IBM近日在其博客上稱：經過一系列的改進，IBM研究團隊“超額完成”其將量子工作負載的速度提升100倍的承諾，成功將分子模擬的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在雲端運行量子程序。

IBM希望此次提速能使更多的開發人員在化學及其他領域中嘗試量子應用實驗；並且，IBM致力於尋求實用的量子計算用例，並將其交付給盡可能多的開發人員。

以下為博客全文：

我們很高興地宣布，通過一系列改進，研究團隊成功將模擬分子的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在雲端運行量子程序。

去年秋天，我們發布了量子技術路線圖並做出承諾，將量子工作負載的速度提升100倍。今天，我們很高興地宣布，我們不僅實現了這一目標，而且還是“超額完成”。通過一系列改進，研究團隊成功將模擬分子的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在雲端運行量子程序。

到目前為止，我們主要關注在IBM 量子系統上執行量子電路或量子操作序列。然而，實際應用也需要大量的經典計算。我們使用“量子程序”一詞來描述量子電路和經典處理的混合體。一些量子程序在量子和經典之間具有數千甚至數百萬次的互動。因此，構建一個能夠本地加速的量子程序至關重要，而不只是關注量子線路。為執行量子程序而構建的系統需要具有更大的有效容量，並且需要對整個堆棧進行改進，包括雲服務設計、系統軟件、控制硬件，甚至量子硬件。

早在2017年，IBM研究團隊就證明了量子計算機可以模擬氫化鋰分子（LiH）的行為。我們希望將來，量子計算機能夠解決的各種應用的預覽。然而，使用當今的量子計算服務對氫化鋰分子（LiH）建模需要45天，因為電路在經典處理器和量子處理器之間來回傳遞，從而導致大量延遲。

而現在，我們可以在9個小時內解決同樣的問題，速度提高了120倍。

這一成果經過了許多次改進：算法上的改進使得出最終答案所需的算法迭代次數減少了2到10倍；系統軟件的改進使每次迭代的時間快了17秒；處理器性能的改進使算法每次迭代所需的運行次數或是重複線路運行的次數減少了10；最後，控制系統的改進，如更好的讀出和量子位重置性能，使每次工作執行（即幾十個線路的執行）時間從1,000微秒減少到70微秒。

引入“Qiskit Runtime——一種用於量子計算機的容器化服務”也提供了不少助力。當代碼在用戶的設備和基於雲的量子計算機之間進行傳遞時，開發人員可以在Qiskit Runtime執行環境中運行他們的程序，IBM混合雲將在該環境中為其處理該項工作，而不是等待代碼傳遞過程中出現的延遲。新的軟件體系結構和OpenShift Operators運算符使我們能夠最大化的利用計算時間，並最小化等待時間。

我們希望此次加速能使更多的開發人員在化學及其他領域中嘗試量子應用實驗。例如，用戶可以通過Qiskit Runtime嘗試我們新的量子內核對齊算法（quantum kernel alignment algorithm），該算法用於查詢執行機器學習任務的最佳量子核。我們最近通過該算法證明，量子計算機在機器學習的監督方面的速度要比經典計算機快很多。

IBM量子團隊致力於尋求實用的量子計算用例，並將其交付給盡可能多的開發人員。我們希望Qiskit Runtime使世界各地的用戶能夠充分利用計劃於今年推出的127量子位的Quantum Eagle處理器或計劃於2023年推出的1121量子位的Condor處理器。

Qiskit Runtime目前正在對IBM Quantum Network的某些成員進行Beta測試。