Nature:挣脱低温枷锁,量子计算系统首次在 1.5 开尔文下运行
2020-04-18 20:33:55AI云资讯1463

图丨 IBM 使用的稀释制冷机(来源:IBM)

图丨谷歌使用的稀释制冷机(来源:谷歌)
它会被误认为是量子计算机的本体,实则不然。这是一台专门用于给量子计算机 “散热” 的稀释制冷机(dilution refrigerator)。当这台成本动辄百万的机器运转起来,需要它完成的任务是维持接近绝对零度的温度,以确保量子比特的稳定性。
近年来,尽管世界各地都在开发量子计算机,但是大多数量子计算机都只能在绝对零度附近才能工作。一旦将量子计算机与传统的电子电路相接,就会立即过热,因此这需要专门的制冷设备。
但是现在,悉尼新南威尔士大学的 Andrew Dzurak 教授领导的一个小组在解决这个问题上迈出重要一步。
在今天《自然》上线的一篇论文中,Dzurak 教授的团队与加拿大、芬兰和日本的合作者一起报告了一种经过概念验证的量子处理器单元,该单元与全球正在探索的大多数设计不同,它不需要在 0.1 开尔文的温度下才能工作。它的运行温度是 1.5 开尔文。
这个温度比 Google、IBM 等公司使用超导量子比特芯片的运行温度高 15 倍:谷歌和 IBM 主要专注于超导量子比特的研究,由此驱动的量子计算系统需要在毫开尔文区间内运行,仅比绝对零度高一点点。

图丨 Henry Yang 和 Andrew Dzurak 教授(来源:Paul Henderson-Kelly)
验证实验的主导人、新南威尔士大学团队的 Henry Yang 博士告诉 DeepTech,降温到 1.5 开尔文,意味着现在可以使用更简单,更便宜的冷却系统。
Dzurak 教授说:“我们的最新研究结果为从实验设备到可实用的量子计算机开辟了一条道路,可支持现实世界的商业和政府应用。”

(来源:IBM)
“冻结”粒子的代价
要想创建更大规模的实用型量子计算机,环境温度问题是诸多重要挑战之一。
和经典计算机一样,量子计算机也需要面临 “散热” 问题;但不一样的是,量子计算机的 “散热” 问题要难得多。
这和量子计算运行的基本原理有关。
不像传统机器那样使用 0 或 1 的信息位,量子计算机的基本计算单元是“量子比特”。利用量子力学的叠加性、纠缠性等原理,量子比特可以同时处于两种状态,因此可以获得远高于经典计算机的计算能力。
但是要维持这种状态必须排除噪声的干扰,因为即便是最细微的干扰,都会破坏这种叠加态,从而导致计算失误。

图丨谷歌的 Sycamore 量子芯片(来源:谷歌)
在工程上,这种对微观粒子状态的控制就是核心难关。为能够控制粒子状态,一个可行的方案就是把环境温度逼近绝对零度,相当于 “冻结” 粒子。
这是量子计算机能够顺利运行的关键一步。这也让作为最前沿制冷技术之一的稀释制冷,在该领域有了用武之地。稀释制冷机是目前基于超导、自旋和拓扑量子比特技术的量子计算机的主要组成部分,其原理类似液体蒸发吸热,基于氦的同位素混合物实现热量的流动。

图丨稀释致冷原理(来源:互联网)
以曾在去年高调宣布 “量子优越性” 实现的谷歌为例。谷歌量子计算机的 53 个量子比特都由一个超导金属微型电路组成,该电路具有两种不同能量的设置或状态。但该系统必须置于笨重的稀释制冷设备(电话亭的大小)中,在接近绝对零度的条件下运行。
谷歌研究人员曾表示,他们可以在一台稀释制冷机中容纳约 1000 量子比特。如此发展的话,一台具有数百万个量子比特的成熟量子计算机可能会需要成千上万个相互连接的稀释制冷设备。
用足够的量子比特来维持量子计算机需要超低温,这种做法不仅成本高昂,而且需要将制冷技术推向极限,让人望而生畏。长远来看,这种解决方案并不利于实用化量子计算机的诞生。
“系统中每增加一对量子比特都会让总热量增加,而增加的热量会导致计算错误。这也是为什么当前的设计需要保持接近绝对零度的主要原因”,Dzurak 也解释说。

图丨阿里达摩院量子团队曾展示过的一款稀释致冷机模型(来源:DeepTech)
制冷成本的大幅削减
所以,团队认为,从 0.1 到 1.5 开尔文的提升,意味着制冷成本的大幅削减。
“人们熟知的日常温度概念很难感受 0.1 到 1.5 开尔文的提升,但在量子世界中,这意味我们正在走出极端。1.5 开尔文仍然是一个很低的温度,但仅用几千美元的制冷设备就可以达到这个温度,而不需要花费数百万美元将温度降到 0.1 开尔文”,Dzurak 说。
Dzurak 教授团队开发的处理器单元由两个量子位组成,它们被置于嵌入硅中的一对量子点中( a pair of quantum dots)。研究结果显示,如果扩大处理单元规模,现有的硅芯片工厂就能完成。
那么,他们是如何实现的?

图丨硅中自旋的电子产生的量子比特(来源:UNSW)
验证实验的主导人 Henry Yang 博士对 DeepTech 表示,升温实现的关键在于改进了读取自旋的环节。
“一般来说,我们通过与自旋有关的隧穿来读取电子的自旋,这依赖于大型的 electron reservoir。但是在更高的温度下,储层的能量会变得模糊并且失去自旋依赖性。在这项工作中,我们通过隧穿两个量子点之间的电子来读取自旋信息,而不是储层,而该过程对热量具有很大的弹性”,他说。
Henry 进一步解释道:“首先,这意味着我们现在可以使用更简单,更便宜的冷却系统:一个泵加上装有液氦(4He)的真空瓶系统就能降温到 1.5 开尔文。
另一方面,用稀释制冷机降温到 0.1 卡尔文,必须仔细设计氦气的两种不同同位素(3He 和 4He)之间的接触面和液比,并且需要多级温控和多个泵。3He 也是非常稀有昂贵的氦同位素”。
而团队的下一步目标,将是把该技术从大学的研发实验室环境转至面向全方位的 CMOS 硅芯片制造,挑战把数百万个硅量子比特集成在一个芯片上。
图丨团队制作的演示视频(来源:UNSW)
目前量子计算和量子通信等最前沿的量子信息技术,成为当下科技界和工业界追捧的大热点,以谷歌和 IBM 公司为代表的科技企业投入大量资源进行量子计算机的研发,更是将量子计算机的研究和竞争态势推向高潮。
从精密的药物研发到搜索算法,在许多重要问题上,量子计算机都有望胜过传统计算机。然而,设计一种可以在实际环境中制造和运行的量子计算机是颇具挑战性的系统工程。
在一次行业论坛中,中国科学院院士郭光灿曾指出,“和普通计算机相比,量子计算机有巨大的优势,量子计算机相比普通计算机,就相当于计算机相比算盘。”他解释,量子计算机要做的事就是算题,电子计算机用电子芯片串联计算,量子计算机用量子芯片并行计算,难点就在芯片和软件。而制冷还只是芯片运行的其中一个挑战而已。
尤其对于国内而言,路透社曾报道,2019 年 12 月,美国商务部的一份内部文件提出,未来将限制向中国等美国在量子计算上的竞争对手出口稀释制冷机。根据新思界产业研究中心公布的报告显示,当前国内外在超导量子计算领域的研发竞争极其激烈,包括谷歌、IBM,Yale、MIT、中科大、清华等企业高校都在投入巨大的资源。超导量子计算的快速发展导致稀释制冷机快速增加,2018 年全球稀释制冷机市场增速达到了 67.9%。
Henry 也指出,在现有系统中,量子计算机仍需在较低温度下才能发挥出更好的性能,现阶段,尚不清楚量子计算机能否进入千家万户。
“我们现在的设想是,用量子计算机连接至云服务器,未来用户可以远程访问这些服务器”,他说。
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