今年 3 月，Google 推出由超导电路制成的 72 个量子位元 Bristlecone 芯片，超过 IBM 的 50 量子位元和英特尔的 49 量子位元，成为迄今为止最大的量子芯片。
▲ Bristlecone 是 Google 的最新量子处理器（左）。右侧是芯片的架构示意图，每个“X”代表一个量子位元，相邻最近的量子位元之间有相连。
不少学者曾表示，量子电脑获得 50~100 个量子位元就能实现“量子霸权”，在一些领域有传统电脑没有的能力，比如化学和材料学模拟分子架构，还有处理密码学、机器学习一些问题。
Google 的 Bristlecone 给我们期待，但硬件具备，只欠东风。目前量子计算并没有真正解决传统电脑无法解决的问题。
为了让量子电脑真正发挥效用，Google 近日推出用于量子电脑的开源框架 Cirq，以便大众可为量子电脑开发有用的算法。
Google AI Quantum 部落格文章写道，“Cirq 专注于眼前问题，帮助研究人员了解 NISQ 量子电脑能否解决有实际重要性的计算问题。”
量子位元相比传统电脑位元更强大，是由于两个独特的量子现象：叠加（superposition）和纠缠（entanglement）。量子叠加使量子位元同时具 0 和 1 数值，可进行“同步计算”（simultaneous computation）。量子纠缠使分处两地的两个量子位元能共用量子态，创造出超叠加效应：每增加一个量子位元，运算效能就翻一倍。比方说，使用 5 个纠缠量子的算法，能同时进行 25 或 32 个运算，传统电脑只能一个接一个算。理论上， 300 个纠缠量子能进行的并列运算数量，比宇宙的原子还多。
Google 看来，过去几年，量子计算在量子硬件的构建、量子算法方面都有明显发展，随着 Noisy Intermediate Scale Quantum（NISQ）电脑出现，开发用于理解这些机器功率的算法变得越来越重要。然而，NISQ 处理器上设计量子算法时的常见问题是，如何充分利用这些有限的量子器件 ，集中资源解决难题，而不是耗在算法与硬件之间的不良对映。此外，一些量子处理器有复杂的几何约束和其他细微差别，舍弃这些将导致错误的量子计算，或导致修改和次优的计算。
NISQ 概念由美国人 John Preskill 提出，是嘈杂中型量子（Noisy Intermediate-Scale Quantum）的简称。拥有 50~100 量子位元、高保真量子门（Quantum Gate）的电脑，便可称为 NISQ 电脑。
Google 开发的具 72 个量子位元 Bristlecone 芯片便是 NISQ。Google 希望借助 NISQ 在 5 年内达成商业化。 据了解，该框架尚未在真正量子电脑执行（只是模拟），但有望帮助量子电脑找到用途。
Criq 能提供什么样的算法开发支援？
Cirq 为用户提供精确控制量子电路、经最佳化的资料架构，可用于编写和编译这些量子电路，进而使用户充分利用 NISQ 架构。Cirq 支援在模拟器区域执行这些算法，可透过云端与量子电脑或更大的模拟器整合。
此外，Cirq 支援在模拟器执行算法，如果将来有量子电脑或更大的模拟器，也很容易透过云端，把装置和算法整合起来。
Google 还同时发表 Criq 的应用范例──OpenFermion-Cirq。OpenFermion 是一开发化学问题量子算法的平台。OpenFermion-Cirq 则是开源程式库，将量子模拟算法编译成 Cirq。新程式库利用最新进展为量子化学问题构建低深度量子算法，使用户能从化学问题的细节转变为高度最佳化的量子电路，自订为在特定硬件执行。例如，该程式库可用于轻松构建量子变分算法，以模拟分子和复杂材料的特徴。
Google 表示，如果要发挥全部潜力，量子计算将需要强大的跨界和学术合作。构建 Cirq 时与早期测试人员合作，以获得 NISQ 电脑算法设计的回馈和见解。
以下是与早期采用者的 Cirq 合作范例：
Quantum Benchmark 提供的本质是量子诊断工具，可告知一般使用者量子处理器的错误率，并帮助抑制这些错误。
QCWare 首席首席执行官马特约翰逊表示，Google 模拟器的优势是用户最终能在其上执行大规模问题，软件允许用户在多硬件平台执行量子算法。“这将使我们的用户能利用在功率方面肯定会成为领先硬件系统的产品”。
Google 称，Google AI Quantum 团队正使用 Cirq 建立在 Google 的 Bristlecone 处理器执行的电路。将来，Google 计划在云端提供此处理器，而 Cirq 将成为用户为此处理器编写程式的界面。与此同时，Google 希望 Cirq 能提高各地 NISQ 演算法开发人员和研究人员的工作效率。
NISQ 是令人充满期待的术语，Google 的 Bristlecone 也让人看到量子位元数量不断增加的希望。然而，对量子电脑的应用，很多专家并不“兴奋”。
MIT 的 Seth Lloyd 教授认为，想要开发出有用的应用，系统至少要超过 100 个量子位。
Intel 进阶副总裁、首席技术长兼 Intel 研究院院长 Michael Mayberry 曾告诉雷锋网，虽然他看好量子计算的前景，但也坦承这技术还有漫长的路要走；实际上，量子计算离真正大规模商用还需 10 年时间。不仅如此，即使量子计算进入商用，也不会淘汰经典的计算方法（比如说当下基于 CPU 的计算），不管深度学习还是人工智能，都不会因为量子计算崛起发展而消失──当然，量子计算可解决很多目前常规计算能力无法解决的问题，比如说模拟材料、模拟药品、后量子时代的加密算法等。
看来，量子电脑的发展道阻且长。借助 Google 的 NISQ 量子电脑和基于此的 Criq 演算法，更多探索和想像或将发生。
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：影片截图）
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