Quantum计算机满足高性能计算系列（2）量子基准测试与

本文重点介绍量子测试和高性能测试. 它主要回答两个基本问题: 使用哪种测试集进行测试？什么样的指标用来衡量？

上图是Vincent总结的经典高性能计算机和量子计算机基准的比较.

在高性能计算领域，世界上所有国家都投入了大量资金来争夺TOP500排行榜. 实际上，这种计算能力在某种程度上也代表了一个国家的综合实力. TOP500列表基于运行Linpack程序的超级计算机. Linpack是一组测试套件，用于测量世界上超级计算机的计算能力. 它主要用于求解线性方程Ax = b. 最终度量为FLOPS（每秒浮点运算），它是每秒浮点运算的性能. 2019年，神威太湖之光的功率（如上图所示）达到了93,014.6 TFlop / s的性能，居世界第三.

量子计算机是一种新型的计算技术. 在早期，我们更担心qubit的数量. 在经典计算机中，可以表示的位数很大，并且现有的经典计算机存储层次结构是根据访问速度的不同而形成的（如下所示）. 2019年，神威太湖之光的存储容量达到1,310,720 GB，这是一个巨大的数字. 但是，要存储相同大小的信息，在量子计算中只能表达几十个量子位.

对于量子计算机，可以描述的量子位规模仍然相对较小. 下图显示了过去20年中qubit的增长. 从图中不难看出，已经制造出了越来越多量子比特的量子计算机. 看来量子比特的数量并不多，但是可以描述的量子信息却很大. 世界上功能最强大的计算机也很难完成72位量子计算机可以完成的任务. 因此，在2018年，Google宣布实现“量子至上”（量子至上，更准确地说，应该是量子优势）. 当计算规模进一步增加时，它正处于量子优势阶段.

从2019年到现在，我们可以从新闻中看到许多公司正在追赶我.

但是，量子计算机越多，量子位越好？答案当然不是. 量子计算机在某些计算任务中的优势已成为公认的事实. 但是，与经典计算机有很大的不同，即量子计算机极难操作. 在这里，我们需要告诉大家有关量子位的信息. 在最简单的情况下，假设我们有一个向量（白话是一个箭头），当箭头指向正上方时，表示1；当箭头指向正下方时，表示0. 这时，我不得不提及“死活的”猫又来了. 我们如何使一个量子比特同时包含1和0状态？答案是我们可以使用球体来表示它. 该球在量子力学中称为Bloch球，如下图所示:

量子比特可以理解为三维空间中的向量. 然后，我们可以对该向量进行很多操作，例如旋转，相变等. 在数学模型中，该操作实际上等效于将该向量乘以一个矩阵. 在经典的高性能计算机中，此矩阵的操作太简单了. 但是，在量子计算机中，很难将量子比特从一个位置操纵到另一个位置. 这可能会在量子计算中引起噪声.

在这里，我以高速公路驾驶为例，说明量子计算中的噪声. 在经典计算机中，我们的计算机将继续按照我们编写的程序执行，直到程序结束. 这相当于我们可以沿着车道一直行驶到高速公路上的目的地.

但是，在量子世界中，量子汽车过于敏感并且对环境和温度非常敏感. 这就是为什么当前的量子计算机必须将温度降低到几十毫开尔文（即绝对零）的原因. 因此，对qubit的一种操作可能会偏离原始轨道. 随着我们操作的量子位数量的增加和量子电路深度的增加，最终难以确保计算结果的准确性.

因此，对于量子计算机，其性能与量子位的数量，量子电路的深度和噪声有关. 考虑到这些情况，技术巨头IBM提出了Quantum Volume的概念. 近年来，量子体积的概念已被越来越多的公司所认可和接受. 量子计算领域的主要公司的竞争已从最初的量子位规模逐渐演变为量子体积.

那么，量子体积到底是什么？我们知道立方体的体积等于长度，宽度和高度的乘积. 量子体积取决于量子位的数量，量子电路的深度以及噪声引起的误差. 接下来，我将向您简要介绍量子体积的计算方式.

IBM给出的计算公式为

其中m表示量子位的数量，d（m）表示此量子计算机可以达到的最大深度，Vq表示量子体积. 因此hpc 高性能计算机，当我们看到以下新闻时，我们将了解到，由霍尼韦尔（一家在世界范围内生产掩模的巨型公司）制造的量子计算机要么处于量子位规模，要么处于量子电路的最大深度. 超越IBM.

所以，有人可能会问，噪音！噪声实际上隐藏在d（m）中. d（m）是在特定噪声限制下的最大可到达深度. 量子计算机中的噪声模型太复杂了. 在本系列的后续文章中，文森特将尝试以相对简单的语言向您解释量子计算机中的一些噪声概念.

此外，回到本文提到的两个问题，如何计算量子体积？在这里，我们给出了IBM用于测量量子体积的量子电路. 我们可以将量子电路理解为量子程序. 该程序由作用于量子位的量子门组成，从而不断改变其状态以完成整个操作过程. 当然，某些量子门不是单变量操作，而是多变量操作，需要将量子位互连.

经过多年的不断发展，Linpack已逐渐成为衡量高性能计算机的标准. 那么，量子量是唯一可以完全测量量子计算的标准吗？显然，答案是否定的. 在高性能计算TOP500的列表中，还专门设立了Green500列表，以追求高性能，同时也要使能效比达到最高. 就像我们在淘宝上购买商品一样，除了事物本身的性能外hpc 高性能计算机，我们还需要考虑价格. 因此，将来我们需要一个更准确，更深入的量子评估模型来更全面地表征量子计算机的性能. 与Linpack一样，它的作用不仅是高性能计算机的性能衡量指标，而且还指导高性能计算的未来发展. 人们相信，量子基准测试的工作还将为量子计算机的未来发展带来一些影响和变化.

除此之外，国内的《量子量子》还写了一篇关于量子体积引入的很好的文章，这是对中国科学技术大学郭国平老师团队的号召！

参考:

交叉A W，Bishop L S，Sheldon S等. 关键词: 量子计算机，随机模型电路物理评论A，2019，100（3）: 032328.

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