日本发布量子计算机原型:速度超超算 100 倍、功耗仅 1 千瓦
2017 年 11 月,日本发布首台面向公众免费试用的量子计算机原型,正式加入全球量子霸权竞赛。由日本电信电话公司(NTT)、东京大学、国立情报学研究所、斯坦福大学联合开发,日本政府 ImPACT 计划资助。该机基于量子神经网络(QNN),理论求解复杂优化问题速度超传统超算 100 倍,功耗仅 1 kW(超算同任务需 10,000 kW)。
量子神经网络(QNN)原理
QNN 以光学参量振荡器(OPO)为量子神经元,光学平衡测量反馈电路为量子突触。利用 OPO 阈值处的集体对称性自发破缺搜索组合优化问题解。用户可通过 QNNCloud 体验 QNN 实验与基于 OPO 网络量子理论的仿真。简而言之,QNN 试图融合人工神经网络模型与量子信息优势(并行性、干涉、纠缠),构建更高效应用。
QNNCloud 三大工具
- 阐述量子理论的白皮书
- 基于“胜部”超算的量子仿真能力
- 基于 QNN 的量子计算服务
QNNCloud 建立在 2000 个可编程全连接 OPO 网络上,用户可直接求解 N=2000 完全图上的 NP-Hard Max-Cut 问题,无需图嵌入。数百万连续/组合优化问题(药物先导优化、无线频谱功率分配、金融组合优化、机器学习玻尔兹曼采样、压缩感知稀疏编码等)均属 NP/NP-Complete/NP-Hard 类,规模增长带来指数级算力需求。QNN 利用阈值下量子并行搜索、阈值处集体对称性破缺、阈值上指数概率放大应对该挑战。未来将提供面向实用量子算法开发的仿真工具。
硬件实现
1 公里长光纤环腔中,1 GHz 脉冲序列泵浦周期性极化 LiNbO₃ 波导,同步产生 N=2000 个 OPO 脉冲。二进制变量映射为各脉冲的 0/π 相位。阈值下处于叠加态,阈值上坍缩为确定相位。任意脉冲对可通过序列测量振幅并经 FPGA 计算反馈脉冲注入实现耦合。全连接每往返(5 μs)完成一次。泵浦率升至阈值上后,10-1000 次往返即得解(0/π 相位构型)。
QNN 仿真器: 基于量子主方程(含测量诱导波包坍缩)理论预测 QNN 动力学,在“胜部”超算上大规模并行仿真,大幅压缩再生时间。
预算与未来规划
美国年投入超 2 亿美元,中国筹建 100 亿美元量子研究中心。日本自 2018 年 4 月起十年投入约 2.67 亿美元。日立携手剑桥大学研究量子计算。未来将发布实用算法、仿真工具、循环神经网络架构进阶 QNN,目标 2020 年 Q1 商业化,聚焦移动优化、城市交通拥堵、新药新材料发现。Microsoft、IBM、Google 同步推进自有量子机,突破指日可待。
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