谷歌量子计算，曾经号称可以在200秒内完成普通超级计算机一万年完成的任务。
没想到，这种“量子优势”如今被中科院理论物理研究所的研究人员打破了:
他们用普通CPU，在几个小时内完成了原本需要一万年才能完成的计算，并认为可以完全超越现在的量子计算机。
ACM计算奖获得者Scott Aaronson同意这个结论:
我认为他们是对的。如果有足够强大的超级计算机，他们可以在几秒钟内模拟这个任务。
最近，《科学》杂志上发表了一篇关于此事的文章。让我们来看看发生了什么。
无法超越？为你优化。
来自中科院理论物理研究所的张盼团队发表了一篇名为《解决Sycamore量子优势电路的采样问题》的论文，展示了打败Google量子计算机Sycamore的全过程。
针对谷歌“量子优势”的任务，本文提出了一种新的模拟方法，即经典算法张量网络法。
要说有多好，它可以用很多GPU进行并行计算。
使用512个GPU的计算集群，该团队计算了9万亿个数字串中的100万个输出模式(即53个量子位，量子电路采样的20个周期)。这个计算过程花了15个小时。
如果把这个算法应用到超级计算机上，几十秒就可以完成同样的任务。
如果这个任务是为梧桐做的，大概需要200秒；超级计算机需要一万年才能完成(根据谷歌)。
△谷歌量子计算芯片，邮票大小。
该团队还认为，像Sycamore一样，它不需要过于追求精度。
用团队张量表示量子比特属性之间的关系，Sycamore量子比特的相互作用描述为3D张量网络。
于是，他们在3D张量网络上“钻洞”，切割一些连接来简化关系，降低计算复杂度，用精度换取速度。这种收缩张量网络的方法使得模拟量子芯片成为可能。
数据证明，完成任务过程中仅丢失8行代码，计算速度提升256倍。
而保真度保持在0.37%，高于梧桐的0.2%。
各种数据摆在面前，“量子优势”突然没那么好闻了。
“量子优势”环，设置它
面对这一结果，谷歌量子AI首席研究员塞尔吉奥·博伊索(Sergio Boixo)回应称，这只是赛道上的短暂超车，优势不会持续太久。
从量子计算时代开始，谷歌就从未否认经典算法会不断改进。
然而，谷歌也表示:
我们认为这种经典算法赶不上2022年后的量子电路。
毕竟，当Sycamore诞生时，超级计算机只能对它执行的任务望而却步。
制造量子计算机就是执行将“淹没”普通计算机的任务。
对于量子计算机来说，所有任务的潜在解都可以看作是同时在量子位之间摇摆的量子波。
这些量子波相互干涉，错误的答案会相互抵消，正确的输出会“弹”出来。
换句话说，这种干涉使量子计算机能够拆分大量数据进行计算。
以Sycamore为例，它将量子位设置为0、1或0和1的任意组合，这使得它可以同时处理大量输入。
Sycamore是一台拥有53个量子位的量子计算机。它的量子电路是由超导金属制成的微型谐振电路。它可以编码从 0到253(约9万亿)的任何数字，甚至可以一次编码所有数字。
谷歌表示，Sycamore可以击败IBM开发的超级计算机Summit。Summit拥有9，216个CPU和27，648个GPU。
IBM随即反驳，称谷歌所谓的同样任务的超级计算机需要“一万年”，但只是在特定的算法上。
一旦算法优化，Summit完成同样的任务只需要2.5天左右。
关于“量子优越性”的争论，在业界和学术界从未停止过。
张团队的这篇论文用实例证明了“量子优势”在现阶段仍然可以被普通计算机打败。
还有一点
张团队的研究成果凸显了量子计算机相对于传统计算机的缺陷，对更高级的“量子优势”实验提出了更高的要求。
张建议，应该找到一些实际应用来展示量子电路的优势。
当然，普通计算机打败“量子优势”并不意味着量子电路的衰落。
即使与超级计算机相比，Sycamore也需要更少的操作步骤和功率。连张盼自己都说如果Sycamore的保真度再高一点，团队的模拟都比不上~
参考文章:
[1]https://www . science . org/content/article/普通-计算机-能-击败-谷歌-s-量子-计算机-毕竟？s=31
[2]https://www.science.org/doi/10.1126/science.365.6460.1364
[3]https://arxiv.org/pdf/2111.03011.pdf
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