按：在人類計算技術的飛速發展中，量子計算越來越受到重視。實際上，它不僅僅是相關企業保持其核心競爭力和前沿技術能力的重要領域，也是國家之間相互競爭的重要科技領地;目前在這個領域已經出現了不少選手，它們都實力強勁，且選擇了不同的技術路線，形成了蔚為大觀的 "量子計算戰爭"。圍繞這一話題，外媒作者 MARK LAPEDUS 進行了全面而深入的解讀，雷鋒網對本文進行了不改變原意的編譯。

　　量子計算正在升溫，越來越多的企業競相對量子計算技術進行基準測試、鞏固，意在將其商業化。

　　截至 2021 年 7 月，一個來自中國的團隊在原始性能方面似乎已經處于領先地位，谷歌、IBM、Intel 和其他量子計算機開發商也不甘落后，且已經研發出第一波量子計算機。

　　不過，所有這些都可能在一夜之間改變，這些系統仍處于發展初期，尚未運行任何有用的商業應用——宣布量子計算的贏家，還為時過早。

　　了不起的量子計算

　　到目前為止，量子計算確實取得了顯著進展，并同超級計算機區分開來。

　　在經典計算中，信息以位存儲，可以是“0”或“1”。在量子計算中，信息存儲在量子位或量子比特(Quantum bits, or Qubits)中，可以以“0”或“1”或兩者的組合形式存在，疊加態使量子計算機能夠一次執行多項計算，使其性能優于傳統系統。

　　不過這項技術面臨著許多挑戰，許多行業專家認為：這些系統距離實用還有十年的時間。

　　然而，這并沒有讓公司、政府、研發組織和大學放棄相關技術的研發，它們依舊向這個領域投入數十億美元。如果這些技術得以實現，可以加速新化學、藥物和材料的開發，還可以破解任何加密系統，能夠為公司和國家提供競爭優勢。

　　因此，研發量子計算技術成為許多國家科技發展的重中之重。

　　“量子計算處于國家計劃的前沿，” FormFactor 高級副總裁 Amy Leong 說。“這一領域已經宣布了超過 200 億美元的投資，涉及 15 個國家或地區。像美國和中國這樣的地緣政治強國，肯定在爭奪量子霸權的競賽中處于領先地位，其次是來自歐洲和亞洲的許多其他國家。”

　　中國科學技術大學 (USTC) 于 2021 年 6 月取得了重大進展，展示了研究人員聲稱的世界上最快的量子計算處理器，超過了自 2019 年以來谷歌 53 量子位設備保持的非官方記錄。中國科技大學的 66-量子位處理器在 1.2 小時內完成了一項復雜的計算——如果采用如今的超級計算機，這項計算需要 8 年才能完成。

　　“當我查看第一批應用時，我意識到我們需要數千個甚至十萬個量子位來做一些有用的事情。”Intel 量子硬件總監詹姆斯克拉克(James Clarke)說：“我們今天達到了 50 到 60 個量子位，還需要更多時間才能達到 100 萬個量子比特——而這對于密碼學來說，是非常必要的。”

　　與此同時，量子技術還有多個分支陣營。

　　實際上，廠商們正在開發基于一系列技術的十幾種量子位，例如超導(Superconducting qubits)、離子阱(Ion traps)和硅自旋(Silicon qubits)，每個陣營的廠商都聲稱它們的技術是卓越的，并將實現實用的量子計算機。

　　根據 Hyperion Research 的數據，量子計算機的市場預計將從 2020 年的 3.2 億美元增長到 2024 年的 8.3 億美元。

　　超越經典計算但無法替代

　　從歷史的發展進程來看，計算領域取得了巨大進步。

　　1945 年，賓夕法尼亞大學開發出第一臺通用電子數字計算機 ENIAC，它使用真空管控制電子來處理數據，每秒可執行 5000 次加法計算。

　　1947 年，晶體管的出現改變了一切;從 20 世紀 50 年代開始，晶體管取代了許多系統中的真空管，計算機速度更快。

　　1964 年，現已解散的 Control Data 公司推出了 CDC 6600，這是世界上第一臺超級計算機——CDC 6600 以晶體管為基礎，集成了一個具有 2 MIPS( Million Instructions Per Second) 性能的 60 位處理器。

　　發展到今天，智能手機比早期的計算機更快。以 iPhone 12 為例，它采用了基于臺積電 5nm 工藝的 A14 處理器，A14 包含 118 億個晶體管，具有 6 核 CPU 和 16 核神經引擎，每秒可進行 11 萬億次操作。

　　在高性能計算方面，來自日本的富岳(Fugaku)超級計算機在 2021 年保持了其作為世界上最快超級計算機的地位。富岳由日本理化研究所(Riken) 和日本信息通信技術企業富士通(Fujitsu)構建，它采用基于 Arm 架構的 A64FX 處理器，擁有 7630848 個內核，可實現每秒 442 petaflops (petaflop 即每秒執行 1 千萬億次浮點運算)的性能。

　　目前，富岳正處于運行狀態，并被用于各種研究項目。“富岳首次使用了在大型服務器的通用 CPU 中所應用的技術，例如 7nm 工藝技術、封裝集成 HBM2、TB 級流媒體功能和片上嵌入式高性能網絡，”Riken 計算科學中心主任 Satoshi Matsuoka 在 2021 年 VLSI 技術和電路研討會上的一篇論文中寫道。

　　“我們已經進入千萬億次浮點運算的時代，”美國光刻工具公司 D2S 首席執行官 Aki Fujimura 說。“全球有許多研究計算機正在接近百億億次計算(1000 petaflops)。十年之后，我們將擁有許多百億億浮點運算級別的計算機。”

　　事實上，業界需要更多的計算能力來解決生物技術、國防、材料科學、醫學、物理學和天氣預報方面當前和未來的問題。

　　“我們需要以相同的價格提供更強的計算能力，需要解決的問題越來越難，我們在服務上面臨的問題也越來越多，” Fujimura 說。

　　當然，在傳統計算持續進步的同時，業界也積極發展量子計算——理論上，這些基于量子計算的新系統有望超越當今的超級計算機，從而加速新技術的發展。

　　在遙遠的未來，量子計算機有望在合理的時間內破解世界上最復雜的算法，包括 Shor 這一用于整數分解問題的算法，以及可用于破解廣泛使用的公鑰加密方案 RSA。

　　量子計算最早誕生于 1980 年代，多年來取得了一些重大進展：最近，有兩個系統實現了“量子霸權”，這意味著量子計算機可以做經典計算機不能做的一些事情。

　　盡管如此，量子計算仍處于起步階段，一方面量子計算系統在不斷進化，另一方面，人們也在不斷尋求利用量子計算系統找到對應的應用領域。IBM 量子硬件系統開發總監 Jerry Chow 說：

　　當今存在的所有系統主要用于探索未來的量子應用，包括用于量子化學的變分量子算法，以及用于機器學習的量子核估計方法。從基準測試和自身性能表征的角度來看，今天部署的系統也很有趣，并且能夠理解潛在的噪聲源，以改進這些系統的未來迭代。另一方面是探索量子糾錯的概念。

　　不過值得注意的是，即使量子計算機釋放了潛力，它們也不會取代今天的計算機。“對于某些類型的計算問題，量子計算顯然是一項重要的未來技術。素數分解是眾所周知的另一項量子計算遠優于經典計算的運算，”D2S 的 Fujimura 說。“在某種程度上，量子計算是經典計算的增強版。在更大范圍內，量子計算不會取代經典計算，經典計算更適合我們需要計算的許多任務。”

　　今天的量子計算機與眾不同，類似于巨大的枝形吊燈;這些系統安裝在稀釋冰箱中，能夠保護處理器和其他部件免受外部噪音和熱量的影響。該裝置將設備冷卻到 10 至 15 毫開爾文之間。

　　IBM 的 Quantum System One 系列量子計算機，圖片源自 IBM

　　量子處理器就是一個量子系統，該處理器包含一些量子位。這些量子位有兩種配置，一個量子位門和兩個量子位門。假設有一個具有 16 個量子位的量子處理器，量子位排列在二維 4 X 4 陣列中。前三行(從上到下)可能由一個量子位門組成，最后一行可能有兩個量子位門。

　　在經典計算中，將一個數字輸入計算機，經過計算函數就會有一個數字輸出。但在量子計算機中，處理功能十分復雜。

　　研究人員在 Intel 實驗室調整稀釋冰箱，圖片源自 Intel

　　“如果你有 'n' 位，你就有 2 的 n 次方的數據量。這是數量呈指數級增長的狀態，一次只能處理一個狀態。因此，它是指數時間或空間指數，”麻省理工學院 (MIT) 教授威廉奧利弗在視頻演示中解釋道。“另一方面，量子計算機可以將這 2 的 n 次方個不同的組件同時放入一個疊加態。這就是我們在量子計算機中看到的指數級加速的基礎。”

　　量子計算機還有其他優點。“為了使量子計算機的能力加倍，你只需要增加一個量子比特。它是指數級的。為了讓量子計算機在摩爾定律方面跟上經典計算機，他們只需要每 24 個月增加一個量子比特，”Moor Insights & Strategy 的分析師 Paul Smith-Goodson 說。

　　不過，上述情況都處于理想狀態下;實際操作中，存在一些阻礙量子計算發揮其全部潛力的因素。

　　據 IBM 稱，由于噪聲，量子比特通常會在 100 微秒內失去其特性。這就是為什么量子比特必須在極冷的環境中運行。“量子比特對它們的環境非常敏感，”美國晶圓探針公司 FormFactor 的 Leong 說。“在非常寒冷或低溫的環境中使量子比特環境安靜是至關重要的。”

　　此外，噪聲還會導致量子比特出錯，正因如此，量子計算機需要糾錯。

　　最重要的是，業界需要擴展具有數千個量子比特的量子計算機，目前的狀態與這個數字相差甚遠。

　　總而言之，量子計算需要一些突破。“對于整個領域，我們需要讓量子比特比我們今天制造的更好，”Intel 的克拉克說。“對我來說，最大的挑戰是如何連接它們。每個量子比特都需要自己的電線和控制箱。在 50 或 60 個量子比特狀態下，有效控制較容易，但數量達到一百萬個時，就不能很好地工作。”

　　制造高良率的量子比特也很關鍵，Onto Innovation 和其他公司正在圍繞該技術開發計量控制系統。

　　“現在，我們已經對一些晶圓或試樣進行了測量，"Onto 高級副總裁 Kevin Heidrich 表示：“量子領域大多數基礎技術背后的關鍵是利用為經典計算開發的制造技術。然而，許多人正在調整設備、設計和集成，以啟用量子/量子位設備。我們的主要工作是使精確和特征化的設備能夠實現各種形式的量子計算，例如光子或自旋量子位。我們的重點是提供計量解決方案，使我們的開發合作伙伴能夠最好地描述其早期設備的特性，包括精確的側壁控制、材料厚度和接口質量等。”

　　超導量子比特進展最大，中國科學技術大學領跑

　　根據《量子計算報告》(the Quantum Computing Report)，如今有 98 個單位在研究量子計算機或量子位，其中，企業正在開發的量子位類型包括離子阱(Ion trap)、中性原子(Neutral Atoms)、光子學( photonics)、硅自旋(Silicon Spin)、超導和拓撲( topological)。

　　值得一提的是，以上每種類型都有各自的優點和缺點，現在比較哪種技術更好，還為時過早。

　　“我們真的不知道哪種技術將成為構建大規模容錯機器計劃的正確技術。一些公司有五年路線圖，可以讓他們擁有足夠的量子位來做一些真正有意義的事情。” 來自分析機構 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 說：“在安裝基數上，IBM 擁有大量機器，它有超過 20 臺的量子計算機，且沒有人能與之匹敵。它圍繞著這些量子計算機建立了一個龐大的生態系統，很多大學與公司都與其進行合作。”

　　到目前為止，超導量子位取得的進展最大。在這一類別中，D-Wave 公司通過使用量子退火(quantum annealing,一種解決優化問題的技術)獲得了關注。例如，如果你遇到一個組合型問題，量子退火系統可以從眾多組合中搜尋到最佳的那一個——目前這些能力已經在某種程度上得以證明。

　　大部分真正在量子計算機市場上活躍的，是超級計算量子比特。Google、IBM、Intel、MIT、Rigetti、USTC 和許多其他公司都在這一領域開發產品。

　　超導量子位圍繞約瑟夫森結( Josephson junction)構建，約瑟夫森結又被稱為超導隧道結，通常是由兩個超導體構成，被一個非常薄的非超導電層隔開，在操作中，電子會配對并穿過約瑟夫森結。

　　2014 年，IBM 展示了一個 3 比特的設備;到今天，IBM 出售的量子計算機已經達到 65 比特。最新的量子計算報告顯示，在超導領域 IBM 的整體量子比特數仍處于行業領先地位。

　　而在非正式排名中，第一位由中國科學技術大學保持，有 66 個量子比特;IBM 緊隨其后，擁有 65 個量子位，其次是谷歌，擁有 53 個量子位，Intel(49)和 Rigetti(32)。

　　當然，量子比特數并不是構建量子計算機的唯一要素 ，還必須具有相對較長的相干時間(coherence times)和門控保真度(gate fidelities)。“量子比特和量子處理器是量子硬件的核心部分，”IBM 的 Chow 說。“要構建量子計算機或量子計算系統，我們不僅需要量子硬件，還需要控制電子設備、經典計算單元和運行量子計算程序的軟件。”

　　在這方面，IBM 提供了一種開源量子軟件開發工具包 Qiskit。“我們的目標是讓開發者社區廣泛參與并建設量子生態系統，將量子計算機作為用戶研究和業務的基本工具，”Chow 說。

　　業界同樣需要具有數千個量子位的系統，雖然廠商們在這方面還有很長的路要走，但這個結果是可期的。

　　2019 年，谷歌的 53 量子位處理器 Sycamore 在 200 秒內完成了一次計算任務。谷歌聲稱，一臺超級計算機完成同樣的任務需要大約 10000 年的時間。

　　緊接著，2021 年 6 月，中國科技大學發表了一篇關于 66 量子位超導量子處理器“祖沖之”的論文。在計算中，中國科技大學使用了 56 個量子位，其執行任務的速度比谷歌的 53 量子位處理器快 2 到 3 倍。

　　中國科技大學教授潘建偉在一篇論文中表示：“我們預計，這種大規模、高性能的量子處理器可以讓我們在不久的將來能夠在經典計算機之外尋求有價值的量子應用。”

　　這些來自中國和其他地方的結果有待進一步討論。很多企業和機構不使用任何基準來報告他們的結果，包括能夠表達量子計算機有效性的指標——量子體積。

　　“這一切都不僅僅取決于量子比特。我們不知道這些系統中有多少能正常工作，如果沒有糾錯功能以及沒有明確的目標，你能添加你所用想要的量子比特，但它永遠不會變得更強大，”來自 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 說。

　　除了中科大，超導量子比特在其他單位也得到發展：

　　Rigetti 推出了多芯片量子處理器，預計今年年底實現 80 量子位系統。

　　今年年底，IBM 將發布 Eagle，一款 127 量子比特的量子處理器。此外，IBM 正在開發預計 2022 年推出的 433 量子位處理器，以及預計 2023 年推出的 1121 量子位設備。

　　谷歌找到了一種降低量子比特錯誤率的方法，它還計劃到 2029 年開發出 100 萬個量子位處理器。

　　離子阱量子比特領域，IonQ 位居第一

　　離子阱量子位是另一種有前途的技術。

　　對于離子阱來說，離子(帶電原子或分子)是量子處理器的核心。據該技術的開發商 IonQ 稱，這一技術用捕獲的離子來充當糾纏的量子位，完成從初始準備到最終讀出的所有工作。

　　根據量子計算報告，在離子阱中，IonQ 以 32 個量子比特領先，其次是 AQT (24)、霍尼韋爾 (10) 等。

　　在研發方面，桑迪亞國家實驗室正在開發 QSCOUT，這是一種基于離子阱量子位的量子計算機測試平臺。QSCOUT 是一個 3 量子比特系統。隨著時間的推移，桑迪亞計劃將該系統擴展到 32 量子比特。

　　通過 QSCOUT，桑迪亞國家實驗室為最終用戶了提供一個開放訪問計劃。“用戶不僅可以指定他們想要應用哪些門(每個電路由許多門組成)以及何時應用，而且他們還可以指定門本身是如何實現的，因為有很多方法可以實現相同的結果。這些工具使用戶能夠深入了解量子計算機在實踐中的工作方式，以幫助我們找出構建更好計算機的最佳方法，”桑迪亞的物理學家兼 QSCOUT 負責人蘇珊·克拉克 (Susan Clark) 說。

　　“由于我們是一個測試平臺系統，我們機器上運行的代碼是由用戶生成的，用戶們對在量子計算機上運行的內容有很多想法，”克拉克說。“32 量子比特仍然足夠小，完全可以在經典計算機上進行模擬，所以構建較小系統的目的不是為了做經典計算機無法做的事情。”

　　克拉克提出了構建較小系統的兩個重要原因：

　　研究如何將問題映射到量子計算機上，這是在未來更大的系統(量子化學、量子系統模擬)上實現最佳性能的最佳方式;

　　了解能夠讓量子計算機更好地運行的技術，以便應用于更大的機器。

　　與超導量子比特市場一樣，離子阱也出現了一波熱潮。例如，霍尼韋爾正在剝離其量子計算部門，并將與劍橋量子計算部門合并——霍尼韋爾還展示了實時糾正量子錯誤的能力。

　　與此同時，IonQ 的客戶可以通過谷歌的云服務購買其量子計算機的使用權。

　　Intel 的硅自旋量子，有望打造最小的量子芯片

　　硅自旋量子位也很有前途。

　　Leti、Intel、Imec 和其他公司正在研究這項技術，根據《量子計算報告》，Intel 以 26 個量子位暫時領先。

　　“我們在這里做的是制造單電子晶體管，”Intel 的克拉克說。“我們正在制造一種晶體管，通道中只有一個電子。該單個電子可以向上旋轉或向下旋轉，向上和向下旋轉分別代表 '0' 和 '1'。”

　　關鍵是讓電子進入疊加態。“當電子旋轉一圈時，它就是一個量子位，”克拉克說。“如果你有兩個彼此靠近的電子，或者其中兩個自旋量子位，那么你就可以開始執行操作了，可以開始使用量子糾纏了。”

　　硅自旋量子位有一些優勢。“Intel 的自旋量子位的體積比采用其他一些量子位技術小一百萬倍，”克拉克說。“未來我們將需要 10 萬到 100 萬個量子位。當我設想未來的量子芯片會是什么樣子時，它看起來會與我們的當下的處理器相似。”

　　此外，自旋量子位使用的一些工藝與工具與半導體晶圓廠中的相同，且這些過程不涉及前沿節點。“我們的很多創新更多地來自我們使用的材料，而不是圖案化技術的能力，”克拉克說。

　　放置在鉛筆橡皮擦尖端的自旋量子位芯片，圖片源自 Walden Kirsch/Intel

　　硅自旋量子位的市場也非常熱鬧：

　　Intel 推出了第二代低溫控制芯片 Horse Ridge II。該設備將量子計算機操作的控制功能引入低溫冰箱，可以簡化量子系統控制布線的復雜性。

　　CEA-Leti 開發了一種內插器，可以集成用于量子計算的設備，即內插器連接量子位和控制芯片。

　　Imec 在 300 毫米集成工藝中設計了具有可調耦合的均勻自旋量子位器件。

　　Intel 和 FormFactor 分別開發了冷凍探測器，這些系統在低溫下表征量子位。

　　寫在后面

　　在上述量子位類型之外，還有更多的探索空間。

　　“在光學領域，人們正在使用光粒子，這看起來是一個很有前途的技術，”來自 Moor Insights & Strategy 的 Smith-Goodson 說。

　　目前尚不清楚隨著時間的推移哪些技術會占上風，即便是光粒子也是如此。或許更大的問題在于，未來的量子計算是否真的會像如今媒體宣傳里那樣發揮作用。

　　不過值得注意的是，很多國家和公司都在這項技術上下了很大的賭注——至少目前，一切相關的動態都值得關注。
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