2018年3月，谷歌推出由超導電路制成的72個量子比特的Bristlecone芯片，超過了IBM的50量子比特和英特爾的49量子比特，成為迄今為止最大的量子芯片。

Bristlecone 是谷歌的最新量子處理器（左圖）。右側是這個芯片的結構示意圖，每一個「X」代表一個量子比特，相鄰最近的量子比特之間是相連的。

不少學者曾表示，量子計算機獲得50-100個量子比特就能實現“量子霸權”，在一些領域有傳統計算機所不具有的能力，比如在化學和材料學里模擬分子結構，還有處理密碼學、機器學習的一些問題。

谷歌的Bristlecone給了我們這樣的期待。但是，硬件具備，只欠東風。目前量子計算并沒有真正地解決一個傳統計算機無法解決的問題。

雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 獲悉，為了讓量子計算機真正發揮效用，谷歌在近日推出了用于量子計算機的開源框架Cirq，以便公眾可以為量子計算機開發有用的算法。

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Google AI Quantum團隊在博文中寫道，“Cirq專注于眼前問題，幫助研究人員了解NISQ量子計算機是否能夠解決具有實際重要性的計算問題。”

量子比特相比傳統計算機比特更強大，是由于兩個獨特的量子現象：疊加（superposition）和糾纏（entanglement）。量子疊加使量子比特能夠同時具有 0 和 1 的數值，可進行“同步計算”（simultaneous computation）。量子糾纏使分處兩地的兩個量子比特能共享量子態，創造出超疊加效應：每增加一個量子比特，運算性能就翻一倍。比方說，使用五個糾纏量子的算法，能同時進行 25 或者 32 個運算，而傳統計算機必須一個接一個地運算。理論上， 300 個糾纏量子能進行的并行運算數量，比宇宙中的原子還要多。

在谷歌看來，過去幾年里，量子計算在量子硬件的構建、量子算法方面都有明顯的發展，隨著Noisy Intermediate Scale Quantum（NISQ）計算機的出現，開發用于理解這些機器功率的算法變得越來越重要。然而，在NISQ處理器上設計量子算法時的一個常見問題是如何充分利用這些有限的量子器件 ，集中資源來解決難題，而不是損耗在算法與硬件之間不良映射上。此外，一些量子處理器具有復雜的幾何約束和其他細微差別，忽略這些將會導致錯誤的量子計算，或者導致修改和次優的計算。

雷鋒網了解到，NISQ這個概念由美國人John Preskill提出，是是嘈雜中型量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 的簡稱。擁有50-100量子比特、以及高保真量子門 (Quantum Gate) 的計算機，便可稱為NISQ計算機。

谷歌開發出的具有72個量子比特的Bristlecone芯片便是NISQ。谷歌希望借助NISQ在五年內實現商業化。 據了解，該框架尚未在真正的量子計算機上運行（只是模擬一個），但有望幫助量子計算機找到一些用途。

Cirq支持在模擬器上運行算法，如果將來有了量子計算機，或者更大的模擬器，也很容易通過云，把設備和算法集成起來。

此外，Cirq為用戶提供了對量子電路的精確控制、經過優化的數據結構，可用于編寫和編譯這些量子電路，從而使用戶能夠充分利用NISQ架構。 Cirq支持在模擬器上本地運行這些算法，可以通過云，與量子計算機或者更大的模擬器集成。

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谷歌還同時發布了Criq的應用示例—— OpenFermion-Cirq。 OpenFermion是一個開發化學問題量子算法的平臺。OpenFermion-Cirq則是一個開源庫，它將量子模擬算法編譯成Cirq。新庫利用最新進展為量子化學問題構建低深度量子算法，使用戶能夠從化學問題的細節轉變為高度優化的量子電路，定制為在特定硬件上運行。例如，該庫可用于輕松構建量子變分算法，以模擬分子和復雜材料的特性。

谷歌表示，如果要實現其全部潛力，量子計算將需要強大的跨行業和學術合作。在構建Cirq時，我們與早期測試人員合作，以獲得對NISQ計算機算法設計的反饋和見解。

以下是與早期采用者的Cirq合作示例：

Quantum Benchmark提供的本質上是量子診斷工具，可以告知最終用戶量子處理器中的錯誤率，并幫助抑制這些錯誤。 ?

QCWare的首席執行官馬特約翰遜表示，谷歌模擬器的一個優勢是用戶最終能夠在其上運行大規模問題，該公司的軟件允許客戶在多個硬件平臺上運行量子算法。 “這將使我們的客戶能夠利用那些在功率方面肯定會成為領先硬件系統的產品。”

谷歌稱，Google AI Quantum團隊正在使用Cirq創建在Google的Bristlecone處理器上運行的電路。將來，谷歌計劃在云中提供此處理器，而Cirq將成為用戶為此處理器編寫程序的界面。與此同時，谷歌希望Cirq能夠提高各地NISQ算法開發人員和研究人員的工作效率。

NISQ是一個令人充滿期待的術語，谷歌的Bristlecone也讓人看到了量子比特數量不斷增加的希望。然后，對于量子計算機的應用，很多專家并不“興奮”。

MIT的Seth Lloyd教授認為，想要開發出有用的應用，系統至少應該有超過100個量子位。?

Intel 高級副總裁、首席技術官兼 Intel 研究院院長 Michael Mayberry曾告訴雷鋒網，雖然他看好量子計算的前景，但他也坦承這一技術還有漫長的道路要走；實際上，量子計算離真正地實現大規模商用還需要有 10 年時間。不僅如此，即使量子計算進入到商用階段，它也不會讓經典的計算方法變得過時（比如說當下基于 CPU 的計算），不管是深度學習還是人工智能，都不會因為量子計算的崛起和發展而變得過時——當然，量子計算可以解決很多目前常規計算能力無法解決的問題，比如說模擬材料、模擬藥品、后量子時代的加密算法等。

看來，量子計算機的發展道阻且長。借助于谷歌的NISQ計算機和基于此的Criq算法，更多的探索和想象或將發生。

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