谷歌發布72位量子處理器Bristlecone，量子霸權又向前邁進一步

Google 量子人工智慧實驗室的目標是建立一台可以用來解決實際問題的量子計算機。實驗室的策略是探索近期的應用，同時做到所用的系統可以向前兼容大規模通用糾錯量子計算機。為了使量子處理器能夠運行經典模擬範圍之外的演算法，該處理器除了需要大量的量子位外，還必須在讀出和邏輯運算方面保證較低的錯誤率，例如單比特和雙比特門。

在洛杉磯舉行的美國物理學會年度會議上，谷歌展示了他們的還在測試中的新量子處理器Bristlecone(狐尾松)。這一名字的由來是源於晶元中的量子比特排列成類似松果鱗片的圖案。目前，這一基於門的超導系統處理器的目標是給研究量子比特技術的系統誤碼率和擴展性以及在量子模擬、優化和機器學習中的應用提供一個測試平台。

圖 | 谷歌最新的量子處理器 Bristlecone（左），其可能會首次實現超越傳統計算機的量子霸權。在右邊的放大示意圖上，每個「X」代表一個量子比特，最近鄰量子比特之間以線性陣列方式連接。

該處理器在設計原則上保留了之前谷歌 9 位量子比特的線陣技術的基本物理特性。在先前的 9 量子位技術上，谷歌方面得到的最好的結果是將讀出、單量子比特門、最重要的兩量子比特門的誤碼率分別控制在了 1%、0.1% 和 0.6%。現在 Bristlecone 也使用了相同的耦合、控制和讀出方案，唯一的不同是變成了 72 個量子位的正方形陣列。谷歌方面表示，選取 72 位量子位這一數值不僅能展現未來的量子霸權，還能利用面編碼技術進行一階和二階糾錯研究，促成在實際硬體上實現量子演算法的開發。

上面的 2D 概念圖顯示了誤差率和量子比特數之間的關係。谷歌量子人工智慧實驗室的預期研究方向為圖中紅色曲線，谷歌希望在搭建糾錯量子計算機的過程中實現近期應用。

在將量子處理器投入具體的應用領域前，對量子處理器的能力進行量化尤為重要。目前，谷歌的理論團隊已經為這個任務開發了一個基準測試工具。研究者可以將隨機量子電路應用到器件上，並根據經典模擬來檢查採樣輸出分布，從而分配單個系統的誤差。

與採用 0 或 1 為比特的傳統計算機不同，歸功於量子疊加效應，一個量子位可以是 0，1 或兩者的混合體。當一個量子處理器可以在足夠低的誤差下運行，並且其計算能力超越傳統的超級計算機的話，那麼我們就將這一成就稱之為所謂的「量子霸權」，但這就需要隨機電路在量子位數和計算長度 (深度) 上都必須很大。一般實現量子霸權的量子計算機需要超過 50 位的量子比特，目前科學家們仍在努力實現控制這麼多精細的量子體。

儘管現在還沒有那家公司能實現超越傳統超級計算機的目標，但據谷歌的最新計算，其量子霸權可達 49 個量子比特，電路深度超過 40 個，雙量子比特錯誤率控制在 0.5％以下。谷歌的研究者表示，實現量子處理器在實驗上超過傳統超級計算機將是該研究領域的一個分水嶺，並且也仍舊是谷歌未來的關鍵目標之一。

圖 | 科學家 Marissa Giustina 正在位於聖巴巴拉的量子人工智慧實驗室安裝 Bristlecone 晶元

目前谷歌方面正在努力使 72 位量子比特的 Bristlecone 處理器達到與之前 9 量子比特晶元相近誤差率。研究者們相信 Bristlecone 將是建設較大規模的量子計算機可行性的一個有力的原理性證明。

目前，想要實現在較低的系統誤差下操作 Bristlecone 仍舊是個大工程，研究者需要從軟體到控制電子產品到處理器本身等一整套技術之間進行協調。而最終正確處理這個問題，還需要經歷多次細緻的系統工程迭代。

不過谷歌方面謹慎且樂觀地認為，Bristlecone 是可以實現量子霸權，並覺得學習製造和操作這種驚人計算水平的設備是一項令人興奮的挑戰！

來自加州大學聖巴巴拉分校的谷歌物理學家 John Martinis 表示, 他們剛開始進行 Bristlecone 的測試，並且目前的測試情況非常樂觀。另外，他補充到，如果一切順利的話，量子霸權的演示可能在幾個月內實現。

最後谷歌研究者表示期待能夠一起分享相關成果，並且允許合作者在將來一起進行實驗。

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