撰稿|丁雷
近日，加拿大量子计算公司Xanadu的Jonathan Lavoie等人和美国国家标准与技术研究院合作，开发了一种可以执行多算法、可编程、可扩展的光量子计算芯片，称其为“Borealis”，这是一种可在所有量子逻辑门上提供动态可编程的光子处理器。Borealis展现出强大的计算优势。高斯玻色采样结果显示，超级计算机需耗时超过9000年才能完成的一项任务，Borealis仅需36 微秒即可完成，与早期报道的光子机器相比，运行速度加快了5000万倍以上。过去报道的实现高斯玻色取样的实验，最多使用113个光子，而该报道的光量子芯片可检测多达219个光子（平均125个）。该系统是通向实用量子计算机道路上的一个关键里程碑，从而再次显示了“量子计算优越性”。相关成果以“Quantum computational advantage with a programmable photonic processor”为题发表于《Nature》上。
量子计算是量子力学与计算机科学相结合的一种通过遵循量子力学规律、调控量子信息单元来进行计算的新型计算方式。它以量子比特为基本单元，具有量子叠加、纠缠的特性。并且，通过量子态的受控演化，量子计算能够实现信息编码和计算存储，具有经典计算技术无法比拟的巨大信息携带量和超强并行计算处理能力。量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的2位量子位（qubit）寄存器可同时存储这四种状态的叠加状态。随着量子比特数目的增加，对于n个量子比特而言，量子信息可以处于2种可能状态的叠加，配合量子力学演化的并行性，可以展现比传统计算机更快的处理速度。量子计算的概念最早由费曼提出，1985年英国物理学家David Deutsch进一步发展了费曼的构想，通过“量子线路”方法，将经典计算机中负责运算处理的逻辑门扩展到了量子力学领域。90年代，Shor算法和Grover算法证明了量子计算拥有经典计算无可比拟的速度。从此以后，人们一直在寻找能够运行Shor算法的量子硬件。值得一提的是，随着集成电路技术逐渐接近原子极限，量子计算被认为是后摩尔时代最具潜力的计算平台。目前量子计算研究技术路线包括超导量子、离子阱、硅基半导体、光量子和拓扑等路线。其中，光量子路线的“量子霸权”优势纪录由中国潘建伟、陆朝阳等人研发的“九章”量子计算原型机获得。要研发量子计算机，其中一个关键目标是超越经典计算机系统，性能优于世界上最快的超级计算机，就可以建立“量子优越性”。而展示量子系统对经典计算机优越性的方法之一，是比较二者从描述光子通过网络传播特点的未知概率分布中取样的速度，称为高斯玻色取样。通过比较二者完成同一个任务所需要的时间即可判断其计算性能。
本文报道了一台具有强大算力的可编程的量子光子处理器，图1为该系统的光路图，该系统完全可编程，提供了不同模式之间的远程耦合，并允许所有这种耦合被动态编程。使用三个可变分束器(VBSs)序列和相位稳定的光纤环作为光的有效缓冲存储器。该系统在一个6 MHz的脉冲序列中合成一个可编程的多模纠缠高斯态，然后将其部分解复用到16个输出通道，并使用光子计数探测器进行取样。
图1 可编程光子处理器的高维高斯玻色取样流程。脉冲OPO的单模压缩状态的周期脉冲进入三个动态可编程环式干涉仪序列。每个环路包含一个VBS，包括一个可编程移相器，和光纤延迟线。在干涉仪的输出端，高斯态被发送到一个1到16的二进制开关树(demux)，该树在光子计数器读取之前对输出进行部分解复用。
此外，研究人员绘制了每个样本的经典模拟时间分布图，以星形表示运行时间最大的样本。并与九章2.0的算力进行了比较。他们表示该实验模拟的难度比之前高7个数量级，而且Borealis不会被当前最先进的贪婪算法或交叉熵中的经典高斯态欺骗。
图2 实验中每个样本的经典模拟时间分布图。红色为Borealis，蓝色为九章2.0，星号表示每个实验中复杂度最高的样本。
该研究成功地证明了高斯玻色取样的光量子计算的优越性。与之前用于此类演示的光子器件不同，Borealis在所有使用的门上提供了动态可编程性，显示了真正的光子数分辨检测，并且光学组件和路径更加简单。在所有量子计算优越性的光子演示中，该系统最多可检测到219个光子。这是目前报道的最大的量子优越性光子实验。此外，研究人员表示该工作无疑是通往实用量子计算机道路上的一个关键里程碑，也验证了光子学的确可作为实现这一目标的关键技术。笔者认为目前距离实现数百万量子比特的量子计算机还很遥远，也没有办法预测哪种技术路线会首先成功商业化。但笔者相信会有越来越多的技术超越现有的量子计算优越性，实现“量子霸权”。
文章链接：
Lars S. Madsen.et al. Quantum computational advantage with a programmable photonic processor.Nature,2022.
https://doi.org/10.1038/s41586-022-04725-x
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04725-x
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