兩年前，谷歌宣布實現(xiàn)了“量子霸權(quán)”，用量子計算機完成了一個經(jīng)典計算機不可能完成的任務。

現(xiàn)在，來自中科院理論物理所的研究者，用數(shù)學方法追上了谷歌的“量子霸權(quán)”。

他們用實驗證明了：經(jīng)典計算機在使用一種新的算法后，谷歌量子計算機的優(yōu)勢，似乎并沒有當初宣傳的那樣大。

2019 年 10 月 23 日，谷歌發(fā)表 Nature 封面文章：53 個量子比特的處理器 Sycamore 在 200 秒內(nèi)，完成了超級計算機需要 1 萬年才能算完的任務。

▲ 谷歌 Sycamore 量子處理器

2 年后，中科院團隊在 512 個英偉達 V100 組成的計算集群上，在 15 小時內(nèi)完成了同樣任務。

其實谷歌當年提出“量子霸權(quán)”概念時，就遭到了業(yè)界質(zhì)疑。

IBM 首先指出，谷歌所說的 1 萬年只是特定算法，實際上只要算法優(yōu)化得當，全球頂級超算 Summit 大約只需 2.5 天即可計算完成。

也就是說，谷歌的量子計算機雖然更快，但并不是不可逾越的鴻溝。

現(xiàn)在，IBM 的質(zhì)疑得到了中國科學家的實驗證實。

中科院團隊估算，如果把這套程序移植到算力為 ExaFLOPS 的超算上，可能只需幾十秒，那就比量子計算機還快了。

此外，他們的方法得到的計算結(jié)果比 Sycamore 準確性“高得多”。

用該方法生成的 100 萬個不相關(guān)樣本的保真度為 0.0037，而谷歌量子計算機的保真度僅為 0.002。

優(yōu)化量子模擬算法

當初，谷歌 Sycamore 執(zhí)行的計算任務是，描述量子隨機數(shù)生成器的分布。通過一系列隨機數(shù)在 53 個量子比特的電路中演化，得出隨機數(shù)的概率分布。

從原理上來說，如果用算法來模擬 Sycamore 中的量子物理學，那么經(jīng)典計算機也能獲得與量子計算機相同的結(jié)果，但是所需的計算資源太大。谷歌預測全球最強超算也需要 1 萬年。

但中科院團隊認為，谷歌估計的計算時間依賴于特定的經(jīng)典算法，而不是適用于所有可能算法的理論極限”。

因此可能存在一種經(jīng)典算法追上乃至打破谷歌“量子霸權(quán)”。

他們沒有直接完全模擬量子過程，而是使用了一種簡化算法，可以達到與 Sycamore 相同的隨機性，并具有相同的物理模式。

他們將 Sycamore 量子比特的相互作用描述為三維張量網(wǎng)絡(luò)，用張量來表示量子比特屬性之間的關(guān)系。

上圖中，最左側(cè)一層表示 53 個量子比特的初始狀態(tài)，最右側(cè)一層表示終止狀態(tài)。新算法通過切斷網(wǎng)絡(luò)的一些連接來簡化關(guān)系，從圖像上看就像是在三維網(wǎng)絡(luò)上“鉆孔”。

至于鉆孔的位置，則是由 Sycamore 芯片本身的物理結(jié)構(gòu)決定的。

這種收縮張量網(wǎng)絡(luò)的方法讓模擬量子芯片成為可能，可以將 Sycamore 分拆為數(shù)個較小的子網(wǎng)絡(luò)。

論文的最后，團隊表示：

如果我們對量子霸權(quán)電路的模擬，可以在現(xiàn)代超級計算機中高效地實現(xiàn)，原則上，整體模擬時間可以減少到幾十秒，比谷歌的硬件實驗更快。

該團隊在接受《南華早報》采訪時說：

據(jù)我們所知，這是第一次在實踐中，用經(jīng)典方法解決了保真度大于谷歌 Sycamore 電路的采樣問題。

算法已開源

早在今年 3 月，他們就在 60 個 GPU 上進行了模擬實驗，耗時約 5 天。

經(jīng)過半年多的優(yōu)化，最終他們在 512 個英偉達 V100 組成的計算集群上，達成了 15 小時的成就。

而且他們并沒有對運算過程做進一步優(yōu)化，張量收縮過程使用的仍是現(xiàn)成 Python 庫，若使用其他軟件還可能更快。

目前，這個模擬算法已經(jīng)在 GitHub 開源，如果你有足夠計算資源運行該程序 —— 一臺顯存超過 32GB 的計算機。

他們還提供了一個 Demo 程序，用于計算該算法一個子任務的總運行時間。

量子計算機也在發(fā)展中

不過需要指出的是，量子計算機也在不斷發(fā)展中。

谷歌量子計算團隊的負責人 Hartmut Neven 曾表示，即使其他研究人員減少了進行經(jīng)典模擬所需的時間，量子硬件也在不斷改進。

比如，這個月 IBM 就實現(xiàn)了而 127 量子比特的計算機，是谷歌 Sycamore 規(guī)模的 2 倍多，再想用經(jīng)典算法超越就很難了。

領(lǐng)導這項研究的張潘教授也承認，Sycamore 在處理量子計算方面仍然“快得多”，而經(jīng)典超級計算機在擴展和處理更復雜任務的能力方面受到限制。

作者簡介

這篇論文的第一作者是中科院理論物理所研究生 Pan Feng，本科畢業(yè)于南京航空航天大學，目前已經(jīng)在 PRL 等期刊上發(fā)表多篇論文。

本文第二作者是北大元培學院 Chen Keyang。

而通訊作者是 Pan Feng 導師，中科院理論物理研究所教授張潘，他的研究領(lǐng)域是統(tǒng)計物理學、應用數(shù)學和計算機科學。

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