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今天，量子计算公司D-Wave宣布推出其下一代量子退火炉，这是一种使用量子效应解决优化和最小化问题的专用处理器。硬件本身并不令人惊讶，因为D-Wave在几个月前就公布了其细节，但在本文里，D-Wave与Ars讨论了用超过一百万个单独的量子设备构建芯片的挑战。
该公司正在将硬件的发布与新软件堆栈的可用性相结合，该软件堆栈的功能有点像量子硬件和经典计算机之间的中间件。
由Google和IBM等公司制造的量子计算机是通用的、基于“门”的计算机。他们可以解决任何问题，并且应该针对特定类别的问题显示出巨大的加速力，否则，只要门数足够多，问题就会解决。现在，这些量子计算机仅限于几十个门，并且没有纠错功能。使它们达到所需的规模提出了一系列困难的技术挑战。
D-Wave的机器不是通用机器。从技术上讲，它是量子退火炉（quantum annealer），而不是量子计算机。它执行计算以发现硬件量子设备的不同配置的低能态。这样，只有将计算问题转换为芯片可能配置之一中的能耗最小化问题，它才会起作用。这没有听起来那么有限，因为许多形式的优化都可以转化为能量最小化问题，包括诸如复杂的调度问题和蛋白质结构之类的问题。
最容易想到的是将这些配置视为具有一系列峰和谷的景观，而解决问题的方法等同于在景观中搜索最低的谷。D-Wave芯片上的量子设备越多，它的采样就越彻底。因此，增加量子位计数对于量子退火器的效用绝对至关重要。
这个想法非常适合D-Wave的硬件，因为将量子比特添加到量子退火炉要容易得多。该公司目前的产品有2,000种。还有一个容错性的问题。虽然基于门的量子计算机中的错误通常会导致无用的输出，但是D-Wave机器上的故障通常意味着它返回的答案是低能量的，但不是最低的。对于许多问题，合理优化的解决方案可能就足够了。
尚不清楚的是，该方法是否比传统计算机上运行的算法具有明显的优势。对于基于门的量子计算机，研究人员已经进行了数学计算，以显示量子至上的潜力。量子退火不是这种情况。在过去的几年中，在许多情况下，D-Wave的硬件显示出优于传统计算机的明显优势，只是看到算法和硬件改进的结合消除了传统方面的差异。
D-Wave希望被称为“优势”的新系统能够表现出明显的性能差异。在今天之前，D-Wave提供了2,000量子比特的量子优化器。领先的系统最多可将该数字扩展到5,000。同样重要的是，这些量子位以其他方式连接。如上所述，问题被构造为机器的量子位之间的连接的特定配置。如果任何两个之间都不存在直接连接，则必须使用某些量子位进行连接，因此无法用于解决问题。
2,000量子位的机器在其量子位之间总共有6,000个可能的连接，每个平均3个。新机器将总数增加到35,000，平均每个qubit 7个连接。显然，这无需使用任何量子位来建立连接就可以配置更多的问题。D-Wave共享的白皮书表明它可以按预期工作：较大的问题适合硬件，并且需要较少的量子位用作连接其他量子位的桥梁。
芯片上的每个量子位均采用称为约瑟夫森结（Josephson junction）的超导线环形式。但是芯片上有超过5,000个约瑟夫森结。D-Wave的处理器负责人Mark Johnson告诉Ars：“其中的绝大部分都涉及超导控制电路。” “它们基本上就像带存储器的数模转换器，我们可以用它来编程特定的问题。”
为了获得所需的控制水平，新芯片总共有超过一百万个约瑟夫森结。约翰逊说：“让我们将其放在眼前。” “我的iPhone上装有一个处理器，上面装有数十亿个晶体管。因此，从这个意义上讲，它并不多。但是，如果您熟悉超导集成电路技术，那就不在曲线范围了。” 连接所有内容还需要超过100米的超导线材-全部都在一个芯片上，该芯片的大小大约为缩略图的大小。
尽管所有这些都是使用硅上的标准制造工具制造的，但这只是一个方便的衬底-芯片上没有半导体器件。约翰逊无法详细介绍制造过程，但他愿意谈论如何更一般地制造这些芯片。
此工艺与标准芯片制造之间的最大区别之一是数量。D-Wave的大多数芯片都位于其自己的设备中，并且可以通过云服务被客户访问；只有极少数的产品在其他地方购买和安装。这意味着该公司不需要制造很多芯片。
当被问到有多少台计算机时，约翰逊笑着说：“我要以这个家伙的情况为例，他预测这个世界上永远不会有五台以上的计算机，”然后继续说道：“我认为我们可以通过十几个或更少的数量级来满足我们的业务目标。”
如果该公司生产标准的半导体器件，那就意味着要制造一个晶圆并每天称其为晶圆。但是D-Wave认为它已经发展到可以从每个晶圆上获得一个有用的设备的地步。约翰逊告诉Ars：“我们一直在努力超越您在台积电或英特尔所能提供的舒适度，您正在寻找我可以得到多少个9”。“如果我们有那么高的良率，我们可能还没有足够努力。”
许多推动力来自于这种新处理器的出现。约翰逊告诉Ars，更高级别的连通性需要一种新的工艺技术。他告诉Ars：“这是大约10年来我们第一次对技术节点进行重大更改。” “我们的工厂横截面要复杂得多。它具有更多的材料，更多的层，更多的设备类型和更多的步骤。”
除了制造设备本身的复杂性之外，它在毫开氏温度范围内工作的事实也增加了设计挑战。正如约翰逊指出的那样，每条从外界进入芯片的电线都是潜在的热量管道，必须将其最小化，这也是大多数芯片制造商都不会面对的问题。
随着新芯片的出现，控制它的软件也将发生重大变化。解决问题的一种方法是充分了解问题的性质和硬件，以了解如何在芯片上设置连接，以便其返回的结果解决问题。但这是非常专业的知识，并且超出了大多数公司掌握的专业知识。因此，D-Wave试图通过提供一个可以消除一些复杂性的中间软件步骤来使其变得更容易。
在新系统下，用户将必须了解如何将他们的问题转换为“二次无约束二进制优化”或QUBO。但是，如果他们能够做到这一点，他们就可以将QUBO交给D-Wave称为其“混合问题解决器”的设备，该设备将完成使它在量子退火炉上执行所需的一切工作。
这是朝着所谓的量子计算“混合解决方案”发展的总趋势的一部分，这种趋势同时出现在基于门的平台和退火平台上。研究人员已经认识到，在量子系统上实际上表现最佳的算法部分通常只是较大的计算机科学问题的一部分，而其他部分在经典计算机硬件上的表现可能很好，甚至更好。因此，要完全解决问题，将需要经典计算和量子计算的混合。就像这里的情况一样，这可能涉及使用经典面来弄清楚如何最好地编程量子面。
对于D-Wave系统，可能性甚至更加复杂。如上所述，在量子退火炉上探索能量最小化场景的挑战之一是弄清楚如何将足够的场景适合有限数量的量子位。并且有很多方法可以潜在地解决该问题。某些问题可以分成较小的块，然后分别运行。在其他情况下，可以检查QUBO并找到优化它的方法，以使其更好地适合可用的硬件。
其他解决方案包括在量子除法的每一侧进行一些计算。可以在经典硬件上对场景进行稀疏采样，然后让量子退火仪将精力集中在那些看起来很有前途的区域。或者，您可以使用量子退火仪稀疏采样，然后使用经典计算机穷举探索它返回的任何低能耗解决方案周围的区域。
新用户可以根据需要担心所有可能解决问题的方法，但是现在，他们只需将问题移交给混合求解器，让它为他们解决麻烦。D-Wave希望这将极大地扩展其潜在用户群。“如果您不必完全将它们付诸于机器语言并成为所有参数调整的专家，那么要做的工作就少得多，”软件公司D-Wave副总裁Murray Thom告诉Ars。“将其抵消为混合求解器意味着企业可以专注于解决问题，完成生产前测试并大规模解决问题。”
所有这一切之后剩下的显而易见的问题是，新的硬件和软件是否最终比纯经典的解决方案要快。但这是一个比最初看起来更复杂的问题。D-Wave几乎可以肯定地识别出其硬件性能优于传统算法的情况。但是，如果以过去为指导，这将激励计算机科学家仔细研究这些算法，并可能找到进一步优化它们的方法。性能要求更多的是专家之间的对话，而不是超级计算领域，在该领域，基准被广泛接受。
也许更重要的问题是，是否有任何企业能够找到特定的案例，在这些案例中量子退火为他们提供比现有算法更快的有用解决方案。也许这并不要求D-Wave的机器在每种情况下都比传统算法更快地返回答案，因为企业可能只需要在特定情况下解决问题即可。D-Wave返回最佳解决方案的能力可能会带来优势，因为“真正的好”对企业和“最佳”一样有用。
D-Wave非常有信心，这一代，或者可能是下一代，将是使用其硬件的明显优势所在。但是评估这种说法将意味着等待用户和计算机科学家花更多的时间在它上面。
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