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某些计算任务极其复杂，唯有超级计算机方能胜任。然而，一台可商业访问的量子计算机刚刚完成了一项壮举，显示出这项新技术未来可能让传统超算望尘莫及。
仅用 19 秒，IBM 的 Nighthawk r2 处理器便生成了 100 万个样本。据估算，若由超级计算机完成同一任务，耗时约需 110 年。该实验结果已作为预印本发布于 arXiv。
首次在商用处理器上展示量子优势
美国 BlueQubit 公司理论凝聚态物理学家、论文第一作者 Tigran Sedrakyan 及其同事指出："据我们所知，这是首次在面向大众且广泛可用的量子处理器上，针对基础随机电路采样（vanilla random-circuit sampling）展示量子优势。"这种处理器使得大多数非专家级用户也能轻松复现实验结果。
量子优势的争夺本质上是超级计算机与量子计算机之间的军备竞赛，始于 2018 年。其核心主张在于：必然存在某种量子计算任务，对经典计算机而言极其困难甚至不可能完成。
2018 年，加州大学伯克利分校研究人员提供理论证据，指出随机电路采样（RCS）是主要候选任务。RCS 通过在量子比特上执行一系列随机操作，创造日益复杂的量子状态，并反复测量产生由 0 和 1 组成的"样本"。随着量子比特数量和操作增加，在经典计算机上重现相同结果的概率分布计算变得极度艰巨。
2019 年，谷歌曾宣布其 53 量子比特 Sycamore 处理器执行了一项超出经典超算实际能力范围的 RCS 实验。此后，经典计算机研究人员不断寻找新方法重现结果，量子研究人员则持续推动系统性能极限。
无需特殊校准的"云端"突破
此次新结果有所不同。Sedrakyan 团队并未使用专用的实验性量子处理器，而是在通过 IBM 云平台向用户开放的商业化超导量子处理器 Nighthawk r2 上运行实验。该处理器拥有 120 个量子比特。
股票配资门户入口研究团队选取其中 61 个量子比特，施加复杂度逐渐增加的随机电路，最多达到 40 个周期。重要的是，实验通过平台标准云工作流完成，未进行任何特殊校准。
在 36 个周期的"黄金区域"——涉及 918 个双量子比特门时，Nighthawk r2 仅在 19 秒内就生成了 100 万个样本。
更具挑战的是评估该任务对经典计算机的难度。由于顶级超算资源稀缺且任务繁重，科学家无法直接运行程序观测结果。为此，团队采用张量网络收缩技术，估算在经典计算机上模拟该量子电路的计算成本。
计算显示，重现这 100 万个样本需要约 1.2 × 10 ² ⁷次计算操作。以截至 2024 年最快的超级计算机 Frontier 为例，其峰值性能超过每秒 1 × 10 ¹ ⁸次操作。基于其持续性能的保守估计，Nighthawk r2 的这一壮举相当于约 110 年的计算时间。
需注意，110 年并非经典计算机的根本速度极限，而是基于特定方法的估算值。经典算法优化可能会大幅减少所需工作量。Sedrakyan 团队承认这种可能性，但强调根据这一基准，量子处理器已大幅领先。
这场竞赛并非出于优越感，而是一种友好竞争，旨在推动双方找到更好的计算方法。此次突破的意义在于，量子优势是在可商业访问的硬件而非定制实验室设备上实现的。研究人员使用了云端公开可用的 QPU 和标准执行堆栈，并发布了电路、样本和分析代码，供他人验证。
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尽管这些发现尚未经过同行评审，但预印本已在 arXiv 公开。挑战书已发出，等待业界回应。
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