前沿| Nature:Borealis量子计算机！36微秒内完成9000年的工作

击败传统计算机的 Borealis！

  什么是量子计算机呢？  

量子计算机就像一个超高效的多任务处理器，而传统计算机的线性度要高得多。当遇到同样的问题时，量子计算机能够在速度和效率方面击败任何超级计算机，这被称为“量子优势”（有时也被称为“量子霸权”），一直在推动着新一代计算机的发展。

量子计算机依靠量子力学的奇怪特性，理论上可以比传统计算机更快地执行某些计算。虽然完全成熟的量子计算机被用来证明可以击败常规机器仍然是一个遥远的前景，但当大规模量子计算机一旦成为现实时，它们可用于分解大量数据，破解某些密码方案，或模拟量子化学、生物学和可能的药物研究中任何感兴趣的系统。

  什么是量子优势？  

由于能够完成上述任务的量子计算机将需要数百万个可控、稳健的量子比特（qubits），而当前的量子处理器只有不到 100 个量子比特。同时由于传统计算机在算法设计和设备小型化方面至少领先半个世纪，人们会担心量子计算机距离赶上传统计算机可能还有几十年的时间。

幸运的是，研究人员确定了一个中期目标，即所谓的量子优势，它将关注点从明确的实际应用转移到更适度的目标，即找到一项任务，使得量子设备可以比传统设备更快地执行超级计算机的任务。该目标可以展示量子力学提供的原始计算能力，并希望其资源比因式分解或量子模拟所需的资源少得多。

例如高斯玻色子采样问题，这需要生成随机数并使其服从用哥本哈根式（Hafnian） 数学函数进行表达的特定模式。（Eduardo R. Caianiello 如此命名它“以纪念在哥本哈根（拉丁语中的 Hafnia）逗留富有成果的时期”）。

这样的函数在传统计算机上非常难以计算，而对于量子计算机而言，这里选择的具体数学问题的细节并不是特别重要。事实上，一旦输入的大小超过某个值，其生成具有与 Hafnians 相关属性的随机样本对于传统计算机来说是难以处理的。而量子计算机可以直接访问这个数学问题空间。

Borealis 也通过了量子计算领域最严苛的测试之一，展示量子计算优势。与传统计算机相比，Borealis 运行时优势非常明显：世界上最强大的超级计算机富岳（Fugaku）通过直接模拟运行此任务时，平均需要 9000 年才能产生单一输出，Borealis 只需要 36 微秒。这种优势差距对于光学机器来说是前所未有的，甚至是早期的光子量子优势演示5000 万倍以上。

图2 远程用户可以使用 Python 和 Xanadu 的 Strawberry Fields 为 Borealis 编写代码。编写自己的任务后只用进行简单的登录到云服务并提交相应的工作就可以在 Borealis 上运行。

图源：Xanadu

  Borealis 是如何工作的？  

图源：nature

这个装置就像恐怖电影中的嘉年华游乐园镜子帐篷。“压缩状态”中的光（和光子）通过被隧道（光纤）传输到嵌入了分束器网络的芯片上。每个分束器就像一个半反射镜：根据光线的照射方式，它分成多路光，其中一些反射回来，而另一些则穿过。在装置的末端是一个光子探测器阵列。分束器越多，计算任何单个光子最终到达任何给定探测器的方式就越困难。

我们可以想象成一个类似“高尔顿钉板”的小球游戏。要玩的话，我们需要把小球从顶部落下，它会随机撞击不同的钉子，最终落在一个编号的插槽中。

牛津大学的 Raj Patel 说：“Borealis 使用了一些巧妙的技巧来实现大规模生产，同时保持组件数量相对较少。通过对时间延迟的一些修改，以及进一步减少光子损失的改进，应该有可能构建一个可扩展的量子计算机，它可以解决某些现实世界的问题”。

此外，Xanadu 正在与 NVIDIA 合作，为使用 Xanadu 的量子计算开源软件框架  PennyLane（为量子计算提供了一种强大且创新的可微分编程方法。它将传统机器学习库与量子硬件和模拟器无缝集成，使用户能够像训练神经网络一样训练量子计算机） 的工作人员提供原生 GPU 支持和高性能计算 (HPC) 功能。使他们能够以简单、有效且速度极快的方式解决云平台和超级计算机上的各种问题规模。

  量子优势的未来是什么？  

巴西弗鲁米嫩塞联邦大学的 Daniel Jost Brod 教授在 Nature 发表 NEWS AND VIEWS 并评价道：“这项工作是量子物理学相关工作的一次飞跃，加速我们向可行量子计算机竞赛发起技术挑战，并可以证明对量子信息的处理在其他方面的应用。”

然而，Daniel Jost Brod 也指出：“量子优势不是一个明确的目标，随着量子物理实验的发展（不仅在光子系统中，而且在超导量子比特或其他方法中），传统计算机也将尝试模仿它们得到提升。传统计算和量子计算将不断相互挑战以相互促进。在这场竞赛中，最大的赢家将是科学、技术和人类的进步。”

Madsen, L.S., Laudenbach, F., Askarani, M.F. et al. Quantum computational advantage with a programmable photonic processor. Nature 606, 75–81 (2022).

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