量子計算的必要性與挑戰

說到量子計算，大部分人都覺得這一技術離我們還很遠，至少離應用場景落地還有很長一段時間，還有少部分反對者覺得這和“永動機”沒什么差別，所謂的量子霸權都是謊言。但實際上，在不少研究中，量子計算都已經得到利用。這些使用非傳統芯片的量子計算系統，使用量子比特作為基本單位來進行運算，而不再是傳統的二進制經典比特，其速度也將遠超傳統計算機。

其實對于全球各大HPC中心來說，量子計算已經早已在計劃內了。去年11月IQM和Atos兩家公司調研了110個全球HPC中心，得出的結論中指出：對于全球52%的HPC中心來說，保證競爭力是首要目標，而且27%的HPC中心有過量子計算的經驗了，49%的HPC重心將在2023年首次采用量子計算技術，等于說到了2023年，76%的HPC中心都將用上量子計算技術。

為什么需要量子計算

照理說，目前量子計算能完成的一些任務，比如氣候變化預測、汽車碰撞模擬、藥物研發和加密等，這些也能在當下的超級計算機和其他HPC系統中完成，那我們為何還需要量子計算或量子計算機的存在呢？這就不得不提到當下這些高性能計算遇到的各大挑戰了。

隨著今年超算正式跨入Exascale級別，各大地區的HPC中心、國家實驗室也都已經有了Exascale級別的計劃，因為在他們看來，提高算力才是保持競爭力的唯一途徑。但我們看看現在的超算系統，為了遞增的性能提升，動輒數千塊CPU、GPU，大面積的機房，可怕的功耗。這對于任何一個機構來說，不管有沒有國家支持，都得付出巨大的設備和維護成本。我們總不能一邊想著用超算解決氣候問題，又在加劇能耗吧？

而且傳統硬件的性能瓶頸并沒有因為這幾年的創新而消失，這不僅指的是算力，還有存儲、帶寬和時延等。盡管各種加速器、異構計算起到了一定的延緩作用，但隨著大家開始追求Zettascale級別的算力，這些瓶頸的出現可以說是必然的結果。

所以在算力上，我們需要的不是這樣遞增的提升，而是指數級的增長。1位經典比特中，只能存放0或1，而1位量子比特卻可以同時疊加0和1的狀態，而位數一多，這樣的狀態數量就會呈指數級增長，這也是為何量子計算研究都在朝著更多量子比特數推進的原因。從能效的角度來看，由于算力的指數級增長，量子計算機所需的空間和能耗都要更少，而且哪怕提升到數千個量子比特，其功耗也不會有多大的變化。

各國已經在行動

盡管量子計算還在發展初期，但不少研究機構都開始做出突破，并加以實驗了。就拿我國來說，去年北京量子信息科學研究院就發布了長壽命的超導量子比特芯片，將量子比特相干時間達到500微秒以上。這一參數決定了量子計算機一系列核心性能問題，因為要想進行量子計算就必須要在相干時間內完成，否則就會因為與環境因量子發生糾從而退相干，也只有這種長相干時間的量子芯片實現具有操作價值的量子算法。目前該芯片的研發團隊也在研究把這一技術應用于多比特制備中。

歐洲弗勞恩霍夫協會也用到了IBM的27量子比特量子計算機，并將其用于一系列的量子計算研究中，比如對復雜資金流的有效分析，可持續生產與物流的智能算法和新型電池建模等等。澳大利亞量子計算公司Silicon Quantum也在近日宣布制造出首個原子大小的量子集成電路，這也證明了量子計算硬件的擴展潛力無限。

量子計算面臨的挑戰

但量子計算確實沒有什么落地場景，這是因為其技術本身尚未成熟，還面臨著不少挑戰。比如在編程上，對于超算來說，目前已經有了很完善的編程體系，各大軟硬件廠商也在逐步超算程序代碼的可移植性。而量子計算采用的是完全不同的編程思路，所以開發者必須得換一套框架，重新開發算法來解決現有的問題。

再者就是能耗問題，固然我們在前面提到了量子計算機的能耗會顯著低于傳統的超級計算機，但從系統整體功耗的角度來看卻未必，因為量子計算系統最耗電的地方還是在冷卻系統上。比如要想維持量子態就必須維持在接近絕對零度下的極低溫運行，比如用上無液氦稀釋制冷機等，這些冷卻系統的功耗可要遠超現代超算的冷卻系統。不過好就好在這類冷卻系統的功耗往往不會再進一步提升了，所以隨著規模的擴大，量子計算系統的功耗最終還是會低于傳統超算，所以量子計算還是得先在冷卻技術上獲得突破。

結語

在我們看待量子計算這一技術時，一定不要相信過度炒作，也不要相信那些夸大其實的時間跨度。就像不久前上市量子計算公司IonQ被指責夸大其硬件一樣，這些名不副實的消息對量子計算只有壞處。但我們同樣不能對這一技術毫無作為，因為正如傳統計算硬件一樣，該技術一旦出現突破，短時間內拉開差距還是很容易的，屆時誕生的巨頭很可能會繼續稱霸下一個十年。