兩年前，Google宣布實現了”量子霸權”，用量子計算機完成了一個經典計算機不可能完成的任務。 現在，來自中科院理論物理所的研究者，用數學方法追上了Google的”量子霸權”。 他們用實驗證明瞭：經典計算機在使用一種新的演算法后，Google量子計算機的優勢，似乎並沒有當初宣傳的那樣大。

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

▲ Google Sycamore 量子處理器

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

其實Google當年提出”量子霸權”概念時，就遭到了業界質疑。

IBM 首先指出，Google所說的 1 萬年只是特定演算法，實際上只要演算法優化得當，全球頂級超算 Summit 大約只需 2.5 天即可計算完成。

也就是說，Google的量子計算機雖然更快，但並不是不可逾越的鴻溝。

現在，IBM 的質疑得到了中國科學家的實驗證實。

中科院團隊估算，如果把這套程式移植到算力為 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果比 Sycamore 準確性”高得多”。

用該方法生成的 100 萬個不相關樣本的保真度為 0.0037，而Google量子計算機的保真度僅為 0.002。

優化量子模擬演算法

當初，Google Sycamore 執行的計算任務是，描述量子隨機數生成器的分佈。 通過一系列隨機數在53個量子比特的電路中演化，得出隨機數的概率分佈。

從原理上來說，如果用演算法來類比 Sycamore 中的量子物理學，那麼經典電腦也能獲得與量子電腦相同的結果，但是所需的計算資源太大。 Google預測全球最強超算也需要 1 萬年。

但中科院團隊認為，Google估計的計算時間依賴於特定的經典演算法，而不是適用於所有可能演算法的理論極限」。

因此可能存在一種經典演算法追上乃至打破Google”量子霸權”。

他們沒有直接完全類比量子過程，而是使用了一種簡化演算法，可以達到與 Sycamore 相同的隨機性，並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路，用張量來表示量子比特屬性之間的關係。

上圖中，最左側一層表示 53 個量子比特的初始狀態，最右側一層表示終止狀態。 新演算法通過切斷網路的一些連接來簡化關係，從圖像上看就像是在三維網路上”鑽孔”。

至於鑽孔的位置，則是由 Sycamore 晶片本身的物理結構決定的。

這種收縮張量網路的方法讓類比量子晶元成為可能，可以將 Sycamore 分拆為數個較小的子網路。

論文的最後，團隊表示：

如果我們對量子霸權電路的類比，可以在現代超級計算機中高效地實現，原則上，整體模擬時間可以減少到幾十秒，比Google的硬體實驗更快。

該團隊在接受《南華早報》採訪時說：

據我們所知，這是第一次在實踐中，用經典方法解決了保真度大於Google Sycamore 電路的採樣問題。

演算法已開源

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。

經過半年多的優化，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。

而且他們並沒有對運算過程做進一步優化，張量收縮過程使用的仍是現成 Python 庫，若使用其他軟體還可能更快。

目前，這個模擬演算法已經在 GitHub 開源，如果你有足夠計算資源運行該程式 —— 一台顯存超過 32GB 的電腦。

他們還提供了一個 Demo 程式，用於計算該演算法一個子任務的總運行時間。

量子計算機也在發展中

不過需要指出的是，量子計算機也在不斷發展中。

Google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典類比所需的時間，量子硬體也在不斷改進。

比如，這個月 IBM 就實現了而 127 量子比特的計算機，是Google Sycamore 規模的 2 倍多，再想用經典演算法超越就很難了。

領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”，而經典超級計算機在擴展和處理更複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，本科畢業於南京航空航太大學，目前已經在 PRL 等期刊上發表多篇論文。

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，他的研究領域是統計物理學、應用數學和計算機科學。