7月10日，記者從安徽省量子計(jì)算工程研究中心了解到，中國移動(dòng)通信有限公司研究院（下稱“中國移動(dòng)研究院”）與本源量子計(jì)算科技（合肥）股份有限公司（下稱“本源量子”）成功實(shí)現(xiàn)全國首例基于通用量子計(jì)算機(jī)真機(jī)的算法驗(yàn)證，初步結(jié)果滿足預(yù)期要求。

中國移動(dòng)研究院未來研究院院長崔春風(fēng)介紹，中國移動(dòng)當(dāng)前處于5G運(yùn)營和6G研發(fā)階段。5G的核心能力是增強(qiáng)移動(dòng)寬帶、大規(guī)模接入和超低時(shí)延高可靠通信，實(shí)現(xiàn)人-人連接的增強(qiáng)與物-物連接。6G將是感知、通信、計(jì)算、智能、大數(shù)據(jù)、安全融合的移動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò)，將實(shí)現(xiàn)人-機(jī)-物的泛在連接，成為物理世界與虛擬世界的橋梁。

因此，相比5G，6G將面臨更大規(guī)模業(yè)務(wù)優(yōu)化、更大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、更大規(guī)模信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)大模型訓(xùn)練等計(jì)算難題，經(jīng)典計(jì)算與算法面臨著巨大壓力。

而算力強(qiáng)大，正是量子計(jì)算機(jī)的最大特征。當(dāng)前，全球量子計(jì)算正穩(wěn)步發(fā)展，已經(jīng)在一些高算力需求行業(yè)得到試點(diǎn)性應(yīng)用?！拔覀兿雵L試從一些典型場景中的小規(guī)模問題入手，來評(píng)估和驗(yàn)證量子計(jì)算在通信網(wǎng)絡(luò)，尤其是6G中的應(yīng)用可行性?！贝薮猴L(fēng)說。

“九章”量子計(jì)算機(jī)打破極限

近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉、陸朝陽等組成的研究團(tuán)隊(duì)與中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所、國家并行計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心合作。

構(gòu)建了113個(gè)光子144模式的量子計(jì)算原型機(jī)“九章二號(hào)”，在求解高斯玻色取樣問題上，比目前全球最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)快億億億倍。這是繼去年成功構(gòu)建76個(gè)光子100模式的量子計(jì)算原型機(jī)“九章”后，中國在量子計(jì)算領(lǐng)域取得的又一重大突破。

高斯玻色取樣是一種用于演示量子計(jì)算優(yōu)越性的數(shù)學(xué)問題，也就是說，它是一種量子計(jì)算機(jī)可以比經(jīng)典計(jì)算機(jī)快得多地求解的問題。具體來說，GBS問題是要從一個(gè)特定的概率分布中隨機(jī)抽取若干個(gè)樣本，并統(tǒng)計(jì)它們出現(xiàn)的頻率。這個(gè)概率分布是由一個(gè)復(fù)數(shù)矩陣決定的，而這個(gè)矩陣又可以用一個(gè)光學(xué)干涉裝置來實(shí)現(xiàn)。換句話說，GBS問題就是要用光學(xué)干涉裝置來模擬一個(gè)復(fù)雜的概率分布，并從中采樣。

“九章”量子計(jì)算機(jī)利用了光子作為量子比特的特點(diǎn)，通過激光、分束器、相位器、探測(cè)器等光學(xué)元件，構(gòu)建了一個(gè)復(fù)雜的多光子干涉線路。這個(gè)線路就相當(dāng)于一個(gè)高維度的復(fù)數(shù)矩陣，可以用來實(shí)現(xiàn)GBS問題所需的概率分布。

當(dāng)激光通過這個(gè)線路時(shí)，每個(gè)光子都會(huì)在不同的路徑上發(fā)生干涉和疊加，從而形成一個(gè)復(fù)雜的量子態(tài)。當(dāng)這些光子被探測(cè)器檢測(cè)到時(shí)，就相當(dāng)于從這個(gè)量子態(tài)中采樣了一個(gè)樣本。由于量子力學(xué)的不確定性和隨機(jī)性，每次采樣得到的結(jié)果都可能不同，但是它們都服從于同一個(gè)概率分布。通過重復(fù)多次采樣，并統(tǒng)計(jì)各種結(jié)果出現(xiàn)的頻率，就可以求解GBS問題。

我國可以快速求解GBS問題，是因?yàn)樗昧肆孔恿W(xué)的疊加和干涉原理，使得每個(gè)光子都可以同時(shí)存在于多個(gè)路徑上，從而實(shí)現(xiàn)了高維度的并行計(jì)算。相比之下，經(jīng)典計(jì)算機(jī)要求解GBS問題，就必須模擬每個(gè)光子的行為，以及它們之間的相互作用，這需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。

根據(jù)目前已正式發(fā)表的最優(yōu)化經(jīng)典算法，“九章二號(hào)”在高斯玻色取樣這一問題上的處理速度比最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)快億億億倍，比“九章”快100億倍?！熬耪露?hào)”1毫秒可算出的問題，全球“最快超算”需30萬億年。

AI算力的終極目標(biāo)

大模型算力之爭，短期看GPU自研，中期看存算、Chiplet，那么被投資人視為新計(jì)算方向的量子計(jì)算在其中又能扮演什么角色？

事實(shí)上，VC對(duì)量子計(jì)算的關(guān)注不只限于此次ChatGPT的熱潮，AR/VR、5G等新應(yīng)用場景的不斷涌現(xiàn)，以及各類型的應(yīng)用場景爆發(fā)式增長，讓市場對(duì)算力的需求水漲船高，產(chǎn)業(yè)亟待挖掘具有顛覆性的計(jì)算形式。

量子計(jì)算作為一種新型架構(gòu)的計(jì)算，可以實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)算力提升，更可謂是不得不關(guān)注的焦點(diǎn)。

據(jù)企查查數(shù)據(jù)顯示，2017年至今，國內(nèi)量子計(jì)算賽道共完成31起融資事件，公開披露融資金額超25億元，融資主要發(fā)生在2021年及以后，占比近7成。其中圖靈量子、本源量子、量旋科技、玻色量子、國儀量子等在近年獲多輪融資。

對(duì)于這一疑問，量旋科技CEO項(xiàng)金根對(duì)量子計(jì)算跟經(jīng)典計(jì)算機(jī)的算力差距，給出了飛機(jī)和地面交通工具的比喻。

他表示，當(dāng)下存算、光芯片、其他一些封裝的改進(jìn)技術(shù)，本質(zhì)上還是經(jīng)典計(jì)算機(jī)的范疇，它運(yùn)算的原理跟GPU本質(zhì)上沒有太大改變，更多是在傳統(tǒng)的框架下做的一些改進(jìn)，使得人工智能的芯片效率更高。

對(duì)于現(xiàn)有的AI芯片、存算一體或其他封裝技術(shù)對(duì)AI算力的提升，項(xiàng)金根表示認(rèn)可，同時(shí)他也認(rèn)為需要不同維度去看不同解決方案對(duì)算力的助力，這里面不一定存在最優(yōu)解。

“未來，量子計(jì)算機(jī)肯定能夠助力人工智能。AI需要的算力會(huì)越來越多，到 2030 年左右可能不光是算力，連耗電量都是非?？植赖臄?shù)據(jù)級(jí)。所以要真正解決AI大規(guī)模的算力需求，量子計(jì)算機(jī)是一個(gè)很有潛力的應(yīng)用方向，而且量子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算模式跟人工智能有天然的貼合性，量子計(jì)算機(jī)可以加速AI的一些應(yīng)用場景，而AI亦可以加速量子計(jì)算的研發(fā)，優(yōu)化其操控精度?！?/p>

那么，如此具有革命性的量子計(jì)算何時(shí)能應(yīng)用到AI領(lǐng)域？項(xiàng)金根認(rèn)為，到2030年行業(yè)發(fā)展順利進(jìn)入容錯(cuò)量子計(jì)算階段，將可能是一個(gè)落地的時(shí)間點(diǎn)。

相較于項(xiàng)金根給出的10年之約，俞悅認(rèn)為量子計(jì)算相關(guān)算法在一些行業(yè)特定任務(wù)上的嘗試落地，在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)可能會(huì)有一些結(jié)果，至于解決AI的通用任務(wù)上，他則相對(duì)保守地給出了“50年”的看法。甚至投了圖靈量子的聯(lián)想創(chuàng)投也表示，量子計(jì)算從產(chǎn)業(yè)化的角度看，仍挑戰(zhàn)諸多，充滿機(jī)遇。

聯(lián)想創(chuàng)投坦言，量子計(jì)算落地需要解決百萬量子比特操縱能力、低環(huán)境要求、高集成度等核心問題，具有較高的入局門檻，其產(chǎn)業(yè)化仍面臨技術(shù)路徑不確定、人才儲(chǔ)備稀缺、產(chǎn)業(yè)鏈配套早期以及無法用傳統(tǒng)的邏輯、電路思維進(jìn)行推導(dǎo)和復(fù)刻的四大痛點(diǎn)。

如此看來，這些問題待解之下，量子計(jì)算就略微顯得理想豐滿、現(xiàn)實(shí)骨感。

此外，俞悅還指出，從邏輯上說，量子計(jì)算肯定能解決很多算力問題，但即便如此，還需要結(jié)合成本，才能知道量子計(jì)算是不是一個(gè)從投入產(chǎn)出看的最佳方案。

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