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Google Willow量子晶片逆天出世！5分鐘顛覆10億億億計算極限，馬斯克奧特曼驚嘆
【新智元導讀】Google團隊再創量子計算里程碑！全新量子晶片Willow，僅用不到5分就完成了當今最強超算，需要10^25年這個天文數字般的計算。困擾人類近30年量子計算糾錯問題，終於被攻克了！
這一刻，註定將被載入史冊！
今天，Google重磅推出全新的量子晶片——Willow（共105個量子位元），在AI圈掀起了海嘯級巨震。
在一個標準基準計算任務，Willow用時不到5分鐘（300秒）神速完成。
而如今，世界上最快超算Frontier要完成同樣任務，則需要10億億億年，也就是10,000,000,000,000,000,000,000,000年。
這一天文般的數字，遠遠超過了宇宙的年齡（138億年）！
Willow不僅僅是速度的勝利，更取得了量子計算領域決定性的技術突破——
隨著量子位元數量的增加，這款晶片的誤差也呈指數級下降。這種精度提升的速率超出了一個關鍵閾值。
這意味著，曾困擾量子計算近30年的糾錯問題，終於迎來曙光。
Google量子團隊的最新研究，已經刊登在今天的Nature期刊上。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y
原本，這又是OpenAIGoogle激烈交戰的一天，卻在𝕏上呈現出一切祥和的另一面，劈柴奧特曼兩人開始了「商業互吹」。
劈柴親自官宣這一消息後，奧特曼第一時間送上祝賀。
他對此回應道——「量子+AI的多重宇宙未來將至，也恭喜o1發佈！」
這邊，劈柴還暢想了與馬斯剋星艦的聯動——有朝一日，我們應該借助Starship在太空中建造一個量子叢集。
馬斯克回應，這很可能實現。
Google罕見地敞開了話匣子，在發佈前特意召開媒體說明會。
Google量子AI團隊的大佬們——創始人兼負責人Hartmut Neven、研究科學家Michael Newman、量子硬體主管Julian Kelly和總監兼首席營運官Carina Chou，個個親自上陣，足見這項研究的份量。
破解30年重大難題，Google再創歷史
Willow是在Google位於聖巴巴拉的最先進製造設施中生產的——這是全球為數不多的、為量子晶片量身定製的、從零開始建的工廠之一。
量子晶片的設計可不是簡單的拼拼圖，所有元件——從單位元門、雙位元門到量子位元復位和讀出——都需要精密設計與無縫整合，缺一不可。只要其中一個元件卡殼，整個系統就會掉鏈子。
Willow目前有105個量子位元，在量子糾錯和隨機電路採樣這兩項基準測試中表現出同類最佳的性能。
值得一提的是，Willow的T1時間（量子位元保持激發狀態的時間）達到了近100微秒，比上一代約提升了5倍——這是量子計算的關鍵資源。
如果想跨平台比較量子硬體性能，以下是一些關鍵資料：
對於Google來說，Willow具有劃時代意義。
它將成為建構有用量子計算的第一步，未來在藥物發現、核聚變、電池設計等諸多領域中，帶去不可估量的研究潛力。
首次實現「低於閾值」
為了讓量子計算更可靠，Google將量子位元分組協同工作，以實現糾正錯誤。
每個分組形成一個d×d的量子位元網格，稱為表面碼，每個表面碼代表一個編碼的或「邏輯」量子位元。
隨著晶格的增大，系統能容忍的錯誤也更多，理論上邏輯量子位元的保護性和性能都會提高。
隨規模增加的表面碼邏輯量子位元，每個都能夠比前一個糾正更多的錯誤；編碼的量子狀態儲存在資料量子位元陣列（黃色）上；測量量子位元（紅色、青色、藍色）用於檢測相鄰資料量子位元上的錯誤
然而，增加晶格也意味著更多的出錯風險。
如果物理量子位元的錯誤率過高，額外增加的錯誤會多過糾正的錯誤，增加晶格反而可能拖慢處理器性能。
只有當錯誤率低到足夠的程度，錯誤糾正才能發揮作用，並實現指數級的錯誤率下降——這就是所謂的閾值。低於閾值時，量子錯誤糾正從有害變為有益。
首先將資料量子位元（金色）初始化為一個已知狀態，並重複進行奇偶校驗檢查以檢測並標記錯誤（紅色、紫色、藍色、綠色）；最後，測量資料量子位元並解碼測量資料，從而得到一個經過錯誤糾正的邏輯測量結果
Google的Willow晶片打破了這個瓶頸：它不僅增加了量子位元的數量，還成功減少了誤差，實現了誤差率的指數級下降。
在Willow中，隨著量子位元從3x3的表面碼擴展到5x5、7x7，編碼錯誤率每次減少2.14倍，實現了誤差率的指數級下降。
邏輯量子位元性能隨表面碼規模的擴展而提升：從3×3（紅色）擴展到5×5（藍綠色）再到7×7（藍色）時，邏輯錯誤機率大幅下降；Willow上的7×7邏輯量子位元的壽命是其最佳物理量子位元（綠色）的2倍，同時也是Google之前在Sycamore（灰色、黑色）上表面碼的20倍
這個歷史性的成就被領域內稱為「低於閾值」——即在擴展量子位元數量時，能夠降低誤差率。這是量子計算領域追求了近30年的里程碑。
自1995年提出以來，「低於閾值」一直被認為是建構大規模量子電腦的關鍵。
更重要的是，這是首個在超導量子系統中進行即時誤差修正的成功案例——這一點對任何有用的計算至關重要，因為如果無法足夠快速地修正誤差，計算在完成之前就會被破壞。
而且，這是首個「超越盈虧點」的演示，其中量子位元陣列的壽命超越了單個位元的壽命。這證明量子誤差修正確實有效，正在全面改善系統。
Willow是首個「低於閾值」的系統，也是最強有力的可擴展量子位元原型，證明超大規模量子電腦真的能造。它讓我們離那些傳統電腦無法完成的實用演算法更近了一大步！
5分鐘計算，世界最快超算卻用10億億億年
為了測試Willow的性能，研究團隊使用了隨機電路採樣（RCS）基準測試。
RCS是當前量子電腦上可以完成的計算中最難的基準測試，可以將其視為量子計算的入門測試——它檢查量子電腦是否能做一些經典電腦無法做到的事情。
Willow在這個基準上的表現令人震驚：它在不到五分鐘的時間內完成了一個計算，而這個計算如果由今天最快的超級電腦Frontier來完成，將需要10^25年，也就是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。
它支援了量子計算發生在多個平行宇宙中的觀點，這與我們生活在多元宇宙中的理論相一致，這一預測最早由大衛·德意志提出。
這些最新的Willow結果，如下圖所示，是迄今為止取得的的最佳成績，而且它還將繼續進步。
計算成本受可用記憶體的影響很大。因此，我們的估算考慮了多種情況，從理想的無限記憶體環境（▲）到在GPU上實現的更實際、易於平行化的方案（⬤）
研究團隊對Willow超越經典超級電腦Frontier的評估，建立在保守假設之上，比如假設Frontier擁有無頻寬限制的二級儲存——這顯然是個不現實的理想假設。
雖然經典電腦會繼續進步，但快速擴大的差距表明，量子計算正以雙重指數級速度拉開差距，隨著規模擴大，量子電腦將繼續遙不可及地領先。
300多人，12年心血
Hartmut Neven在部落格中寫道：「當我在2012年創辦Google量子AI時，我們的願景是建構一台實用的大規模量子電腦，利用量子力學——我們今天所理解的自然作業系統——來造福社會，推動科學發現、開發有益的應用，並解決一些社會面臨的重大挑戰。」
Willow，是這個長期願景中關鍵的一步，也是朝著商業化量子計算邁進的重要里程碑。
今天，Google量子AI團隊擁有約300名成員，並計畫擴展。他們還在加州大學聖巴巴拉分校（UCSB）建立了自己的製造設施。
如今，AI和量子計算都將被證明是我們這個時代最具變革性的技術。
特別是，先進的AI技術將在量子計算的支援下取得顯著突破，而這也是Google將實驗室命名為Quantum AI的原因。
正如在隨機電路採樣中所觀察到的，量子演算法在基本的擴展定律（Scaling Law）上具有顯著優勢。對於很多基礎的計算任務，這些擴展優勢同樣適用，而這些任務對AI來說至關重要。
因此，量子計算將在以下方面將不可或缺：
- 收集經典電腦無法獲取的訓練資料
- 訓練和最佳化某些學習架構
- 建模量子效應重要的系統
具體來說，包括幫助我們發現新藥物、設計更高效的電動車電池，以及加速聚變和新能源替代品的研究進展。
這些未來改變遊戲規則的應用，有很多在經典電腦上是無法實現的——它們都在等待通過量子計算來解鎖。
展望未來
一旦突破閾值，裝置的小幅改進將通過量子糾錯被指數級放大。
例如，雖然Willow的操作保真度大約是Sycamore的2倍，但其編碼錯誤率卻改善了大約20倍。
能否建構一個近乎完美的編碼量子位元？
量子錯誤糾正現在看起來已經初見成效，但從今天的千分之一錯誤率到未來所需的兆分之一錯誤率之間仍然存在巨大差距。
那麼，會不會是我們遇到了新的物理現象，從而阻礙我們建構量子電腦的處理程序呢？
為了回答這個問題，Google開發了一種「重複碼」。
與保護所有（局部）量子錯誤的表面碼不同，重複碼僅專注於位元翻轉錯誤，但效率更高。通過運行重複碼實驗並忽略其他錯誤類型，Google在採用許多與表面碼相同的錯誤糾正原則的同時，實現了更低的編碼錯誤率。
通俗地講，重複碼就像一個先行偵察兵，用於驗證錯誤糾正是否能夠持續降低到最終需要的近乎完美的編碼錯誤率。
在Willow上運行重複碼時，Google能夠實現約100億次錯誤糾正循環而未發現任何錯誤。然而，當嘗試通過進一步增加編碼規模來降低編碼錯誤率時，卻發現錯誤率停滯不前。
重複碼性能隨重複碼規模的擴展而提升：與Sycamore相比，實現了10000倍的性能改進，但邏輯錯誤率在每循環約10⁻¹⁰時達到了一個瓶頸
如何提升糾錯量子電腦的速度？
與正在使用的經典裝置相比，糾錯量子電腦的速度實際上非常之慢。
即便是超導量子電腦——目前最快的量子位元技術之一，其測量時間也長達約一微秒。相比之下，經典計算的亞納秒級操作時間則快了超過1000倍。
而量子糾錯操作，就更慢了。部分原因在於，現在還需要依靠「量子錯誤解碼器」這一經典軟體來解釋測量結果進而識別錯誤。
在超導量子位元領域，Google首次展示了能夠與裝置同步即時解碼測量資訊的能力。但即使解碼速度能夠跟上裝置，對於某些糾錯操作，解碼器仍可能拖慢整體速度。
目前，Google在裝置上測得解碼延遲時間為50至100微秒，並預計這種延遲會隨著晶格規模的增大而進一步增加。這種延遲可能會顯著影響糾錯操作的速度。
如果想讓量子電腦成為一種能夠用於科學發現的實用工具，就必須對此加以改進。
接下來是什麼？
通過量子糾錯，我們原則上已經能夠擴展系統，實現近乎完美的量子計算。
然而在實踐中，這並不容易——距離建構大規模、容錯的量子電腦的目標仍有很長的路要走。
在逐步改進的處理器上，實現了邏輯量子位元，每次升級時物理量子位元的數量翻倍，且處理器規模逐漸增大。紅色和藍色方塊表示用於檢測附近錯誤的奇偶性檢查。這些處理器分別能夠可靠地執行大約50次、10³次、10⁶次和10¹²次循環
以當前的物理錯誤率來看，要實現相對適中的編碼錯誤率（10⁻⁶），我們可能需要每個表面碼網格使用超過一千個物理量子位元。
目前，所有這些都是在一個擁有105個量子位元的處理器上實現的。那麼，我們是否能夠在擁有1000個量子位元的處理器上實現相同的性能？如果是擁有一百萬個量子位元的處理器呢？
雖然面臨的工程挑戰是前所未有的，但進展也令人矚目。畢竟，量子糾錯所帶來的改進是指數級的。
自去年以來，Google的編碼性能已經提升了20倍——還需要多少個這樣的20倍，才能運行大規模的量子演算法？
或許，答案比我們想像中要少得多。 (新智元)