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      離子阱量子計算機新突破!Quantinuum推出迄今最高精度商用量子計算機Helios

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      最近,知名綜合性量子技術公司Quantinuum公布了最新一代離子阱量子處理器Helios,該處理器基于量子電荷耦合器件(Quantum Charge-Couple Device, QCCD)架構,采用98個鋇離子作為物理量子比特,實現了99.9975%單比特門保真度,99.921%的全連接雙比特門保真度以及99.952%的量子態探測與制備保真度。這些指標,在商用級量子計算機中達到了最高的綜合精度。Helios,在前代處理器H2的基礎上優化了芯片阱設計,為可擴展的量子計算體系提供了一個極具潛力的方案。


      Helios量子計算機是如何工作的?

      大家可能會很好奇量子計算機具體是如何工作的呢?

      我們知道,經典計算機的核心部分由中央處理器(CPU)和存儲器組成,而Helios的設計也具有相似的結構,是由運算區(圖1中的quantum logic區域)和存儲區組成。

      Helios所使用的芯片離子阱包含三個關鍵區域:環形區、X形樞紐以及兩條直線“跑道”。其中,Helios的“CPU”(即運算區)位于兩條直線”跑道“的中間位置,用于執行量子線路中的各類量子操作。就像經典計算機CPU的字長一樣,Helios的“CPU”最多可以并行操作16個量子比特。因此,如果我們想要在全部98個量子比特上執行一層線路,就需要把它們從存儲區分批次地送進“CPU”區域進行運算。

      與前代H2系統相比,Helios在芯片阱設計上的最大提升體現在存儲區結構。具體來說,Helios包含三種類型的存儲區:

      環形存儲區(ring storage):類似于經典計算機中的隨機存取存儲器(RAM),用以臨時存放需要被處理的量子比特,等待“CPU”的調用。

      直線存儲區(leg storage):位于兩條直線“跑道”的最右端,作為一個“先進后出”式的存儲器,用來暫存已經完成運算的量子比特。

      緩存區(cache):用來緩存預先從環形“RAM”里篩選好的、即將送進“CPU”進行運算的量子比特。它的作用類似經典計算機中的CPU緩存,用于加速“CPU”對環形“RAM”中量子比特的訪問過程,從而顯著提升整體計算效率。


      ▲圖1. Helios 2D 芯片阱結構

      QCCD:量子比特“工廠流水線“

      對于離子阱量子計算處理器來說,量子信息被存儲在一個個離子上。而對這些量子信息進行操作和存儲,就是通過在存儲區和“CPU”之間物理地移動離子來實現的,也就是說,攜帶量子信息的一個個離子會在不同區域之間被反復輸運。

      這種基于離子輸運的量子計算實現架構被稱為量子電荷耦合器件(QCCD)架構

      QCCD架構可以看作是一種“量子比特流水線”。它在不同的物理區域劃分出存儲區與運算區,然后通過“傳送帶”式的離子移動,將量子比特在不同區域間傳輸,實現量子計算的流程。

      那么在Helios中,這條量子比特“工廠流水線”是如何運轉的呢?

      在一層量子線路開始時,量子比特會排成一隊,在環形存儲區里循環打轉。當量子比特路過連接環形區和直線“跑道”的十字路口時,會做出一個選擇:是繼續留在環形存儲區?還是跳出循環,進入某一條直線“跑道”?這個選擇過程我們稱之為“量子比特篩選”。被篩選出來的量子比特進入十字路口之后的緩存區,等待下一步指令。


      ▲圖2. Helios 量子比特篩選示意圖

      被篩選出來的量子比特等到了“CPU“的召喚之后,就可以從緩存區進入直線“跑道”中的運算區,開始進行冷卻、量子門以及態讀取等各類操作。在進行操作的同時,下一次量子比特篩選也開始了,新一批量子比特從環形存儲區填入緩存區。在當前一輪運算結束之后,運算區的量子比特會被送入“跑道”右端的直線存儲區,而下一批量子比特也從緩存區進入運算區,新一輪的運算開始。


      ▲圖3. Helios 量子比特“傳送帶”運行方向

      等到一層線路里所有的量子比特運算都結束之后,直線存儲區的量子比特會全部回到環形存儲區,等待下一層量子線路的開始。

      當然,這種浩浩蕩蕩的“量子比特游行”也非常耗時,圖4展示了單層線路平均運行時間的構成,可見主要耗時來源于量子比特輸運和冷卻。由于Helios中量子比特篩選和運算區的冷卻操作可以并行,使得輸運和冷卻的時間有部分重疊,從而顯著縮短了線路平均運行時間。這種冷卻和篩選的并行操作是Helios相比于H2的一項重要改進。此外,Helios還通過引入更多的電極與離子囚禁區域,優化了量子比特的調度效率。綜合這些改進,Helios在98個量子比特上運行單層線路所需的平均時長約55ms,而H2運行56個量子比特的單層線路就需約70ms。


      ▲圖4. Helios 單層線路運行時間

      為什么我們需要QCCD?

      在QCCD架構之前,離子阱量子計算機像一間“一居室“,所有活動——存儲、計算、冷卻——都在一個房間里完成。

      所有量子比特(離子)都擠在一個狹窄的空間中,當需要用激光對其中兩個離子進行操作(邏輯門)時,激光可能會干擾到旁邊“圍觀”的其他離子,導致它們出錯(我們稱之為“串擾”);隨著離子數量增加,離子之間互相排擠,振動也會變得更復雜(我們稱之為“模式擁擠”),使得精確控制每一個離子變得極其困難;若直接對存儲數據的離子進行激光冷卻,就像在圖書館里邊學習邊讓人給你吹風扇,可能會擾亂你學到的知識(我們稱之為“破壞量子態”)。

      這種“一居室”架構存在根本性矛盾,穩定存儲和精確操作的需求很難同時滿足,嚴重限制了其可擴展性。離子數量增加到幾十個時,系統就變得難以管理。

      而QCCD架構通過“分工”和“運輸”,將離子阱量子計算機從一個雜亂無章的“一居室”,變成了一個規劃有序、交通便利的“現代化城市”,讓建造規模更大、更穩定、錯誤更少的量子計算機成為可能。


      ▲圖5. Helios量子比特分流軌道 vs 城市立交橋

      QCCD有多難?

      把QCCD想象成一個要在原子尺度上運作的、全自動且極為精密的“快遞分揀系統”:它的任務是把一只只極其嬌貴、一碰就碎的“古董玻璃杯”(離子/量子比特),在微小的“傳送帶”上,快速、準確、無損地運送——從“倉庫”(存儲區)送往“加工站”(操作區),完成量子操作后再完好無損地送回原位。

      離子對外界極為敏感,用電場傳送它就像用氣流托舉并移動一片羽毛——要讓它既快速又不晃動,幾乎是互相矛盾的。速度太慢,計算效率下降;太快,則會使離子被加熱、降低量子門保真度,嚴重時甚至可能逃逸、丟失量子信息。

      因此,必須設計出一條既迅捷又平穩的“傳送帶“,讓離子在啟動、加速與停止的每個瞬間都保持絲滑過渡——哪怕一絲顛簸,都可能讓那只“古董玻璃杯”碎裂。

      要實現這一切,還需攻克多項工程難題:如何在微米尺度上制造復雜電極陣列以產生精確可控的電場(即“傳送帶”)?如何完成成百上千根電極的布線?如何編寫如同“交通管制中心”般的控制系統,實現對所有離子的實時、高效調度,避免“交通堵塞”和“交通事故”?而這些工程問題,正是將概念化的QCCD架構真正轉化為可運行離子阱量子計算機的關鍵挑戰。

      而在這些重重困難之下,Helios依然展現出驚人的算力:在隨機線路采樣任務中,Helios僅用1秒即可完成一次采樣,而經典計算機需要至少108年才能達到同樣結果。


      ▲圖6. 經典計算機實現同等的Helios和H2的隨機線路采樣任務的成本對比

      離子阱量子計算的未來?

      基于QCCD架構的離子阱量子計算,被認為是實現大規模容錯量子計算最有前景的方案之一,然而,要讓這一構想真正落地,仍有諸多挑戰亟待解決。隨著量子比特數量增加,系統的復雜性將急劇增長。如何在擴展規模的同時保持高保真度量子門操作、實現離子的快速平穩傳輸、并開發能管理大規模量子比特資源的經典控制核心,從而最終實現量子糾錯與容錯運算,都是需要攻克的難題。

      如果說操控幾十個離子的QCCD已經很難了,那么實現具有實用價值的大規模量子計算,則意味著需要控制成千上萬個離子、眾多存儲區和操作區,以及它們之間復雜的傳送路徑。這就像從管理一個只有兩三個機械臂的小倉庫,擴展到運營一個像亞馬遜中央倉庫那樣龐大的、全自動的物流中心,每一個環節的復雜度都呈指數級增長。

      雖然未來仍有很長的路要走,但這條技術路線確實為通用量子計算的實現,照亮了一個充滿希望的方向。

      參考文獻

      [1].Helios: A 98-qubit trapped-ion quantum computer

      [2].Etienne Granet, Sheng-Hsuan Lin, Kevin Hémery. et al. Superconducting pairing correlations on a trapped-ion quantum computer

      [3].M. DeCross, R. Haghshenas, M. Liu, E. Rinaldi, J. Gray, Y. Alexeev, C. H. Baldwin, J. P. Bartolotta, M. Bohn, E. Chertkov, et al., Computational power of random quantum circuits in arbitrary geometries, Phys. Rev. X 15, 021052 (2025).

      [4]. J. M. Pino, J. M. Dreiling, C. Figgatt, J. P. Gaebler, S. A. Moses, M. S. Allman, C. H. Baldwin, M. FossFeig, D. Hayes, K. Mayer, et al., Demonstration of the trapped-ion quantum ccd computer architecture, Nature 592, 209 (2021).


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