转载自 What Is a QPU? ( 2022 年 7 月 29 日 里克·梅里特
https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-a-qpu/
文章目录
- 一、概述
- 二、那么，什么是 QPU？
- 三、量子处理器如何工作？
- 四、制作量子比特的多种方法
- 五、光的量子比特
- 六、简单的芯片，奇特的系统
- 七、QPU 可以做很酷的事情
- 八、那么，QPU 何时可以上市？
- 九、如何编写量子处理器程序？
- 十、进入混合量子系统
一、概述
QPU，又称量子处理器，是量子计算机的大脑，它利用电子或光子等粒子的行为进行某些类型的计算，速度比当今计算机的处理器快得多。
编者注：所有对 NVIDIA CUDA Quantum 平台名称的引用均于 2024 年 4 月更改为 NVIDIA CUDA-Q。
正如 GPU 和 DPU 能够实现当今的加速计算一样，它们也在帮助一种新型芯片 QPU 实现量子计算的希望。
在你手中，量子处理单元的外观和感觉 可能与图形或数据处理单元非常相似。它们通常都是芯片或具有多个芯片的模块，但在内部，QPU 却截然不同。
二、那么，什么是 QPU？
QPU，又称量子处理器，是量子计算机的大脑，它利用电子或光子等粒子的行为进行不同于传统处理器的计算，有可能使某些类型的计算更快。
QPU 依赖于叠加之类的行为，即粒子能够同时处于多种状态的能力，这在物理学的一个相对较新的分支——量子力学中有所描述。
相比之下，CPU、GPU 和 DPU 都将经典物理原理应用于电流。这就是当今系统被称为经典计算机的原因。
QPU 可以推动密码学、量子模拟和机器学习的发展，并解决棘手的优化问题。
| 量子处理器 | GPU |
|---|---|
| 量子处理单元 | 图形处理单元 |
| 依赖量子物理学 | 依赖于经典物理学 |
| 使用多于 0 和 1 的量子位 | 使用 0 或 1 的位 |
| 使用亚原子粒子的状态 | 使用晶体管切换的电能 |
| 非常适合密码学和模拟量子效应 | 非常适合 HPC、AI 和经典模拟 |
三、量子处理器如何工作？
CPU 和 GPU 以比特为单位进行计算，比特是代表零或一的电流的开/关状态。相比之下，QPU 通过以量子比特（可以代表许多不同量子状态的量子比特）进行计算来获得其独特的能力。
量子位是计算机科学家用来表达 基于 QPU 中粒子量子态的数据的抽象概念。就像时钟上的指针一样，量子位指向的量子态就像可能性球体中的点。
QPU 的性能通常用其所含的量子比特数来描述。研究人员正在开发其他方法来测试和测量 QPU 的整体性能。
四、制作量子比特的多种方法
企业和学术研究人员正在使用各种各样的技术来创建 QPU 内的量子位。
目前最流行的方法被称为超导量子比特(superconducting qubit)。它基本上是由一个或多个称为约瑟夫森结(Josephson junctions) 的微型金属夹层制成，电子在其中穿过两种超导材料之间的绝缘层。
IBM Eagle 超导 QPU 内部的量子位。
目前最先进的技术是将 100 多个这样的结整合成一个 QPU。采用这种方法的量子计算机通过使用 看起来像高科技吊灯的强大制冷机将电子冷却到接近绝对零度的温度来隔离电子。（见下图。）
五、光的量子比特
有些公司使用光子而不是电子来形成量子处理器中的量子比特。这些 QPU 不需要昂贵且耗电的制冷机，但它们需要精密的激光器和分束器来管理光子。
超导量子计算机的制冷装置。
研究人员正在使用和发明其他方法来在 QPU 内创建和连接量子位。例如，有些人使用一种称为量子退火的模拟过程，但使用这些 QPU 的系统应用有限。
量子计算机还处于早期阶段，因此尚不清楚哪种 QPU 中的哪种量子比特将被广泛使用。
六、简单的芯片，奇特的系统
理论上，QPU 所需的功率和产生的热量可能比传统处理器要少。然而，它们所连接的量子计算机可能耗电量较大且价格昂贵。
这是因为量子系统通常需要专门的电子或光学控制子系统来精确操纵粒子。而且大多数量子系统需要真空外壳、电磁屏蔽或精密制冷机来为粒子创造合适的环境。
D-Wave 在完整系统中显示量子位和 QPU。
这就是为什么量子计算机预计主要存在于超级计算中心和大型数据中心的原因之一。
七、QPU 可以做很酷的事情
由于科学技术十分复杂，研究人员预计量子计算机内的 QPU 将带来惊人的结果。他们对四种有希望的可能性尤其感到兴奋。
首先，他们可以将计算机安全提升到一个全新的水平。
量子处理器可以快速分解大量数字，这是密码学的核心功能。这意味着它们可以破解当今的安全协议，但也可以创建新的、更强大的协议。
此外，QPU 非常适合模拟原子级量子力学。这可以推动化学和材料科学的根本性进步，在从轻型飞机设计到更有效药物等各个领域产生多米诺骨牌效应。
研究人员还希望量子处理器能够解决传统计算机无法处理的金融和物流等领域的优化问题。最终，它们甚至可能推动机器学习的发展。
八、那么，QPU 何时可以上市？
对于量子研究人员来说，QPU 的出现迫在眉睫。但挑战无处不在。
在硬件层面，QPU 还不够强大或可靠，无法处理大多数实际任务。然而，早期的 QPU 以及使用NVIDIA cuQuantum等软件模拟它们的 GPU已开始显示出对研究人员有帮助的结果，尤其是在探索如何构建更好的 QPU 和开发量子算法的项目中。
研究人员正在使用亚马逊、IBM、IonQ、Rigetti、Xanadu 等多家公司提供的原型系统。世界各国政府开始看到这项技术的前景，因此他们正在投入大量资金来构建更大、更雄心勃勃的系统。
九、如何编写量子处理器程序？
量子计算软件仍处于起步阶段。
其中大部分看起来就像是传统计算机早期程序员必须费力编写的汇编语言代码。这就是为什么开发人员必须了解底层量子硬件的细节才能让他们的程序运行起来。
但在这里，也有真正的迹象表明，我们正在向着圣杯迈进——一个可以运行在任何超级计算机上的单一软件环境，一种量子操作系统。
目前已有数个早期项目正在筹备中。所有项目都面临着当前硬件的限制，有些则受到代码开发公司限制的阻碍。
例如，一些公司在企业计算方面拥有深厚的专业知识，但缺乏在高性能环境中开展量子计算大量科学技术工作的经验。其他公司则缺乏与量子计算具有协同作用的人工智能方面的专业知识。
十、进入混合量子系统
研究界普遍认为，在可预见的未来，传统计算机和量子计算机将协同工作。因此，软件也需要在 QPU、CPU 和 GPU 上良好运行。
研究人员在 2017 年的一篇论文中描述了一种混合经典量子计算机。
为了推动量子计算的发展，NVIDIA 最近宣布推出NVIDIA CUDA-Q，这是一个用于编程混合量子系统的开放平台。
CUDA-Q 包含一种简洁而富有表现力的高级语言，因此功能强大且易于使用。借助该平台，开发人员可以编写在量子计算机的 QPU 和模拟传统系统中的 QPU 的 GPU 上运行的程序。
NVIDIA CUDA-Q 是一个用于对任何混合量子经典计算机进行编程的统一平台。
CUDA-Q 将支持各种量子计算机和各种 QPU。
发布会上，Pasqal、Xanadu、QC Ware、Zapata等量子系统及软件提供商均表示支持该平台，用户包括美国、欧洲等各大超级计算中心。
CUDA-Q 以 NVIDIA 在 CUDA 软件方面的丰富专业知识为基础，可加速科学、技术和企业用户的 HPC 和 AI 工作负载。
预计 CUDA-Q 测试版将于今年年底前发布，2023 年及以后 QPU 的前景光明。
—加州大学伯克利分校量子计算博士生刘云超协助了本文的研究。
在NVIDIA 技术博客上了解有关量子计算的更多信息。
2024-05-28（二）
