在新的量子计算机基准测试中，IonQ仍然处于领先

Original 光子盒研究院光子盒 2022-07-04

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光子盒研究院出品

2月23日，IonQ公布了新的量子计算机性能基准——算法量子比特，并基于这一指标宣称推出世界上最强大的量子计算机。一天后，芝加哥的量子计算公司Super.tech也公布了新的量子计算机基准测试套件——SupermarQ。

在算法量子比特的基准测试中，IonQ Aria的结果相比IBM和Quantinuum的三台量子计算机遥遥领先。如果说由于该基准是IonQ提出的，在选择测试对象时可能有倾向性，那么本次SupermarQ基准测试可能更具客观性。

SupermarQ研究团队选择了IBM的7台量子计算机，以及IonQ和劳伦斯伯克利国家实验室高级量子试验台(AQT)的各一台量子计算机，其中IonQ的11量子比特系统是IonQ Aria的上一代。测试结果显示，IonQ离子阱量子计算机的综合性能仍然是最好的。

在一篇arxiv论文中[1]，Super.tech公司联合普林斯顿大学、芝加哥大学、西北大学计算机科学系的研究人员详细介绍了SupermarQ。

SupermarQ是一个可扩展的、与硬件无关的量子基准测试套件，它使用应用层指标来衡量性能。这是第一次尝试将经典基准测试方法学的技术系统地应用到量子领域。研究人员定义了一组特征向量来量化覆盖范围，从各种领域选择应用程序以确保该套件能够代表真实的工作负载，并从IBM、IonQ和AQT平台收集基准测试结果。

SupermarQ量子基准测试套件是围绕四个指导原则构建的：

(1)可扩展性——由于系统规模逐渐扩大，量子基准套件中包含的应用程序应该可以从几个量子比特轻松地扩展到数百、数千甚至更多，同时保持其有效性。量子电路的经典模拟随着量子比特数量增加呈指数级扩展，因此简单地模拟基准并与实验结果进行比较不是可扩展的解决方案。因此，可扩展套件必须由大小可参数化且性能易于验证的应用程序组成。

(2)有意义和多样化——基准应用程序应该反映实际中会出现的工作负载。包括化学、机器学习、密码学、金融、物理和数据库搜索等。

(3)全系统评估——量子计算机整体性能取决于硬件和软件堆栈之间的正常运行和相互作用。

(4)适应性——任何旨在准确测量性能的套件都必须跟上算法、编译优化和硬件的发展。

使用一组特征向量来量化选定基准应用程序的覆盖范围。这些特征表明了每个基准测试将如何以及在何种程度上给处理器带来压力。包括：

(1)程序通信：量子算法在量子比特之间需要的通信量不同。一些算法只需要单个量子比特操作和近邻相互作用。其他算法需要每对量子比特之间的通信。他们使用程序相互作用图的归一化平均度来量化量子电路的通信需求。相互作用图是以量子比特为顶点，在相互作用的每对量子比特之间插入一条边而形成的。程序通信特征的计算方法是将相互作用图的平均度除以具有等效数量的量子比特的完整图的平均度。

(2)临界深度：存储在QPU(量子处理器)量子比特上的信息的寿命(相干时间)是有限的。这种限制与累积的门错误相结合，导致电路执行的保真度较低。因此，量子电路的持续时间必须尽可能短，最小持续时间由从电路输入到输出的相关操作的最大跨度决定。临界深度给出了一个程序中有多少两个量子比特的相互作用位于临界路径上并对整个电路深度产生影响。

(3)纠缠比：纠缠赋予量子计算很大的优势。先前的工作表明，经典计算机可以有效地模拟没有纠缠的算法，表明纠缠作为量子处理能力基准的重要性。虽然通常很难精确测量电路中每一点的纠缠量(通常需要访问完整的状态向量)，但是可以通过计算所有两个量子比特相互作用的门操作的比例来大致捕捉这一特性。

(4)并行性：不同量子算法的结构允许不同程度的并行化。由于被称为“串扰”的相关噪声事件会降低程序性能，并行操作也会给量子硬件带来压力。串扰通常由同步门执行引起，是NISQ系统中常见的错误来源。这个特征可以捕捉基准测试对串扰导致的退化的敏感性。

(5)活跃度：在程序执行期间，一个量子比特要么参与计算，要么闲置；并等待它的下一个指令。在理想的环境下，量子比特的状态在闲置时会保持一致。事实上，不需要的环境相互作用会导致退相干。活跃度特征捕捉应用程序在其生命周期中量子比特状态的各个方面。

(6)测量：量子比特测量是量子计算的关键部分。NISQ设备存在大量的测量误差。测量特征特别关注量子程序中的中间电路测量和重置操作。对于由连续的门操作层(即电路深度)组成的电路，是包含这些测量和重置操作的层数。

本研究中评估的每个基准的特征图和示例电路。程序通信(PC)、临界深度(CD)、纠缠比(Ent)、测量(Mea)、并行性(Par)和活跃度(Liv)特征。

在本文中，研究人员展示了在九个QPU上评估的八个基准应用程序的结果。通过IBM Qiskit和AWS Braket云服务以及劳伦斯伯克利国家实验室的高级量子试验台(AQT)访问量子计算机。

下表显示了IBM、IonQ和AQT参与基准测试的QPU参数和拓扑结构，IonQ的11量子比特离子阱量子处理器在相干时间方面优势很大，但门速度相比IBM和AQT的超导量子处理器慢了很多，门保真度也差距明显。连通性方面，IonQ的QPU是全连接，其他的超导QPU是部分连接。此处未显示的IBM量子处理器的参数可通过IBM Quantum官网在线获取。

参与基准测试的QPU参数

下图显示了在超导和俘获离子设备上评估的基准测试结果(黑色X表示超过设备上可用量子比特数量的基准)。每个柱表示多个基准运行的平均性能，而误差条表示平均分数的单个标准差。在每次基准测试中，研究人员在IBM设备上执行了2000次测试，在AQT设备上执行了1024次，在IonQ处理器上执行了35次。选择执行次数是为了维持收集基准结果的合理成本预算。

在算法量子比特的基准测试中，IonQ Aria的这一指标是明显优于IBM Guadeloupe的。而在本次基准测试中，IonQ Aria的上一代——IonQ 11量子比特处理器综合来看，也是强于IBM Guadeloupe处理器的，两者除了在VQE(变分量子本征求解器)(e)和哈密顿量模拟(f)基准应用程序中不相上下之外，其他基准应用程序中，IonQ的表现均更优异。与IBM的其他QPU和AQT的QPU综合比较后，IonQ 11量子比特处理器仍然处于领先。

基准测试结果。

总的来说，在算法量子比特和SupermarQ基准测试中，IonQ离子阱量子计算机的相关指标都是领先同行的。可以看出，近年来离子阱量子计算机的发展非常强劲。但我们不能简单得出离子阱系统强于超导系统的结论。因为一是这些基准测试选择的设备不够全面，例如中科大“祖冲之号”和谷歌“悬铃木”都未纳入测试中；二是当前指标不一定完善，获得的结果可能没有反映设备的整体性能；最后，也要考虑到本次测试中各个QPU执行电路的次数差异较大。

参考链接：

[1]https://arxiv.org/abs/2202.11045

[2]https://sciencex.com/wire-news/407139325/supertech-releases-supermarq-a-new-suite-of-benchmarks-for-qua.html

—End—

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