谷歌发布72位量子处理器Bristlecone，量子霸权又向前迈进一步

Google 量子人工智能实验室的目标是建立一台可以用来解决实际问题的量子计算机。实验室的策略是探索近期的应用，同时做到所用的系统可以向前兼容大规模通用纠错量子计算机。为了使量子处理器能够运行经典模拟范围之外的算法，该处理器除了需要大量的量子位外，还必须在读出和逻辑运算方面保证较低的错误率，例如单比特和双比特门。

在洛杉矶举行的美国物理学会年度会议上，谷歌展示了他们的还在测试中的新量子处理器Bristlecone(狐尾松)。这一名字的由来是源于芯片中的量子比特排列成类似松果鳞片的图案。目前，这一基于门的超导系统处理器的目标是给研究量子比特技术的系统误码率和扩展性以及在量子模拟、优化和机器学习中的应用提供一个测试平台。

图 | 谷歌最新的量子处理器 Bristlecone（左），其可能会首次实现超越传统计算机的量子霸权。在右边的放大示意图上，每个“X”代表一个量子比特，最近邻量子比特之间以线性阵列方式连接。

该处理器在设计原则上保留了之前谷歌 9 位量子比特的线阵技术的基本物理特性。在先前的 9 量子位技术上，谷歌方面得到的最好的结果是将读出、单量子比特门、最重要的两量子比特门的误码率分别控制在了 1%、0.1% 和 0.6%。现在 Bristlecone 也使用了相同的耦合、控制和读出方案，唯一的不同是变成了 72 个量子位的正方形阵列。谷歌方面表示，选取 72 位量子位这一数值不仅能展现未来的量子霸权，还能利用面编码技术进行一阶和二阶纠错研究，促成在实际硬件上实现量子算法的开发。

上面的 2D 概念图显示了误差率和量子比特数之间的关系。谷歌量子人工智能实验室的预期研究方向为图中红色曲线，谷歌希望在搭建纠错量子计算机的过程中实现近期应用。

在将量子处理器投入具体的应用领域前，对量子处理器的能力进行量化尤为重要。目前，谷歌的理论团队已经为这个任务开发了一个基准测试工具。研究者可以将随机量子电路应用到器件上，并根据经典仿真来检查采样输出分布，从而分配单个系统的误差。

与采用 0 或 1 为比特的传统计算机不同，归功于量子叠加效应，一个量子位可以是 0，1 或两者的混合体。当一个量子处理器可以在足够低的误差下运行，并且其计算能力超越传统的超级计算机的话，那么我们就将这一成就称之为所谓的“量子霸权”，但这就需要随机电路在量子位数和计算长度 (深度) 上都必须很大。一般实现量子霸权的量子计算机需要超过 50 位的量子比特，目前科学家们仍在努力实现控制这么多精细的量子体。

尽管现在还没有那家公司能实现超越传统超级计算机的目标，但据谷歌的最新计算，其量子霸权可达 49 个量子比特，电路深度超过 40 个，双量子比特错误率控制在 0.5％以下。谷歌的研究者表示，实现量子处理器在实验上超过传统超级计算机将是该研究领域的一个分水岭，并且也仍旧是谷歌未来的关键目标之一。

图 | 科学家 Marissa Giustina 正在位于圣巴巴拉的量子人工智能实验室安装 Bristlecone 芯片

目前谷歌方面正在努力使 72 位量子比特的 Bristlecone 处理器达到与之前 9 量子比特芯片相近误差率。研究者们相信 Bristlecone 将是建设较大规模的量子计算机可行性的一个有力的原理性证明。

目前，想要实现在较低的系统误差下操作 Bristlecone 仍旧是个大工程，研究者需要从软件到控制电子产品到处理器本身等一整套技术之间进行协调。而最终正确处理这个问题，还需要经历多次细致的系统工程迭代。

不过谷歌方面谨慎且乐观地认为，Bristlecone 是可以实现量子霸权，并觉得学习制造和操作这种惊人计算水平的设备是一项令人兴奋的挑战！

来自加州大学圣巴巴拉分校的谷歌物理学家 John Martinis 表示, 他们刚开始进行 Bristlecone 的测试，并且目前的测试情况非常乐观。另外，他补充到，如果一切顺利的话，量子霸权的演示可能在几个月内实现。

最后谷歌研究者表示期待能够一起分享相关成果，并且允许合作者在将来一起进行实验。