5分鐘完成最強超算10^25年工作，谷歌量子晶片重大突破，馬斯克、奧特曼齊祝賀

机器之心發表於2024-12-10
原文網址 : https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-12-10-6
谷歌晶片馬斯克奧特曼
算力更強大，錯誤更少，量子計算的最大挑戰之一被搞定了。

這是一個重要的里程碑。

12 月 10 日凌晨，在 OpenAI 的 Sora 吸引 AI 社群眼球的同時，谷歌宣佈了一個重大突破：他們新的量子計算晶片 Willow 可透過規模擴充套件來降低錯誤率 —— 其 5 分鐘就能完成超級計算機 10^25 年才能完成的計算。這是 Scaling Law 開始在量子計算領域應驗了嗎？
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這一突破性成就立刻贏得了一片驚呼之聲，伊隆・馬斯克也驚呼點贊，並且他與桑達爾・皮查伊的互動中還暢想了一下未來：未來或許會使用 Starship 在太空中建造量子計算叢集，為此必須大規模收集太陽能。

馬斯克還強調：「任何有自尊的文明都至少應該達到卡爾達肖夫 II 型文明。」而我們現在甚至還未達到 I 型文明的 5%。
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OpenAI CEO 山姆・奧特曼在自己的釋出結束後也特意向皮查伊祝賀。Hyperbolic 的聯合創始人、CTO Yuchen Jin 在底下表示：要不 OpenAI 和谷歌合作，用量子晶片訓練 AI 吧？
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皮查伊回應道：量子加 AI，創造多元宇宙未來，也恭喜 OpenAI o1 的釋出。

大佬們之間的潛在合作，或許這麼簡單就能談成了？
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由於新技術的出現，人們都在暢想 AI 與量子計算的結合了。
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谷歌這次 Willow 量子晶片的相關研究已釋出在最新一期的《自然》雜誌上：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
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從相關資訊看，這個專案的參與研究者多達數百人，涉及機構包括普林斯頓大學、馬薩諸塞大學、谷歌 DeepMind 等十餘所大學和機構。

Google Quantum AI 的創始人兼負責人 Hartmut Neven 釋出了一篇官方部落格對此進行了詳細的介紹。

Willow 是谷歌最新一代量子晶片，在多個指標上擁有最先進的效能，實現了兩大主要成就。

  • 首先，Willow 能夠隨著使用更多量子位元的擴充套件而指數級降低錯誤。這解決了量子糾錯領域近 30 年來一直在追求的一個關鍵挑戰。
  • 其次，Willow 在不到五分鐘的時間內完成了一個標準基準計算，而今天的最快超級計算機需要 10^25 年 —— 這個數字遠遠超過了宇宙的年齡。

Willow 晶片是 Google Quantum AI 在量子計算技術發展道路上的一個重要里程碑。

2012 年 Hartmut Neven 創立 Google Quantum AI 時，願景是構建一個有用的、大規模的量子計算機，能夠利用量子力學 —— 今天所知的自然的「作業系統」—— 來推動科學發現、開發有益的應用，並應對社會面臨的一些最大挑戰。

作為 Google Research 的一部分，該團隊繪製了長期路線圖，而 Willow 讓它們在這條通往商業相關應用的道路上邁出了重大一步。5分鐘完成最強超算10^25年工作，谷歌量子晶片重大突破，馬斯克、奧特曼齊祝賀
由量子硬體總監 Julian Kelly 介紹 Willow 及其突破性成就。

指數級量子糾錯 —— 低於閾值！

錯誤率是量子計算中最大的挑戰之一，因為量子計算機中的計算單位量子位元（qubits）傾向於與它們的環境迅速交換資訊，這使得保護完成計算所需的資訊變得困難。

通常情況下，使用的量子位元越多，發生的錯誤就越多，系統就越「經典計算」，這樣就會導致規模無法擴充套件。

今天谷歌團隊在《自然》雜誌上發表的研究成果顯示，在 Willow 中使用的量子位元越多，錯誤就越少，系統就越量子化。

這樣的技術著實有點反直覺。他們測試了越來越大的物理量子位元陣列，從 3×3 編碼量子位元的網格擴充套件到 5×5，再到 7×7—— 每一次，利用他們最新的量子糾錯技術，都能將錯誤率減半。

換句話說，他們實現了錯誤率的指數級降低。這一歷史性的成就在該領域被稱為「低於閾值」—— 在增加量子位元數量的同時能夠降低錯誤。

要想展示在糾錯上取得真正的進展，就必須證明能夠低於閾值，這自 1995 年 Peter Shor 引入量子糾錯以來一直是一個巨大的挑戰。

這項成果還涉及其他科學意義上的「首次」。

例如，這也是實時糾錯在超導量子系統上的首次引人注目的例子 —— 這對於任何有用的計算都至關重要，因為如果你不能足夠快地糾正錯誤，它們會在計算完成之前破壞計算。

而且這是一個「超越盈虧平衡」的演示，該團隊的量子位元陣列比單個物理量子位元有更長的壽命，這是一個無法偽造的跡象，表明糾錯正在改善整個系統。

作為第一個低於閾值的系統，這是迄今為止構建的最令人信服的可擴充套件邏輯量子位元的原型。這是一個強烈的訊號，表明我們確實可以構建有用的、非常大的量子計算機。Willow 讓我們更接近於執行實用、商業相關的演算法，這些演算法在傳統計算機上無法複製。

做同樣的事
最快超算需要花 10^25 年

作為衡量 Willow 效能的一個標準，該團隊使用了隨機電路取樣（RCS）基準測試。這個測試由該團隊首創，現在已成為該領域的一個標準。

RCS 是當今可以在量子計算機上進行的最難的經典基準測試。你可以將這看作是量子計算的起點 —— 它檢查量子計算機是否在做經典計算機無法完成的事情。任何構建量子計算機的團隊都應該首先檢查它是否能在 RCS 上擊敗經典計算機；否則，有充分的理由懷疑它能否處理更復雜的量子任務。

該團隊一直使用這個基準來評估從一代晶片到下一代晶片的進步 —— 他們在 2019 年 10 月報告了 Sycamore 的結果，最近在 2024 年 10 月再次報告。

Willow 在這項基準測試上的表現令人震驚：它在不到五分鐘的時間內完成了一項計算，而當今最快的超級計算機需要 10^25 年。如果寫全，這將是 10,000,000,000,000,000,000,000,000 年。

這個令人難以置信的數字超出了物理學中已知的時間尺度，遠遠超過了宇宙的年齡。它證實了量子計算發生在許多平行宇宙中的觀點，與我們生活在多元宇宙中的觀點相吻合，這一預測最早是由 David Deutsch 提出的。

如下圖所示，Willow 的這些最新結果是迄今為止得到的最好的結果，但谷歌將繼續深入研究。
圖片計算成本受到可用記憶體的極大影響。因此，該團隊的估計考慮了一系列情況，從理想情況下的無限記憶體（▲）到更實際的、在 GPU 上可並行化的實現（⬤）

該團隊對 Willow 如何超越世界上最強大的經典超級計算機之一 ——Frontier 的評估是基於保守的假設。

例如，他們假設可以完全訪問二級儲存，即硬碟，沒有任何頻寬開銷 —— 這是對 Frontier 的一個慷慨而不切實際的允許。當然，就像他們在 2019 年宣佈第一個超越經典計算的計算後發生的那樣，他們預計經典計算機將在這項基準測試上繼續改進，但迅速擴大的差距表明，量子處理器正以雙指數速率起勢，並將繼續在他們擴大規模時遠遠超越經典計算機。5分鐘完成最強超算10^25年工作，谷歌量子晶片重大突破，馬斯克、奧特曼齊祝賀
首席科學家 Sergio Boixo、創始人和領導 Hartmut Neven 以及著名物理學家 John Preskill 討論隨機電路取樣，這是一個展示量子計算機超越經典效能的基準。

最先進的效能

Willow 在他們位於聖巴巴拉最新、最先進的製造設施中製造 —— 這是全球為數不多從頭開始建造的量子計算設施之一。

系統工程在設計和製造量子晶片時至關重要：晶片的所有元件，如單量子位元門、雙量子位元門、量子位元重置和讀出，都必須同時得到良好的工程化和整合。如果任何一個元件落後，或者兩個元件不能很好地協同工作，它就會拖累系統效能。

因此，最大化系統效能指導著他們從晶片架構和製造到門開發和校準的所有方面的過程。他們報告的成就從整體上評估量子計算系統，而不是一次只評估一個因素。

該團隊關注的是質量，而不僅僅是數量 —— 因為如果量子位元的質量不夠高，僅僅生產更多的量子位元是沒有幫助的。

擁有 105 個量子位元的 Willow 現在在上述兩個系統基準測試中擁有同類最佳的效能：量子糾錯和隨機電路取樣。

這樣的演算法基準測試是衡量整體晶片效能的最佳方式，其他更具體的效能指標也很重要。例如，他們的 T1 時間用於測量量子位可以保留激發的時間 —— 關鍵的量子計算資源 —— 現在接近 100µs（微秒）。與他們上一代晶片相比，改進了約 5 倍。

如果你想在不同平臺之間比較這些量子硬體，請參閱下表：
圖片 Willow 在多個指標上的表現。

Willow 及未來的發展

該領域的下一個挑戰是在當今的量子晶片上展示第一個「實用且超越經典」的計算，這個計算任務與現實世界的應用相關。

谷歌團隊樂觀地認為，Willow 這一代晶片可以幫助他們實現這一目標。

到目前為止，已經有兩種不同型別的實驗。一方面，他們執行了 RCS 基準測試，它衡量了與經典計算機的效能對比，但尚未展示出實際的商業應用。另一方面，他們進行了量子系統的科學有趣模擬，這些模擬導致了新的科學發現，但仍然在經典計算機的能力範圍內。他們的目標是同時做到這兩點 —— 進入那些超越經典計算機能力範圍的演算法領域，並且對現實世界、商業相關的問題是有用的。
圖片 隨機電路取樣（RCS）對經典計算機來說極具挑戰性，但尚未展示出實際的商業應用。

谷歌正在邀請研究人員、工程師和開發者加入他們，開發者透過檢視他們的開源軟體和教育資源，包括他們在 Coursera 上的新課程，可以學習量子糾錯的基礎知識，並幫助他們建立能夠解決未來問題的演算法。
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當被問及「為什麼離開了新興的人工智慧領域，轉而專注於量子計算」時，Hartmut Neven 表示，兩者都將被證明是這個時代最具變革性的技術，但先進的人工智慧將從量子計算的接入中顯著受益。這就是 Quantum AI 命名的由來。

「量子演算法具備 scaling laws 的優勢，正如我們從 RCS 中看到的那樣。對於人工智慧所需的許多基礎計算任務，也有類似的 scaling laws。因此，量子計算對於收集經典機器無法訪問的訓練資料、訓練和最佳化某些學習架構以及模擬量子效應重要的系統將是不可或缺的。這將有助於發現新藥物、設計更高效的電動汽車電池，並推動核聚變與新能源技術的進展。許多這些未來的變革性應用在經典計算機上是不可行的，它們正等待被量子計算解鎖。」

看起來，在量子計算晶片上構建 AI 系統，的確是谷歌的重要目標之一，這會是未來 AI 技術突破的方向嗎？在這個技術的交匯點上，量子計算與人工智慧的結合，勢必將創造出改變世界的無限可能。

讓我們共同期待！

參考連結：
https://x.com/sundarpichai
https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/
https://research.google/blog/making-quantum-error-correction-work/

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