量子优势，再被证明，三分天下，哪国最强？

光量子计算的领导者加拿大Xanadu公司推出了其最新的光量子计算机Borealis，Borealis展示了其量子优势（也作量子霸权），用36微秒解决了一项使用当今最好的超级计算机至少需要9000年才能完成的任务，这一成就发表在Nature 杂志上[1]。

Borealis是第一台提供可编程以展示量子计算优势的光量子计算机，也是第一次在云中向公众提供具有量子优势的机器。这是构建大规模容错量子计算机道路上的一个重要里程碑，也验证了光子作为实现这一目标的关键技术特征。

01. 量子优势的实现

Borealis通过高斯玻色子采样（Gaussian boson sampling）验证了其量子优势，玻色子采样对于普通计算机来说是一项艰巨的任务，因为计算的复杂性随着光子数量的增加而急剧增加。Borealis 本质上是通过直接测量多达 216 个纠缠光子的行为来计算答案。

Borealis通过合成 216 个压缩态量子比特的量子态，根据用户指定的程序在三个维度上纠缠。然后，它以超过任何现有经典超级计算机的能力的速度从该状态生成样本。

如果使用直接模拟，世界上最快的超级计算机将需要大约 9,000 年才能生成一个这样的样本，而Borealis仅用了 36 微秒。这种运行时间优势是早期光子演示的 5000 万倍以上。具体过程请查看引用[1].

图｜Borealis完全可编程光子处理器的高维高斯玻色子采样

02. Borealis VS 九章，云上服务是亮点

Borealis是第二个在玻色子采样中展示量子优势的设备。

早在2020年12月，由中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等人组成的研究团队通过构建76个光子的量子计算原型机“九章”，实现了高斯玻色采样任务的快速求解，“九章”一分钟完成的任务，世界上最强大的超级计算机需要花费亿年时间，展示了量子优势。

随后，在2021年10月，通过使用改进版的113个光子的“九章2.0 ”，再次显示了量子优势[2]，对于高斯玻色采样问题，超级计算机花费的时间在“九章”的基础上要再增加百亿倍！

图｜“九章2.0” 全部装置三维示意图

相较于“九章”，Borealis是另一个重要的进步，因为它是一个更强大的系统，能够用更多的光子（216 vs 113）进行计算，并有一个简化的架构。

与Borealis相比，九章使用了更多的分光器来向许多不同的方向发送纠缠的光子。但Borealis采取了不同的方法，使用光纤环来延迟一些光子相对于其他光子的通过，即在时间而不是空间上将它们分开。

剥离式设计的一个额外好处是，这台计算机更容易控制，所以它也可以被远程重新编程，让人们可以远程用自己的设置来运行它。

Borealis和九章均通过玻色采样实现了量子优势，然而据官方称，Borealis是完全可编程的量子计算机，并在Xanadu以及AWS云端向用户提供使用。

九章则是研究界的产物，其具有部分可编程能力，仅供研究使用。

03. 三分天下

目前，3个国家实现了量子优势。

第一个展示量子优势的国家是美国，2019年10月，谷歌通过基于超导量子计算机“Sycamore”在随机线路采样（Random circuit sampling）这一特定任务上展示了量子优势。

其次是中国，值得一提的是，中国使用两种物理体系，均实现了量子优势。

2020年12月，由中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等人组成的研究团队通过光量子计算原型机“九章”，在高斯玻色采样任务上实现了量子优势。

2021年6月，由中国科学技术大学潘建伟、朱晓波、陆朝阳、彭承志等组成的研究团队，通过基于超导量子处理器的“祖冲之号”在随机量子线路采样任务上实现了量子优势[3]。而据团队估计，这项任务的经典模拟的计算成本，要比之前谷歌的53量子比特Sycamore量子处理器上的工作高2-3个数量级。

图｜量子处理器“祖冲之号”器件示意图

第三个实现量子优势的国家便是加拿大。Xanadu推出的最新的光量子计算机Borealis，通过高斯玻色采样任务实现了量子优势。

当前实现了量子优势的国家，可谓“三分天下”。

当然，不同国家实现量子优势的团队各有不同，美国的量子优势是由科技巨头谷歌公司主导达成，中国是研究机构主导达成，而加拿大是由纯初创公司达成，从工程技术的角度来说，工业界更具吸引力。

实现量子优势并不是唯一目的，而是最终构建大规模尺寸的容错量子计算机，量子优势的实现仅仅是其道路上的一个重要里程碑。

到目前为止，仍然没有人能够为 "有商业应用的"计算任务证明量子优势，无论是“随机线路”还是“高斯玻色采样”问题，均不能直接关联商业应用，即是人们口中娱乐之余所说的“无用的量子应用”。

谷歌首次解决的随机抽样问题除了证明量子计算在解决某个抽象问题有优势之外，基本上没有其他用途。

但是，随着Borealis的推出，人们可能会从测试玻色子采样的变化开始，将其应用于实用的问题之上。

也许，通过不断升级的量子计算机硬件，有用的量子计算应用很快会到来。

（你看看我，我看看你，笑而不语！）

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引用：