什么是 QPU（量子处理单元）？

由于 QPU 包含量子计算机的量子部分，因此可用于帮助解决人类面临的挑战性问题，并有可能对气候变化、药品开发和人工智能 (AI) 产生影响。

在经典计算中，中央处理器 (CPU)可以被视为“计算机的大脑”，同样，量子处理单元的功能也类似于量子计算系统的“大脑”。正如 CPU 不仅仅是一个芯片，还包括其他几个组件一样，QPU 包含物理计算量子比特，以及用于在内存中保存指令、放大和管理输入和输出信号以及从噪声中分离信号的控制电子设备和经典计算硬件。

QPU 是所有量子计算机的核心组件，而量子芯片则是 QPU 的核心组件。在 IBM，量子芯片是一种蚀刻有超导组件的多层半导体。这些组件是用于执行量子计算的物理量子比特。这些芯片又分为多层，其中包括量子比特、读出谐振器以及用于输入和输出的多层布线。

量子处理单元 (QPU) 包含一个与普通计算机芯片大小类似的量子芯片（也称为量子数据平面），该芯片由以不同配置布局的物理量子比特和固定它们的结构组成。芯片在稀释制冷机中保存在接近绝对零度的低温下。

QPU 还包括输入和输出所需的控制电子设备和经典计算硬件。其中一些组件位于稀释制冷机内，而其他组件则位于稀释制冷机旁边的室温架中。

QPU 在计算机处理器单元中是独一无二的。与 CPU 不同，量子处理器利用量子物理学以不同的方式存储和处理数据。经典 CPU 使用二进制位将数据存储为 0 或 1。

量子比特可以用 0 和 1 来存储二进制信息，但它们也可以存储叠加信息，即存储 0 和 1 的特殊组合。QPU 还利用了其他几种关键量子原理，使它们能够以经典计算机难以复制的方式处理信息。

QPU 代表了计算机科学领域的新一代进步，其处理量子算法的能力甚至超过了最强大的超级计算机。QPU 针对大规模量子计算进行了优化，但并不打算取代 CPU。相反，QPU 正与 CPU 和图形处理器 (GPU) 一起集成到高性能计算 (HPC) 系统中。

在量子为中心的超级计算机中，每种类型的处理器都有不同的功能，用于处理生态系统中不同类型的计算：

• CPU：中央处理单元 (CPU) 按顺序处理输入，以线性方式执行任务，最适合高级控制操作，如管理不同系统组件之间的数据。

• GPU：图形处理单元 (GPU) 擅长同时并行处理大量运算。GPU 有可能用于量子系统中，以分担 QPU 的部分处理工作负载。

• NPU：神经处理单元 (NPU) 模仿人脑的功能，通常用于复杂任务，涉及机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 中使用的特定类型的计算。

• QPU：量子处理单元 (QPU) 使用量子比特而不是二进制比特来处理信息，旨在执行复杂的量子算法。QPU 最适合用于处理某些高度复杂的问题，而当今许多前景广阔的量子算法提供的是概率解决方案，而不是精确答案。

在 20 世纪仅被视为理论概念的量子处理单元 (QPU)，随着近期量子技术的进步，如今已迎来快速发展的浪潮。IBM 正在突破计算机科学的边界，研发可行的量子处理单元 (QPU)，以实现量子优势，在解决特定问题时能够超越所有经典超级计算方法的能力。IBM 的开发人员走在行业前列，已经交付具备量子实用性的 QPU 和量子硬件，即能够为量子电路提供超越穷举式经典模拟能力范围的可靠且准确的输出。

量子计算是一种新兴科技，它利用量子力学的力量来解决即使是最强大的超级计算机也无法解决的复杂问题。像大质数分解这样的任务，传统计算机可能需要数十万年才能完成，而理论上，足够强大的量子计算机可以在几分钟内完成。

量子计算机处理信息的方式与经典计算机不同。与必须按照逻辑规则计算复杂计算的每一步的经典计算机不同，由量子比特制成的量子电路可以通过量子运算同时处理数据集的许多条目，为解决某些问题提供了一种新方法，并有可能将效率提高几个数量级。

经典计算

• 由常见的通用计算机和设备使用
• 以比特为单位存储信息，有离散的 0 或 1 两种可能状态
• 按逻辑和顺序处理数据

量子计算

• 用于基于量子力学的专业和实验性量子硬件
• 将信息以 0、1 或 0 和 1 的叠加形式存储在量子位中
• 利用量子纠缠和干涉，以量子逻辑并行处理数据。

量子处理器不像经典计算机那样执行数学方程式。与必须按照逻辑规则计算复杂计算的每一步的经典计算机不同，由量子比特制成的量子电路可以通过量子运算同时处理数据集的许多条目，为解决某些问题提供了一种新方法，并有可能将效率提高几个数量级。

经典计算机使用晶体管以二进制代码存储和处理数据，而量子处理器使用量子比特。IBM QPU 使用固态超导量子比特将数据编码为 0、1 或 0 和 1 的叠加态。随着量子比特数量的增加，所有量子比特值的每一种可能组合都可以处于叠加态。在这些位置中，某些量子比特可能会纠缠在一起，在这种情况下，它们的值就会依赖于其他量子比特，不能再认为它们的行为是独立的。测量一个纠缠的量子比特就能立即获得另一个量子比特的状态信息。量子纠缠是运行量子算法的重要工具。

在量子计算结束时，量子处理单元及其辅助硬件会将数据转换为二进制格式。此时每个量子位都会以特定概率被测量为 0 或 1，该概率正比于该量子位在叠加态中的贡献度。

量子技术可以利用被称为分子量子比特的实际粒子或模仿粒子行为的硬件（如超导量子比特），以二进制比特无法实现的方式进行计算，这得益于量子系统中才有的四个关键原理。

1. 叠加：叠加是一种状态，在这种状态下，量子粒子或系统不仅能代表一个值，还能代表多个可能值的组合。
2. 纠缠：纠缠是指两个量子粒子的相关性比常规概率所允许的更强的过程。
3. 退相干：退相干是量子粒子和系统衰变、坍缩或变化的过程，在这一过程中，量子粒子和系统会转换成经典物理学可测量的单一状态。
4. 干涉：干涉是指纠缠量子态之间相互作用，从而产生更高或更低可能性的现象。

一般来说，量子比特是通过操纵和测量量子粒子（物理宇宙中已知的最小构件，如光子、电子、被困离子和原子）或通过模仿这些粒子的工程系统而产生的。

• 超导量子比特：这些量子比特由超导材料制成，工作温度低，因其运算速度快、控制精确而备受青睐。

• 陷波离子量子比特：陷波离子也可用作量子比特，并以相干时间长和测量保真度高而著称。离子是带电荷的原子。

• 量子点技术：量子点是一种能俘获单个电子并将其作为量子比特的微型半导体，该技术在与现有半导体工艺兼容性及扩展性方面展现出巨大潜力。

• 光子：光子是单粒子光单元，用于通过光缆长距离传输量子信息，该技术正广泛应用于量子通信与量子密码学领域。

• 中性原子：常见的带激光的中性原子非常适合缩放和执行操作。

尽管所有已知的量子比特都具有高灵敏度，但某些类型的量子比特更适合某些任务。量子计算机中使用的 QPU 需要大量的硬件和软件支持，以保持正确校准并处理外部噪声。IBM 的 Qiskit 软件堆栈等软件解决方案具有用于协调量子和经典硬件的工具，并执行必要的量子错误处理，以帮助通过自动化消除不准确的读数。

虽然 QPU 内部的芯片与普通 CPU 或 GPU 的芯片大小差不多，但量子计算系统可能有四门轿车那么大。这种额外的体积主要来自低温系统和制冷机，它们必须将量子比特冷却到比外层空间更低的温度才能保持相干性。它还包括用于发送和应用指令以及返回输出的其他经典组件，这些组件可以在室温下存储。

由 QPU 驱动的量子计算机在解决某些复杂问题方面表现出色，有望加快大规模数据集的处理速度。从开发新药和以新方式执行机器学习 (ML) ，到供应链优化和对复杂气候数据执行时间串行建模，量子计算可能是许多关键行业取得突破的关键。

QPU 还将用于以量子为中心的超级计算，以解决当今人类在以下领域面临的最复杂和最具挑战性的问题：

• 制药：能够模拟分子行为与生化反应的量子计算机，可极大加速新型救命药物及医疗方案的研发进程。

• 化学：基于同样原理，量子计算不仅可能推动医学研究，还有望为缓解危险或有害化学副产物提供前所未有的解决方案。通过优化催化剂设计，量子计算可推动石油化工替代品的开发，或改进碳分解工艺以应对威胁气候的排放问题。

• 人工智能和机器学习：随着对 AI 和机器学习等相关领域兴趣与投资的热潮高涨，研究人员正将 AI 模型推向新极限，这不仅测试着现有硬件的性能极限，更催生了惊人的能耗需求。有证据表明，某些量子算法或许能以全新视角处理数据集，为某些机器学习问题提供加速解决方案。

• 材料科学：许多材料科学问题本质上是量子性的，而该领域的量子加速有可能惠及从我们对物质的基础理解到能源存储、太阳能等工业问题的各个方面。

• 优化：高效的资源优化为任何特定行业带来价值，但随着逻辑日益复杂，优化变得愈加困难。量子计算机不会并行探索每个解决方案，至少不会以对优化有用的方式进行探索。但这并不意味着它们不能提供比现有模式更好的新解决方案。新的研究表明，量子技术如何以及在哪些方面可以为优化工作带来价值，又将在什么时间内实现。事实上，我们已经知道，一些量子近似算法能在多项式时间内高效运行，给出 80% 的最优解。