“D-Wave”量子計算機

最近Google宣布在量子計算領域取得了突破性進展，他們用D-Wave量子計算機在解決某些問題上比傳統計算機過程快了1億倍。果真這樣，它將帶來人工智能技術的巨大進步。但也有專家對此表示質疑，認為這些說法夸大其詞了。那么D-Wave所謂的量子計算機，到底能不能做量子計算，這一億倍的加速又是怎么回事?

讓我們在計算機的新時代即將到來的亢奮情緒中先冷靜下來，看看Google究竟做了些什么。

加拿大的D-Wave公司被稱為世界第一家量子計算機公司，推出了第一個商用量子計算機。但D-Wave的機器在學術界一直存在爭議，其所謂更快的計算速度一直受到質疑。2013年，Google從D-Wave系統公司購買了這樣一臺量子計算機，現在，他們宣布其運行速度比普通計算快一億倍，那么這臺D-Wave計算機究竟是如何工作的呢?

D-Wave的計算機其實是一個被稱之為量子退火爐的一個專門設備，它的目標是發展一種快速的下山算法。所謂“下山算法”，打個比方說，就是要發現一種辦法可以在充滿丘陵和山谷的山區，找到最低的位置。或者說，就是如何讓計算機從一組隨機起伏的數據中找到最小值。如果數據組成一個平滑的曲面，那么下山算法就是一種可以讓計算機找出曲面上的最小值的算法工具（如圖1）。它要先設定一個起始點，比較起始點附近數據的差別，不斷判斷選擇"下山"方向，直到到達一個任意方向都無法往下走的最低點。從而找到曲面上的一個極小值，或稱勢能最低點，所以下山算法是一種實現數據最優化的方法。

可是下山算法只能找到局部的最低點，并無法有效地找到全局的最低點。當數據非常不平滑的時候，會有很多很多局域最低點（如圖2），這時候要尋找全局的最低點，就非常困難。這是計算科學中一個有名的難題，上面講的下山算法無法解決這個難題。

于是人們又發明了模擬退火算法，比下山算法有所改進，但還是不能完全解決這個難題。而D-Wave公司采用量子退火技術解決了上述最優化難題。即使當數據非常不平滑的時候，該方法也非常奏效。

退火的概念起源于金屬加工技術，指將金屬加溫到某個高于再結晶溫度的一點并維持此溫度一段時間，再將其緩慢冷卻。經典模擬退火算法和量子退火算法采用的解決最優化問題的步驟和思路，與金屬的退火確實有著異曲同工的妙處。

和經典退火算法相比，D-Wave量子退火算法有非常大的加速。要理解這一點，還需要知道一點神秘的“量子隧穿效應”。這種效應指的是，微觀粒子有一種能力可以穿過不可能穿越的壁障，出現在壁障的另一端，就如圖2中大的藍色箭頭所示，微觀粒子從一個極小值直接穿越到另一個極小值。

在我們的現實世界中，比如玩滑板運動，想要越過某個高坡，你必須加速到一定的速度，使你在低點位置的動能大于最高位的勢能，才有可能滑過這個高坡。但對于一個量子的微觀粒子來說，它不需要那么大的能量就能穿過壁障，因為一個微觀量子并不存在一個精確的能量值，而是以一定概率分布在一片區域，也許它平均能力很低，大多數時候這個微觀粒子處于低能量，無法翻越壁障，但雖然概率小，但總有機會處于高能量而穿過壁障。

D-Wave正是利用所謂的量子隧穿使D-Wave量子比特(微觀粒子)尋找最低的量子勢，理論上它可以讓粒子更快找到量子勢的最低點。當鈮被冷卻到低于9.2 K而成為超導體時，它就開始顯示出量子力學效應。D-Wave的量子處理器是由排列于整齊格子中的金屬鈮的微小電流環(超導線圈)構成的，每個環是一個量子比特。讓電流環的電流順時針或逆時針旋轉，超導量子比特發射向下或向上指向的磁場，編碼比特1或0。在量子退火時，電流環的電流同時進行順時針和逆時針方向流動。這使量子比特處于一種“疊加”狀態，就是說，一個既是0又是1的狀態。

為了從一個單個的量子比特發展成多量子比特處理器，每個量子比特必須被連接在一起以交換信息。這是通過使用被稱為耦合器的元件(或稱量子格子)實現的，耦合器也是由超導線圈實現的。使用許多量子比特和耦合器，并用電路控制管理磁場產生就可以實現可編程的量子器件結構。 D-Wave是由上千個量子比特和幾千個耦合器構成的電路網格。為了達到這一規模，其量子處理器包含超過10萬個約瑟夫森結(Josephson Junctions)，可以說是有史以來最復雜的超導集成電路。

D-Wave首先制備好這樣一系列量子比特，設置好他們的初始位置和自旋狀態，并通過耦合器為這些量子比特設置好三維的算法模型。隨后，通過向超導電路加特殊電流，設置耦合電場，減弱量子比特間的相互作用，量子隧穿效應發生，量子比特就進入了自旋的疊加狀態，相當于同時具有 0 和 1 狀態的比特。然后進行”退火”， 慢慢撤去耦合磁場，增強相互作用，最終，量子比特穩定下來，給出最終解。在量子退火結束后，量子比特“塌縮”成兩種狀態之一，或是0或是1。

可以看出，量子退火其實是讓大自然自己去進行計算，我們等著看結果：最終穩定下來的量子，一定是在這個三維算法模型中，相互間能量最小的狀態。即只要模型設置得當，我們就有非常大的機率讓量子比特落到最低的“山谷”當中。三維算法模型相當于我們現實的丘陵地貌，大量的量子比特就像大量降下的雨水，落在地上的水自然會在山谷中流動(隧穿效應)，最終流向最低的地方。不同于普通計算機，D-Wave做的是并行計算，有一點像人腦，在尋找一條曲線的最低點時是通過觀察整體曲線，立即就可以發現曲線最低點，而不像普通計算機，從盲目的起點出發，逐點計算，一個點一個點地比較，然后才找到最小點。

那么Google一億倍的速度提升是如何得出的呢?Google的團隊將D-Wave與在普通電腦上演繹的模擬退火技術進行了比較，就是在普通計算機上運行一個下山算法的軟件。不同于D-Wave，它沒有隧穿效應，當然運行很慢。經過比較，Google的團隊聲稱在涉及 1000個以上二元變量的問題時，量子退火顯著優于經典計算機，它比在單核上運行的模擬退火算法快了1億倍。

那么其他專家們又是怎么看待Google的這個結論呢?瑞士蘇黎世聯邦理工學院的Matthias Troyer 說：“你需要仔細理解他們的說法，他們首先選了一個特別的問題，這個問題用經典算法特別困難，而D-Wave恰巧在這個特別問題上具有優勢，所以它取得了比普通計算機快1億倍的驕人成績。” 換句話說，D-Wave是在具有巨大的主場優勢的條件下獲得遙遙領先的成績的。也就是說D-Wave是一個專用量子計算機，只能算優化問題。它利用量子退火算法取得了高速，因為它本身就是一個量子退火系統。

Troyer表示，如果讓普通計算機采用更好的模擬退火算法，D-Wave的優勢就會大打折扣，也許只比普通計算機快100倍左右。而如果在普通計算機上運行其他更復雜的算法，其運算速度甚至可以完全擊敗D-Wave。所以聲稱1億倍的高速實在有些誤導人。

再則，D-Wave只是個專門硬件，只能計算優化問題，成本達千萬美金以上。Google團隊在對他們工作進行詳細報道時也承認，目前某些專門針對優化問題的非量子計算設備的確可以實現和D-Wave計算機相同的計算速度。但他們認為這不值得討論，因為如果進一步發展大規模的量子計算機，它將很快取得遠高于現在水平的計算速度和功能。

這樣看來，Google最近宣布快一億倍的突破性進展是否只為博人眼球? 倒也不竟然是這樣，量子隧穿效應所帶來的加速是真實的。盡管現在其它經典算法甚至可以比D-Wave更快，但隨著量子計算機量子比特的增加，經典計算的優勢的確會很快消失。

當然也有人不相信，麻省理工學院的Scott Aaronson就認為，Google目前的成績雖然是D-Wave至今取得的最令人印象深刻的進步，但這還不足以證明它將最終達到所謂的“真正的量子計算速度”。D-Wave僅僅是一個專門量子計算機，只能加速計算優化問題；它不是一個通用量子計算機，可以加速計算各種各樣的問題。人們還需要開發新的硬件，去尋找實現真正通用量子計算機的可能性。

D-Wave一直致力于將量子計算機盡可能快地推向市場，而國際上還有其他幾個小組一直采用保守而穩健的步伐推進以基于量子芯片技術為基礎的量子計算機開發。與量子芯片技術相比，D-Wave的“量子相干性”一直遜色于前者，而這對量子計算至關重要。Google現在也是兩面下注，它已經聘請研究人員建立了自己的量子芯片技術研發團隊。而IBM最近也獲得政府資助開發量子芯片技術。情況令人鼓舞，真正實現量子計算機的時間也許比我們預期的要快，但我們仍然需要從市場營銷的嗡嗡鬧聲中清醒認識到現在我們究竟走到哪一步了。