量子芯片的大乱战时代正式开启

2018年初，量子计算的竞争格局继续升温。但当下的量子计算格局就像是50年前的半导体芯片行业。

硅基集成电路（IC）于1968年进入“中规模”集成阶段。在短短几年内，单个芯片上的晶体管数量就从十个激增至数百个。一段时间后变成了数千个，然后是几万个，而现在——五十年后的今天——单个芯片上晶体管的数量已达数百亿。

量子计算是量子物理的一个实际应用，它将被冷却到毫开尔文温度的单个亚原子粒子作为计算元素（compute elements）。 这些亚原子计算元素被称为“量子位”。量子位可以用CMOS技术制造，如标准IC。但若想在量子计算机极度寒冷的运行环境中，通过互连、控制和传感器电路来操纵和协调越来越多的量子位，需要新的科学和技术的发展。

量子计算目前正处于量子位只有两位数的时代。2017年，一个具有20个通用物理量子位的芯片横空出世，「我」相信2018年，我们将见证具有超过50个通用量子位的芯片诞生。但是第一个面向大众市场的通用量子计算机需由数千个逻辑量子位构成。逻辑量子位是容错的，可以进行错误检测并最终纠错。几千个逻辑量子位至少可以转换成几万个物理量子位——这取决于物理量子位构造——数量级也可能更高。

事实上，从几十演变为几百个物理量子位需要一定的时间；从几百到几千则需要更长的时间。专家们认为，一个具有数千个逻辑量子位并可商业化部署的量子计算机问世至少需要十年的时间，甚至二十年。“量子至上”很难一蹴而就。不过与此同时，许多供应商正在取得令人瞩目的进展。

这是2018年初量子计算的记分卡。量子计算目前正处于快速扩张阶段，但当数量较少时，快速增长很容易。

量子计算模拟

模拟数十个物理量子位需要大量的“传统”计算能力，这相当于当下最先进的基于IC的计算、内存、存储和网络结构。如果研究人员可以真正构建与当前仿真系统一样大的真实系统，这些“仿真软件”可能比他们模拟的量子计算机运行速度慢几个数量级。

上周，来自Jülich超级计算中心，武汉大学和格罗宁根大学的欧洲研究人员组成的团队成功地模拟了一个46量子位的通用量子计算机。 这个模拟打破了美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室4月份创下的 45量子位的记录。去年7月，哈佛 - 麻省理工学院超冷原子中心和加州理工学院的一个美国团队模拟了一个51量子位量子计算机，但它是为了解决一个特定的方程，而不是通用的模拟。 去年11月，马里兰大学和美国国家标准与技术研究院（NIST）的一个小组发表了一篇关于53量子位模拟器的论文，但它也是为了解决一个特定的问题。

同时，在云计算中，IBM在一台经典的超级计算机上内部模拟了一个56量子位的通用系统。但是，在公开使用16量子位系统的情况下， IBM似乎并不重视Q Network项目之外的最终用户仿真。 微软新推出的量子开发套件支持在其Azure云中模拟“超过40个量子位”，其本地基于PC的模拟可以在16GB内存中扩展到大约30个量子位。 我不得不怀疑，微软的Azure量子计算模拟是否与它最近与Cray的合作关系有关。Rigetti的基于云的Forrest模拟器可以模拟多达36个量子位。 Google的Quantum Playground可以模拟多达22个量子位。

通用芯片

2017年底，IBM推出了20量子位芯片，这是IBM Q Network发布的基石（详细信息请参阅下面Q Network的公告）。IBM表示，他们已经构建好并在内部测试了一个50量子位芯片。IBM Q Network的参与者可以访问新的20量子位系统，随着量子位芯片发展，他们还可以提前访问50量子位芯片。

英特尔在去年十月份向其研究合作伙伴QuTech（荷兰量子计算和量子互联网研究中心）交付了一个17量子位的测试芯片，并于2018年初在消费电子展（CES）上展示了一个49量子位芯片。Rigetti本周宣布，其19量子位芯片可用于云访问（访问需经Rigetti批准）。

Rigetti的芯片是20量子位架构，其中一个量子位有一个制造缺陷，紧随在IBM之后。谷歌已经在内部测试了6个、9个和20个量子位芯片，并且正在研究一个49量子位芯片，该芯片本计划在2017年底交付使用，但并没有如期发布。

Atos表示，其40量子位模拟器基于英特尔的Xeon处理器，但专用硬件加速器“即将问世”。这并不奇怪，因为IBM正在内部使用其Power Systems在开发过程中模拟量子计算机。

量子软件开发

在软件方面，为了吸引学术研究人员到特定的体系结构，开源关键代码是必需的，因为这些研究人员在过去的几十年里一直在开源内部量子计算环境。

今年，IBM开放了QASM（Quantum ASseMbler），这是IBM QISKit（Quantum Information Software Kit）的一个关键部分 。XACC（EXtreme scale ACCelerator）连接到Rigetti的模拟器和原型芯片以及D-Wave的生产系统。 QuTiP（Quantum Toolbox in Python）是开源的量子计算模拟器，在各大量子计算硬件社区中使用（阿里巴巴、亚马逊、谷歌、霍尼韦尔、IBM、英特尔、微软、诺斯鲁普·格鲁曼、Rigetti和RIKEN的标志都在其网站上出现）。

据推测，QuTiP正被用来模拟正在开发的硬件架构。Google与Rigetti合作了一个编译和分析量子化学问题的开源软件包——OpenFermion。微软则推出了Q＃（Q-sharp）量子计算语言（请在下文中阅读有关微软的更多信息）。相关的活动还有很多，在此不再一一赘述。

关于中国

由于缺少量子计算机的出版物和公告，中国公司一直受到广泛的关注。今年中国宣布成立了价值100亿美元的量子信息科学国家实验室，并计划于2020年开放。阿里巴巴、百度和腾讯在人工智能和深度学习投入了大量资金，希望今年可以听到更多关于他们关注量子计算的消息。最近的大公告

微软宣布量子开发套件

微软在二十年前——2000年——就开始从事量子计算工作。去年九月份，微软在Ignite上宣布，它将在2012年发现的Majorana Fermions基础上开发量子计算程序。如果微软能够利用Majorana Fermions，微缩逻辑量子位可能比替代量子位技术经济得多——仅需大约10个物理量子位到一个逻辑量子位，而不需成千上万个。

但是，在其大型的Majorana Fermion推出之后，微软一直闭口不言其硬件进展。 相反，微软专注于量子模拟的新的Q＃语言，使其紧密融合其Visual Studio集成开发环境（IDE）和量子计算机模拟工具，包括分析资源利用率的跟踪模拟器，以及大量的库、代码示例和所有的文件。

微软的量子模拟器使用英特尔的高级矢量扩展指令集，自2011年“Sandy Bridge”处理器一代以来，在英特尔处理器中得到了支持。 微软去年也宣布了它的项目——基于FPGA的AI加速器的“脑波计划”（“Brainwave”），并暗示它正在Brainwave上运行“量子启发优化”。我的猜测是，微软正在通过优化Brainwave的FPGA深度神经网络（DNN）逻辑，提高深度学习模型的准确性或速度，或提高这两者。微软的开放十分重要，因为使用Visual Studio IDE的企业软件开发人员有很多。 这是一个成熟高效的工具包。将量子计算集成到Visual Studio中可能会使新一代的学术研究人员告别开源IDE，就像英伟达通过其CUDA应用程序编程接口（API）和工具包去实现GPU编程一样。

IBM宣布Q Network

IBM已经推出了QISKit API和devkit，以供开发人员访问IBM基于云的Quantum Experience和本地模拟器。去年十二月，IBM推出了Q Network生态系统开发计划。IBM将基于支付能力和对IBM量子生态系统可能的贡献值来限定会员资格，而没有在会员级别上设限。

访问IBM的量子计算资源非常简单，通常访问都是Q Network参与者的一或两代访问硬件和最新的开发资源。 有三种类型的会员，公布的参与者是：•Hubs（教育、研究、开发和商业化区域中心）：庆应义塾大学，墨尔本大学，橡树岭国家实验室（ORNL），牛津大学和IBM研究院•合作伙伴（特定行业或学术领域的先驱）：戴姆勒（Daimler），摩根大通（JPMorgan Chase & Co），JSR和三星（Samsung）•成员（制定量子准备战略）：巴克莱（Barclays），本田（Honda），Materials Magic（日立金属集团）和长濑（Nagase）IBM的Q Network和更大的IBM Q体验用户群的目标用户是研究生，学术研究人员和商业研究人员。无论是提供基础设施还是理解如何通过量子计算机编程来解决有用问题，量子计算都还处于实验阶段。量子计算目前还处于发现和启发阶段。

IBM表示，Q Experience工具被1500多所大学，300多所私立教育机构和300多所高中用作其物理课程的一部分。 这也是英伟达成功的CUDA工具教育推广战略。IBM称35个第三方研究出版物使用了Q Experience工具，这个数字令人印象深刻——它突显了量子计算早期研究人员正在进行的激烈竞争。

关于未来

实现量子计算的商业化，我们还有很长的路要走。途中可能会有一些暂时的优势， 但随着投入量子计算研发的大量投入，如果没有持续长期的研发和商业化战略，任何一个竞争者的短期量子优势都将转瞬即逝。

不出意外的话，2018年我们将看到具有50个或更多通用量子位的系统。我们还将看到一些更专门的系统——超过2000个物理量子位，在解决某一类问题时突显出显著的量子优势。我们计划在3月份参加量子通