阿里量子實驗室量子電路模擬器「太章」：模擬81比特40層量子電路

摘要：機器之心剛剛獲得的消息，阿里巴巴量子實驗室施堯耘團隊宣佈於近日成功研製了當前世界最強的量子電路模擬器，名為「太章」。 基於阿里巴巴集團計算平台在線集群的超強算力，「太章」在世界上率先成功模擬了
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機器之心剛剛獲得的消息，阿里巴巴量子實驗室施堯耘團隊宣佈於近日成功研製了當前世界最強的量子電路模擬器，名為「太章」。 基於阿里巴巴集團計算平台在線集群的超強算力，「太章」在世界上率先成功模擬了
  81（9×9）比特 40 層的作為基準的谷歌隨機量子電路，之前達到這個層數的模擬器只能處理 49 比特。

據介紹，本次模擬任務只動用了阿里巴巴計算平台在線集群 14% 的計算資源。 「太章」的創新算法通信開銷極小，得以充分發揮平台在線集群的優勢，在過去超級計算機上做不了的模擬任務，比如64（8×8）比特40 層的模擬，「太章」只需2 分鐘即可完成。

圖 1：阿里巴巴「太章」模擬器與目前主要模擬器模擬谷歌隨機電路的結果比較

量子計算可能顛覆當前的計算技術，是科學界和工業界研究的前沿熱點。 但量子計算的實現十分困難。 目前，已經實現的高精度量子處理器也只有
  20
幾個量子比特。 故而規模稍大的量子算法尚無運行的載體。 模擬器的作用在於「承上啟下」，往下可以幫助理解、設計硬件，向上可以承載算法和應用的探索和驗證。 「太章」首次使得測試和驗證被稱為「中等規模」50-200
  比特的的量子算法成為可能, 從而為輔助設計中等規模量子算法、量子軟件乃至量子芯片提供了一個有力的工具。

在通常的量子電路模擬方案中，需要存儲量子狀態的全部振幅，在此海量數據上同時模擬量子運算。 這個方法要求不斷地在眾多的計算節點間交換數據，造成巨大的通訊開銷。 因此，過去這樣的模擬任務往往都在超級計算機上進行。 實驗室團隊基於施堯耘教授及其合作者
  Igor Markov 在 2005
年提出的另一種模擬方案，發明了一個簡單而有效的方法分解整個模擬任務，然後十分均衡地把這些子任務分配到不同計算節點上。 「太章」的通信開銷極小，這個優點使之十分適合分佈式的計算平台。

圖 2：「太章」模擬的隨機量子電路規模（黑線）與穀歌量子硬件可以實現的規模 (紅線) 比較（基於谷歌在 [Characterizing quantum supremacy in near-term devices] 中對 7×7 的估計）

作為基準的隨機量子電路是谷歌提出為實現「量子霸權」的算法。 「量子霸權」指的是量子處理器的規模和精度到達無法被經典計算模擬的程度。 谷歌今年
  3 月份提出了未來工作的目標：72 比特高精度的量子處理器。 「太章」的結果表明這一計劃中的處理器如果只運行該基準算法仍不足於達到量子霸權。

本次研究成果也提交到預印本網站 arXiv，文章並列第一作者為量子實驗室量子科學家陳建鑫博士與實習生張放，作者還有實習生黃甲辰和 Michael Newman 博士。

論文：Classical Simulation of Intermediate-Size Quantum Circuits（中等尺寸量子線路的經典模擬）

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1805.01450

我們在本文中介紹通用量子線路的一個分佈式經典模擬算法，並展示計算通用隨機線路的輸出概率的數值結果。 探究結果表明，相比之前報告的，使用阿里巴巴團隊的數據基礎架構和搜索技術部支持的計算機集群得到的結果，我們可以模擬更多的量子比特以及更大的線路深度。 例如，計算線路深度為
  40 的 8×8 量子比特的單幅值在之前已經報告超越了超級計算機的計算能力。 我們的算法可以在 2
分鐘內計算這個值，並僅使用計算機集群的小部分資源（大約 14% 的節點）。 此外，通過成功地模擬 9×9×40、10×10×35、11×11×31
  和 12×12×27
大小的量子線路，我們證明了利用真實物理參數的帶噪聲隨機線路也有用經典方式進行模擬的可行性。 這意味著更穩固的線路或者誤差校正可能是由隨機線路採樣方向實現量子霸權的重要因素。

背景資料

2016
  年，谷歌提出通過實現二維陣列 mxn
對應的量子比特上的一類特定隨機量子電路來實現量子霸權的方案，這一類特定隨機量子電路通常被稱為量子霸權電路。 在方案中，認為當該二維陣列上的比特數
(mn) 達到 50, 電路的深度（層數）到達 40 左右，現有世界上最強大的超級計算機也無法有效模擬這樣的電路。

圖 3：8×8 二維網格上一個深度為 20 的量子霸權電路對應的張量網絡展示

谷歌的硬件團隊希望將在
  9 量子比特 1 維陣列中實現的 1% 讀取誤差，0.1% 單比特門誤差，0.6%
兩比特門誤差保持到更大規模的量子系統來實現這樣的霸權電路，並通過這個特定任務，實現量子硬件對當前世界上最強大的經典計算資源的超越。 此後，若干研究團隊紛紛在不同的超級計算機上對該類電路進行模擬。 之前，全球最好的研究結果尚未同時達到
  50 比特 40 層。

圖 4：nxn 二維網格上，阿里量子實驗室的計算隨機電路輸出每一個振幅的執行時間與電路深度的對應關係。

在量子計算目前的模型中，有一類是量子電路模型，實現形式是將信息存儲在量子比特中，通過類似經典邏輯門的量子門來實現計算。 達摩院量子實驗室團隊量子科學家陳建鑫與實習生張放實現了一種基於分佈式的通用量子電路模擬方案，並基於研究的模擬器對谷歌第一版的隨機量子電路進行了測試。 利用阿里計算平台的在線集群的少量計算資源
  (14% 左右) 實驗室團隊成功使用「太章」模擬器模擬了 9×9 x40 也就是 81 比特 40 層隨機電路，還分別成功模擬了 100 比特
  35 層（10x10x35）,121 比特 31 層（11x11x31）與 144 比特 27 層（12x12x27）的隨機量子電路。

目前業界主流的模擬方案有兩類，一類是存儲量子狀態的所有振幅，一類是對於任意振幅都可以迅速計算得到結果。 第一類模擬方案，基本都在超級計算機上實現，因為存儲
  45 比特的量子狀態需要 Petabyte
量級的內存，在存儲這麼多數據的同時對該量子態進行操作並進行計算，需要不斷地在不同的計算節點之間交換數據，這樣的通訊開銷對於普通雲服務是難以承受的。

在阿里巴巴計算平台的在線集群上，實驗室團隊採用了第二類模擬方案，通過快速有效的計算任意振幅，任務拆分後可以將子任務十分均衡地分配到不同節點，極少的通信開銷 使得模擬器適配現在廣泛提供服務的雲計算平台。

在本研究成果之前，對於兩種模擬方案，全球尚未有研究團隊可以成功模擬谷歌超過
  50 比特 40 層的第一代隨機測試電路。 在達摩院量子實驗室團隊的模擬器內還可以每 2 分鐘計算 64 比特 40
層隨機電路的一個振幅。 本次研究成果也已經以論文的形式在預印本網站 arXiv
上提交，文章並列第一作者為量子實驗室量子科學家陳建鑫與實習生張放，作者還有實習生黃甲辰和 MichaelNewman 博士。

阿里巴巴量子實驗室由美國密西根大學終身教授、世界頂級量子科學家施堯耘擔任首席量子技術科學家、量子實驗室主任。 兩次理論計算機最高獎哥德爾獎得主、匈牙利裔美國計算機科學家馬里奧·塞格德（Mario Szegedy）於今年年初也加入該實驗室。