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    中國(guó)科學(xué)家打破谷歌“量子霸權(quán)”!張潘教授專(zhuān)訪

    中國(guó)科學(xué)家打破谷歌“量子霸權(quán)”!張潘教授專(zhuān)訪

    在今天發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》(PRL)的論文《解決“懸鈴木量子線路的采樣問(wèn)題》(Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits)中[1],中國(guó)科學(xué)院理論物理研究所張潘教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)成功打破了谷歌在2019年實(shí)現(xiàn)的“量子霸權(quán)”。

    去年11月,該論文的預(yù)印版提交到arXiv時(shí)[2],光子盒對(duì)此進(jìn)行了報(bào)道。今天,值此論文正式發(fā)布之際,光子盒邀請(qǐng)張潘教授對(duì)該研究進(jìn)行了深度解讀。

    張潘教授

    01

    第一次真正模擬谷歌量子線路

    談到最新論文的創(chuàng)新之處,就不得不先介紹其他三項(xiàng)重要研究,首先是張潘團(tuán)隊(duì)去年3月的arXiv論文[3],今年年初已發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》上[4],他們提出了一種新的大批振幅張量網(wǎng)絡(luò)方法,可以將大量相關(guān)末態(tài)位串振幅的計(jì)算時(shí)間大大縮短。作者只使用了60塊GPU在5天內(nèi)即完成了200萬(wàn)相關(guān)樣本振幅和概率的計(jì)算和100萬(wàn)相關(guān)樣本的采樣,線性交叉熵基準(zhǔn)保真度XEB為0.739,大大高于谷歌0.002的結(jié)果,通過(guò)了谷歌的XEB測(cè)試。

    然后是國(guó)家超級(jí)計(jì)算無(wú)錫中心在去年10月[5]和11月[6]的兩篇論文,該團(tuán)隊(duì)在新一代神威超級(jí)計(jì)算機(jī)上開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于張量的高性能隨機(jī)量子電路模擬器,使用超算實(shí)現(xiàn)了此類(lèi)大量相關(guān)末態(tài)振幅的計(jì)算,將百萬(wàn)相關(guān)位串振幅的計(jì)算時(shí)間由5天縮短至了304秒。

    這三項(xiàng)研究都有一個(gè)共同點(diǎn),在模擬谷歌的量子隨機(jī)線路采樣時(shí)獲得的都是相關(guān)樣本,張潘介紹說(shuō),“上篇文章[4]我們所計(jì)算的是一個(gè)大空間中的一個(gè)子空間的嚴(yán)格信息,但谷歌的量子硬件得到的樣本是無(wú)關(guān)的,意味著可以得到全空間的近似信息。如果只是相關(guān)的話,我們就得不到全空間的信息,只能得到一個(gè)子空間的信息,雖然它的線性交叉熵基準(zhǔn)(XEB)保真度比較高,但并不能代表最后的保真度高,此時(shí)XEB無(wú)法代表保真度,這是子空間采樣的最大問(wèn)題?!?/p>

    而在最新論文中,這個(gè)問(wèn)題就被完全解決了,因?yàn)槭菬o(wú)關(guān)樣本,“計(jì)算的是整個(gè)空間的近似信息,谷歌的量子硬件采樣和我們新的文章中一致,就是在整個(gè)空間中做近似采樣。新算法獲得的是保真度的信息,是完全和量子硬件一致的?!?/p>

    近年來(lái),挑戰(zhàn)谷歌量子霸權(quán)的經(jīng)典模擬方法幾乎都采用張量網(wǎng)絡(luò),但在之前[7],想要獲得無(wú)關(guān)樣本,張量網(wǎng)絡(luò)縮并需要被重復(fù)至少2000次,使得計(jì)算量太大,難以承受。

    而這次[1],張潘帶領(lǐng)博士生潘峰和碩士生陳珂旸提出了一種新的模擬方法,利用了“懸鈴木”量子計(jì)算機(jī)所對(duì)應(yīng)張量網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)和低秩結(jié)構(gòu),并結(jié)合新提出的稀疏態(tài)概念的張量網(wǎng)絡(luò)縮并新方法,可以?xún)H僅利用一次張量網(wǎng)絡(luò)縮并完成大量無(wú)關(guān)位串的振幅計(jì)算,大大降低了獲取不相關(guān)采樣的計(jì)算復(fù)雜度。在實(shí)驗(yàn)中,張潘團(tuán)隊(duì)使用一個(gè)具有512塊GPU的計(jì)算集群計(jì)算了15個(gè)小時(shí),完成了53量子比特20循環(huán)的谷歌懸鈴木量子霸權(quán)線路的采樣任務(wù),保真度約為0.0037,高于谷歌的保真度。

    谷歌宣稱(chēng)他們的量子隨機(jī)線路采樣,用時(shí)大概200秒鐘,得到百萬(wàn)個(gè)近似末態(tài)的位串采樣,XEB保真度約為0.002。谷歌表示,這樣一個(gè)采樣問(wèn)題用經(jīng)典計(jì)算的角度去進(jìn)行解決非常難,超級(jí)計(jì)算機(jī)需要計(jì)算10000年。

    而張潘團(tuán)隊(duì)最新工作顯示“不需要這么長(zhǎng)時(shí)間,如果可以使用E級(jí)超算,只需要幾十秒鐘就可以解決這樣一個(gè)隨機(jī)量子線路的采樣問(wèn)題。當(dāng)然我們真正的計(jì)算沒(méi)有使用超算。我們是用了512塊GPU算了15個(gè)小時(shí),如果折合成E級(jí)超算的算力,幾十秒就可以解決這個(gè)問(wèn)題?!?/p>

    02

    如何完成模擬的?

    目前,幾乎所有對(duì)量子線路的經(jīng)典模擬都采用了張量網(wǎng)絡(luò)。

    對(duì)此,張潘解釋道,張量網(wǎng)絡(luò)是高維線性代數(shù),而量子力學(xué)就是線性代數(shù)。量子計(jì)算機(jī)現(xiàn)在常用的量子線路表示可以被認(rèn)為是一種特殊的張量網(wǎng)絡(luò)?!捌鋵?shí)之前用的所有的對(duì)量子線路的經(jīng)典模擬都可以認(rèn)為是對(duì)張量網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算,比如全振幅模擬,它就是一種特殊的張量網(wǎng)絡(luò)縮并順序,從這個(gè)量子線路的初態(tài)縮并到量子線路的末態(tài);用張量網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言來(lái)描述,就是從這個(gè)張量網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)邊界,縮并到張量網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)邊界。所有量子線路模擬都可以從這個(gè)角度來(lái)進(jìn)行闡述,這是等價(jià)的?!?/p>

    在本次工作中,張潘團(tuán)隊(duì)將具有53個(gè)量子比特和20層循環(huán)的懸鈴木量子電路轉(zhuǎn)換為三維張量網(wǎng)絡(luò)。的單次縮并會(huì)產(chǎn)生,i = 1, 2, … L,μ= 1, 2, … l,表示L(隨機(jī)選擇)個(gè)無(wú)關(guān)的位串組的振幅,每個(gè)組包含l個(gè)位串。

    在模擬之前,他們首先簡(jiǎn)化張量網(wǎng)絡(luò),因?yàn)橛性S多縮并步驟可以預(yù)先進(jìn)行,而不會(huì)干擾下面的過(guò)程。然后將張量網(wǎng)絡(luò)分為兩部分,頭部和尾部,如下圖所示。

    將三維張量網(wǎng)絡(luò)分為兩部分

    作者在的縮并中引入了6條局部切片邊(不影響的縮并結(jié)果),空間和時(shí)間復(fù)雜度分別為230和2.3816 1013??s并會(huì)產(chǎn)生一個(gè)大小為245的張量vhead,由于無(wú)法存儲(chǔ),他們枚舉了vhead的16個(gè)條目,創(chuàng)建了 216個(gè)張量網(wǎng)絡(luò)縮并的子任務(wù),每個(gè)子任務(wù)對(duì)應(yīng)于16個(gè)二進(jìn)制變量的配置。

    在每個(gè)子任務(wù)中,vhead被分割成大小為229的張量,作為的邊界。對(duì)于53量子比特和20層循環(huán)的懸鈴木電路,設(shè)置L=220,l=26,即將位串組織為220個(gè)獨(dú)立組,每個(gè)組包含26個(gè)位串。它充當(dāng)了的另一個(gè)邊界。在縮并時(shí),他們引入了7條局部切片邊,他們的稀疏態(tài)縮并方案的空間和時(shí)間復(fù)雜度分別為230和2.9425 1013。整個(gè)計(jì)算(用于完成216個(gè)子任務(wù))的整體時(shí)間復(fù)雜度為3.489 1018,低于之前的工作。

    為了提高GPU的效率,在縮并期間采用了分支合并策略。分支合并后,的GPU效率為31.76%,為14.27%,總體效率為18.85%。關(guān)于復(fù)雜性、估計(jì)保真度和GPU效率的詳細(xì)數(shù)據(jù)列在下表中。

    結(jié)果表明,他們使用Complex64作為縮并中的數(shù)據(jù)類(lèi)型。的一個(gè)子任務(wù)縮并時(shí)間約為112秒,縮并時(shí)間約為315秒,完成一個(gè)子任務(wù)的總縮并時(shí)間為427秒。最終他們使用帶有512個(gè)英偉達(dá)Tesla V100 GPU的計(jì)算集群,在大約15小時(shí)內(nèi)完成了216個(gè)子任務(wù)的整個(gè)模擬。

    談到本次工作的進(jìn)展,張潘表示,“我們用的張量網(wǎng)絡(luò)方法有很多的進(jìn)展,其中我們提出了新的稀疏態(tài)張量網(wǎng)絡(luò)邊界條件,可以獲得一百萬(wàn)個(gè)無(wú)關(guān)的樣本;其次,我們構(gòu)造了新的張量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于存儲(chǔ)稀疏張量;再者,我們發(fā)展了把稠密的張量和稀疏的張量進(jìn)行縮并的方法、以及和它們適配的縮并順序和切片方法。所以把所有的方法整合在一起,再加上我們提出的近似方法,比如對(duì)張量網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行挖洞,然后對(duì)谷歌特殊的fSim兩比特門(mén)進(jìn)行低秩近似。所有方法結(jié)合在一起,才使得我們能夠首次獲得了保真度高于谷歌的一百萬(wàn)無(wú)關(guān)樣本,才首次真正模擬了谷歌的懸鈴木量子線路。”

    fSim門(mén)的低秩張量近似

    03

    經(jīng)典和量子的競(jìng)爭(zhēng)是一種良性發(fā)展

    最近,Science也對(duì)這項(xiàng)工作進(jìn)行了報(bào)道,在報(bào)道中,他們不僅采訪了張潘教授,還采訪了谷歌Quantum AI首席科學(xué)家Sergio Boixo,后者也承認(rèn)了張潘團(tuán)隊(duì)的結(jié)論。不過(guò)谷歌也立了一個(gè)flag,他們說(shuō)在2022年之后這種經(jīng)典方法再也無(wú)法跟上量子線路的步伐。對(duì)此張潘表示,“我們也拭目以待,并在這個(gè)課題繼續(xù)深入?!?/p>

    談到經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算的競(jìng)爭(zhēng),張潘表示,這是一種良性發(fā)展。

    他說(shuō),在一個(gè)時(shí)期之內(nèi),量子計(jì)算和經(jīng)典計(jì)算的競(jìng)爭(zhēng)是不可避免的?!肮雀枋浅跏嫉母?jìng)爭(zhēng),經(jīng)典算法在之后獲得了很大的進(jìn)步,最終打敗了它們的第一代硬件,之后肯定會(huì)有新的量子硬件出來(lái)打敗新的經(jīng)典算法,然后大家會(huì)進(jìn)行迭代,當(dāng)然這個(gè)時(shí)期有多長(zhǎng)是個(gè)非常有意思的問(wèn)題,我認(rèn)為最終量子硬件會(huì)建立起來(lái)絕對(duì)優(yōu)勢(shì),我也希望這一天能夠盡早到來(lái),這樣的話量子計(jì)算機(jī)可以真正推動(dòng)我們很多領(lǐng)域的進(jìn)展,不光是量子計(jì)算,它會(huì)應(yīng)用到其它的科學(xué)問(wèn)題中去,比如困難的自旋玻璃統(tǒng)計(jì)物理問(wèn)題等等。因此,我的看法是在一個(gè)時(shí)期內(nèi)大家會(huì)相互競(jìng)爭(zhēng)良性發(fā)展,最終量子計(jì)算會(huì)在特定問(wèn)題上超出經(jīng)典計(jì)算?!?/p>

    張潘非??春昧孔佑?jì)算與經(jīng)典計(jì)算的結(jié)合,“即使量子硬件能夠在具體問(wèn)題中展示出絕對(duì)的優(yōu)越性,但是還是離不開(kāi)經(jīng)典算法,我們現(xiàn)在處在NISQ時(shí)代,比如我們要調(diào)節(jié)量子線路的參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí),根據(jù)數(shù)據(jù)做具體分析,還是離不開(kāi)經(jīng)典算法,優(yōu)化算法等等。因此我認(rèn)為,即使以后我們能夠在量子計(jì)算上展示出絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),也是在特定問(wèn)題上展示。如果想要解決真正重要的實(shí)際問(wèn)題,我們還是需要把量子計(jì)算和經(jīng)典計(jì)算結(jié)合在一起,做到更好?!?/p>

    張潘表示,“我們現(xiàn)在更感興趣的問(wèn)題是如何把量子硬件和張量網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典方法結(jié)合在一起,解決具有挑戰(zhàn)性的實(shí)際科學(xué)問(wèn)題?!?/p>

    參考文獻(xiàn):

    [1]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.129.090502

    [2]https://arxiv.org/abs/2111.03011

    [3]https://arxiv.org/abs/2103.03074

    [4]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.128.030501

    [5]https://arxiv.org/abs/2110.14502

    [6]https://arxiv.org/abs/2111.01066

    [7]https://arxiv.org/abs/2005.06787

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