研究人员开发量子计算机性能测量方法

滑铁卢大学的研究人员开发了一种测量量子计算机性能的方法，这可能有助于为这些机器建立通用标准。

这种新方法称为循环基准测试，研究人员使用它来评估可扩展性的潜力。该方法还用于比较不同量子平台之间的差异。

Joel Wallman 是滑铁卢大学数学学院和量子计算研究所的助理教授。

“这一发现可能有助于建立性能标准并加强建设大规模实用量子计算机的努力，”Wallman 说。“量子系统中的一致性错误表征和纠正方法为量子处理器的评估提供了标准化的方法，使得不同架构的进展可以公平地比较。”

循环基准测试有助于量子计算用户比较竞争对手的硬件平台，并增加每个平台提供解决方案的能力，无论他们正在处理什么问题。

目前，量子计算竞赛在全球范围内日益明显。云量子计算平台和服务的数量正在增加，像微软、IBM 和谷歌这样的主要公司不断开发新技术。

循环基准测试方法通过确定任何给定量子计算应用程序下的错误总概率来工作。这是在应用程序通过随机编译实现时发生的。循环基准测试提供了第一个跨平台的量子处理器能力测量和比较方法，并根据用户正在处理的应用程序进行定制。

Joseph Emerson 是 IQC 的一名教师。

“感谢谷歌最近实现的量子霸权，我们现在处于我所谓的‘量子发现时代’的黎明，”Emerson 说。“这意味着易错的量子计算机将为有趣的计算问题提供解决方案，但它们的解决方案质量将不再由高性能计算机验证。”

“我们很高兴，因为循环基准测试为改进和验证量子计算解决方案在这个新时代提供了急需的解决方案。”

Emerson 和 Wallman 创立了 Quantum Benchmark Inc.，这是 IQC 的一个分支机构。它将该技术授权给了量子计算领域的世界领先公司，包括谷歌的 Quantum AI 努力。

量子力学使量子计算机成为极其强大的计算机。量子计算机能够比传统或数字计算机更高效地解决复杂问题。

量子比特是量子计算机中的基本处理单元，但它们非常脆弱。系统中的任何不完善或噪音源都可能导致某些错误，从而在量子计算中产生不正确的解决方案。

量子计算的下一步是控制一个小规模的量子计算机，具有一个或两个量子比特。更大的量子计算机可以执行更复杂的任务，例如机器学习或复杂系统模拟，这可能会带来新的药物的发现等进步。问题在于，工程一个更大的量子计算机更具挑战性，随着量子比特的增加和量子系统的扩展，错误的可能性更大。

当量子系统被表征时，会产生噪音和错误的配置文件。这表明处理器是否执行所请求的计算。所有显著的错误都需要被表征，以了解量子计算机的性能或扩大规模。

Wallman、Emerson 和因斯布鲁克大学的一组研究人员开发了一种方法来评估影响量子计算机的所有错误率。该新技术在因斯布鲁克大学的离子阱量子计算机上实施，发现错误率不会随着量子计算机规模的增加而增加。

“循环基准测试是可靠地检查是否正在扩大量子计算机整体设计的正确轨道的第一种方法，”Wallman 说。“这些结果很重要，因为它们提供了一种全面表征所有量子计算平台错误的方法。”