特,就可以一次對 2 的 N 次方個數(shù)進行數(shù)學(xué)運算,相當(dāng)于傳統(tǒng)計算機算 2 的 N 次方次,計算能力成指數(shù)級增長。量子計算機有望在生物醫(yī)學(xué)、通信和計算等多領(lǐng)域“大展拳腳”。

隨著人類進入數(shù)字時代,計算能力就成了最重要的能力。

故,誰率先掌握了“量子計算機”,誰也先在排位賽上占據(jù)一席之地。

然而,基于不同物理載體實現(xiàn)的量子計算機各有優(yōu)劣。

要在量子計算機中實現(xiàn)高效率的并行運算,就要用到量子相干性——量子比特的持續(xù)時間。

因為在量子計算機中,量子比特不是一個孤立的系統(tǒng),它會與外部環(huán)境發(fā)生相互作用,導(dǎo)致量子相干性的衰減,即量子比特的持續(xù)時間變短。

在不同物理系統(tǒng)中,光子相干時間較長,但難以觀測和控制;超導(dǎo)環(huán)易于控制,但相干時間極短;離子阱雖然相干時間較長且易于控制,但由于需要頻繁的激光操作,因此效率不高。

當(dāng)前沒人知道哪個物理載體會成為“量子晶體管”。因此,整個行業(yè)處于多路徑探索期。

毫無疑問,量子計算的強大顛覆性將改變整個產(chǎn)業(yè)格局。一些有深厚技術(shù)積累、財力雄厚的公司先行“起跑”。

谷歌和 IBM 致力于研發(fā)超導(dǎo)體系的量子計算機;Intel 同時涉獵硅半導(dǎo)體和超導(dǎo)體系量子計算機;微軟布局全新的拓?fù)渎肪€量子計算機;霍尼韋爾則相中了離子阱量子計算機。

中科院院士、中科院量子信息重點實驗室主任郭光燦說,“量子計算技術(shù)是顛覆性技術(shù),關(guān)系到未來發(fā)展的基礎(chǔ)計算能力。誰先把量子計算機搞出來,誰就占據(jù)了量子信息時代的制高點?!?/p>

業(yè)界普遍認(rèn)為,量子計算機會經(jīng)歷三個發(fā)展階段:

第一階段,研制 50 個到 100 個量子比特的專用量子計算機,實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”里程碑式突破。

第二階段,研制可操縱數(shù)百個量子比特的量子模擬機,解決一些超級計算機無法勝任、具有重大實用價值的問題,比如量子化學(xué)、新材料設(shè)計、優(yōu)化算法等。

第三階段,大幅提高量子比特的操縱精度、集成數(shù)量和容錯能力,研制可編程的通用量子計算機。

谷歌于 2019 年 10 月率先宣稱實現(xiàn)“量子霸權(quán)”,其自研的 53 個量子比特的超導(dǎo)量子芯片 Sycamore(懸鈴木)耗時近 20 秒就實現(xiàn)了一個量子電路的采樣實例,同樣的實例在當(dāng)今最快的經(jīng)典超級計算機上可能需要運行大約 1 萬年。

IBM 最早對谷歌的說法提出了質(zhì)疑,稱谷歌的量子計算機最多能使速度提高一千倍。

阿里巴巴緊隨其后。

2020 年 5 月,達摩院量子實驗室用量子電路模擬器“太章 2.0”模擬了 2019 年“谷歌量子霸權(quán)”宣稱用的量子電路,將其設(shè)計的經(jīng)典計算耗時超一萬年的任務(wù),壓縮至 20 天內(nèi)完成,比其它最好的方案改進了四個數(shù)量級。

業(yè)界人士估計,若通過硬件資源的進一步優(yōu)化,特別是提升 GPU 使用效率,該算法有望將模擬時間壓縮到 2 天以內(nèi)。這一系列工作引起學(xué)術(shù)界對量子計算與經(jīng)典計算邊界的重新思考。

芯片研制“燒腦”又“燒錢”。量子計算機同樣如此。

谷歌在過去 10 年里僅“懸鈴木”就大約投資了 10 億美元。IBM 為研制量子計算機,也已經(jīng)投入數(shù)億美元。

據(jù)悉,此次“九章”在“高斯玻色取樣”這個問題上實現(xiàn)“量子計算優(yōu)越性”的實驗,直接投入設(shè)備和材料費大約為 3000 萬人民幣,還未計入一些合作單位專用設(shè)備和超算驗算的費用。為了核驗“九章”算得“準(zhǔn)不準(zhǔn)”,他們用超算“神威·太湖之光”進行了 30 到 40 個光子的全部驗算,電費就高達 40 萬美元。

“九章”光量子干涉實物圖

顯然,除了財力雄厚的巨頭們,量子計算機這種基礎(chǔ)研究還是得靠國家出臺政策扶持。

美國是最早將量子信息技術(shù)列為國防與安全研發(fā)計劃的國家。

早在 2002 年,美國防部高級研究計劃局(DARPA)就制定了《量子信息科學(xué)與技術(shù)規(guī)劃》。2018 年 6 月,美國通過《國家量子倡議法案》,計劃在 10 年內(nèi)撥給能源部、國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所和國家科學(xué)基金 12.75 億美元,全力推動量子科學(xué)發(fā)展。

日本文部科學(xué)省 2013 年成立量子信息和通信研究促進會以及量子科學(xué)技術(shù)研究開發(fā)機構(gòu),計劃未來十年內(nèi)投資 400 億日元,支持量子通信和量子信息領(lǐng)域的研發(fā)。

歐盟啟動“量子宣言”旗艦計劃,計劃 10 年內(nèi)投入 10 億歐元。英國設(shè)立“國家量子技術(shù)計劃”,投資 2.7 億英鎊,開展相關(guān)學(xué)術(shù)與應(yīng)用研究。德國發(fā)布“聯(lián)邦量子技術(shù)計劃”,一期投入 6.5 億歐元;在新冠肺炎疫情后的經(jīng)濟刺激計劃中,特設(shè)“量子專項”,再投入 20 億歐元,目標(biāo)是在 2021 年之前建造一臺實驗性量子計算機。

澳大利亞政府成立硅基半導(dǎo)體量子芯片實驗室,搶占半導(dǎo)體量子芯片發(fā)展的制高點。

俄羅斯也不甘示弱。2019 年 12 月,俄羅斯副總理馬克西姆·阿基莫夫提出國家量子行動計劃,擬 5 年內(nèi)投資約 7.9 億美元,打造一臺實用的量子計算機,并希望在實用量子技術(shù)領(lǐng)域趕上其他國家。

中國錯失了前兩次工業(yè)革命,雖搭上了第三次工業(yè)革命的車,但在芯片等技術(shù)方面仍被“卡脖子”。量子計算技術(shù)不能再受制于人。

此前,中國科技部和中科院通過自然科學(xué)基金、“863”計劃、“973”計劃、國家重點研發(fā)計劃和戰(zhàn)略先導(dǎo)專項等多項科技項目,對量子信息基礎(chǔ)科研應(yīng)用探索進行支持。近期發(fā)布的中央十四五規(guī)劃建議中也提到,瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息等前沿領(lǐng)域,實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目,以此強化國家戰(zhàn)略科技力量。

戰(zhàn)火在燃,各支“國家隊”都在摩拳擦掌。

目前,美國進度最快,中國緊隨其后。

谷歌早在 2006 年就創(chuàng)立了量子計算項目。2020 年 8 月,谷歌在量子計算機上模擬了迄今最大規(guī)模的化學(xué)反應(yīng),通過使用量子設(shè)備對分子電子能量進行 Hartree-Fock 計算,并通過變分量子本征求解來進行糾錯處理完善其性能,進而實現(xiàn)對化學(xué)過程進行準(zhǔn)確的計算預(yù)測。這說明,谷歌已經(jīng)進入研制量子計算機的第二階段。

2015 年,IBM 就在《自然通訊》上發(fā)表了使用超導(dǎo)材料制成的量子芯片原型電路。2020 年 8 月,實現(xiàn)了 64 位量子體積的量子計算機,量子體積是 IBM 提出的用于測量量子計算機的強大程度的一個性能指標(biāo)。9 月,IBM 發(fā)布了一份野心勃勃的路線圖——在 2023 年年底,IBM 可以構(gòu)建出 1000 量子比特的量子硬件。

Intel 一直在研究多種量子位類型,包括超導(dǎo)量子位、硅自旋量子位等。2018年,成功設(shè)計、制造和交付 49 量子比特的超導(dǎo)量子計算測試芯片 Tangle Lake,算力等于 5000 顆 8 代 i7,并且允許研究人員評估改善誤差修正技術(shù)和模擬計算問題。Intel 也宣稱在 300mm 硅晶片上打造了 1 量子比特的自旋芯片。

微軟推出了量子計算云平臺 Azure Quantum,其中包括量子解決方案,量子軟件和量子硬件,微軟并擁有量子編程語言 Q#、開源的量子開發(fā)工具包等。

AWS 在 2019 年上線量子計算云平臺 Braket,推出量子計算云服務(wù),這項服務(wù)目前更像是一個“平臺/集市”,其向開發(fā)者、企業(yè)提供的是第三方量子計算公司的產(chǎn)品。同年,AWS 成立了量子計算中心和亞馬遜量子解決方案實驗室。

“中國隊”除了中科院、中科大等科研院校,還包括 BAT 和華為等科技公司。

2015 年,中科院與阿里建立聯(lián)合實驗室,共同在量子信息科學(xué)領(lǐng)域開展前瞻性研究,這是國內(nèi)較早在量子計算上的布局。

2017 年 5 月,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、中國科學(xué)院-阿里巴巴量子計算實驗室、浙江大學(xué)、中國科學(xué)院物理所等協(xié)同研發(fā)出“光量子計算機”,這是世界上第一臺超越早期經(jīng)典計算機的“光量子計算機”,在當(dāng)時引起轟動。

2019 年,浙江大學(xué)與中科院物理所、中科院自動化所、北京計算科學(xué)研究中心等國內(nèi)單位合作開發(fā)出具有 20 個超導(dǎo)量子比特的量子芯片。

華為、百度、騰訊雖已組建量子計算團隊,但未有研發(fā)量子硬件的消息傳出。

華為在 2018 年推出量子計算模擬器 HiQ 云服務(wù)平臺,包括量子計算模擬器與基于模擬器開發(fā)的量子編程框架。

百度發(fā)布了云上量子脈沖系統(tǒng)“量脈”、量子計算開發(fā)工具“量槳”、量子計算平臺“量易伏”等產(chǎn)品。

騰訊正在量子 AI、藥物研發(fā)和科學(xué)計算平臺(SimHub)等應(yīng)用領(lǐng)域開展相關(guān)研究。

業(yè)界觀察到,只有阿里巴巴正在研發(fā)量子芯片。

阿里于 2017 年挖來密西根大學(xué)教授施堯耘,坐鎮(zhèn)阿里達摩院量子實驗室。2018 年發(fā)布量子電路模擬器“太章”。

需要厘清的是,“量子模擬器”不屬于量子硬件。

“量子模擬器”是在經(jīng)典計算機上運行的軟件程序,用經(jīng)典的計算資源(超算)或分布式計算架構(gòu)去模擬量子電路,可以用來編寫和測試程序。簡單而言,“量子模擬器”在模擬量子電路以后,就可以運行量子程序、量子算法,在造出實用的量子硬件之前,是很好的“承上啟下”的工具。

2018 年 2 月,阿里巴巴一款 11 個量子比特的實驗性芯片被曝光。2019 年,達摩院成立量子硬件實驗室(超導(dǎo)量子計算硬件實驗室),以超導(dǎo)硬件實現(xiàn)為核心,走“先高精度,后多比特”的路線,基于不同于主流的量子比特設(shè)計fluxonium,來實現(xiàn)超高精度的量子比特。不遠的將來,他們將向業(yè)界分享在fluxonium比特和高質(zhì)量量子芯片上的基礎(chǔ)研究工作。

整體來看,做出量子計算機需要滿足三個基本條件:量子芯片、量子編碼、量子算法,它們分別是實現(xiàn)量子計算的物理系統(tǒng),確保計算可靠性的處理系統(tǒng),提高運算速度的關(guān)鍵。

郭光燦院士認(rèn)為,中國目前在量子計算方面落后美國差不多五年,但是并未產(chǎn)生明顯的代際差距,只要奮起直追,就還有希望。

可以預(yù)見的是,最高決策層集體學(xué)習(xí)量子計算釋放的信號,將促動更多的公司、研究機構(gòu)加入量子計算的研究行列中,為中國的量子計算事業(yè)添磚加瓦。

參考資料

《講給孩子的量子力學(xué)》

《量子計算機:穿越未來世界》

《“杞人憂天”的物理學(xué)家們與量子計算機的誕生》

《量子信息技術(shù)研究現(xiàn)狀與未來》

《量子信息技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用研究報告》

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    的頭像 發(fā)表于 01-09 14:42 ?916次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-27 10:13 ?893次閱讀
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