IBM，开始构建以量子为中心的超级计算机

6月6日，IBM与Pasqal宣布了一项重大合作!IBM和Pasqal打算合作开发一种以量子为中心的超级计算的通用方法并促进化学和材料科学的应用研究。IBM和Pasqal将与高性能计算领域的领先机构合作，为以量子为中心的超级计算奠定基础——将量子计算与先进的经典计算相结合，以创建下一代超级计算机。此次合作被视为迈向量子计算机商业化和实际应用的关键一步。

这个事件的背后，到底能带出怎样的信号值得我们思考？

亮点1：IBM与Pasqal是对手也不是对手，但他们“牵手”了！

总部位于巴黎的Pasqal是备受瞩目的欧洲资金最雄厚的量子计算机初创公司之一，也是欧洲量子战略对标美国的重要布局，而美国科技巨头IBM则已向量子技术领域投入了数十亿美元，被认为是该领域的领导者。同时，Pasqal和IBM分别是基于中性原子和超导电路的量子计算机领域的领导者。

从技术路线来看，IBM实行的超导量子计算的TRL（技术就绪度）可以说是当前所有技术路线中最高的，并且，从公司综合实力（技术、人才、渠道等）方面来看，IBM也是绝对领先的。但如果放长到整个技术路线最终谁能胜出的层面来看，两家公司确实存在竞争关系。但，就是这样的竞争关系为何能让两家公司走向联手呢？

亮点2：强强联合，进行多技术路线的“量超融合”！

量子计算之于经典计算的优势不言而喻。由于NISQ时代的量子计算机只有几百个量子比特，并且其噪声严重限制了它们的能力。尽管量子计算机拥有巨大的潜能，但无论是三年、五年还是十年后，它都有其局限性。

当前，解决这一挑战的路径就是“混合计算”，将量子计算与经典计算结合，这一做法已经在美国、欧盟、澳大利亚等地已经开展。

IBM和Pasqal的合作旨在共同定义以量子为中心的超级计算机的软件集成架构，该架构可在多种量子计算机模式和先进的经典计算集群之间协调计算工作流。两家公司有着共同的愿景，即基于开源软件和技术社区的参与实现通用的集成方法。

具体来说，IBM 的量子计算机基于超导量子比特。这意味着该公司使用电子来创建量子比特——量子计算机内部携带量子信息的微小粒子。Pasqal 的技术使用一种称为中性原子的方法，该方法使用专门的激光捕获单个原子以形成量子比特。此次合作的目标之一是创建一个以量子为中心的超级计算的软件架构，该架构可与不同类型的量子计算方法兼容。

IBM和Pasqal计划在德国共同赞助一个区域性 HPC 技术论坛，并计划将这项工作扩展到其他地区。这一举措凸显了两家公司致力于营造有利于创新和技术进步的合作环境的决心。

亮点3：美国与法国曾签署量子合作声明，这是否为其“产物”？

量子计算技术早已进入多个国家的战略政策中。作为各国的战略性技术、未来的“杀手锏”，各国都将其视为“宝”，此次虽然是两家公司的合作，但我们认为，背后代表其国家的意志是合理的猜测，何况2023年3月，美国曾与法国签署量子合作的联合声明。

图：美国与他国在量子领域签署合作情况
来源：全球量子信息政策观察，ICV&光子盒

美国是在量子技术里结盟最广泛的国家。截至2023年6月30日，美国已经与全球10个国家达成了量子信息科技合作的共识，签署了联合声明。这些合作伙伴在地理上横跨三大洲：欧洲有7个国家（包括荷兰、法国、瑞士、丹麦、瑞典、芬兰和英国），亚洲有2个国家（日本和韩国），而澳洲则有1个国家（澳大利亚）。特别值得一提的是，荷兰和韩国在2023年上半年加入了这一合作行列，与美国共同签署了量子信息科技合作的联合声明。

此次美国科技巨头IBM与法国量子初创明星公司Pasqal的合作，也预示着美法两国在量子这一科技领域开启了更深层次的交流。

亮点4：在材料科学和化学领域率先示范

此次合作代表着量子计算在变得更加实用和商业可行性方面迈出了重要一步。认识到以量子为中心的超级计算机在这些领域的直接潜力，此次合作旨在推动科学研究的发展，重点是推动行业在材料科学和化学领域采用量子计算。通过利用现有的量子计算专业知识，IBM和Pasqal致力于在这些领域定义将量子和经典计算相结合的最佳实践。

IBM和Pasqal旨在通过利用各自的全栈量子计算领导角色并与IBM去年成立的材料工作组合作，大幅推进量子计算在化学和材料科学领域的应用。该小组将继续探索最佳方法，利用量子和经典计算的混合来构建化学大规模计算的工作流程。

IBM Fellow兼IBM Quantum副总裁Jay Gambetta对此次合作表示乐观。“以量子为中心的超级计算是高性能计算的未来，也是在化学、材料科学和其他科学应用领域实现近期量子优势的途径。与 Pasqal 的合作将确保这一未来对硬件模式开放且不可知，从而为我们的客户和用户创造更多价值，”Gambetta表示。

Pasqal首席执行官Georges-Olivier Reymond也强调了此次合作的重要性。“今天我们与IBM 展开合作，标志着量子计算行业的一个重要里程碑。我们期待共同努力实现一个雄心勃勃的目标：开始为以量子为中心的超级计算建立商业最佳实践。利用这两种技术的优势，我们随时准备跟上客户日益增长的需求，满足他们日益增长的需求。”Reymond说道。

IBM：建造以量子为中心的超级计算机

一直以来，IBM的每一次重要进展都在遵循其发布技术路线图。IBM新的目标是建造以量子为中心的超级计算机，这将包含量子处理器、经典处理器、量子通信网络和经典网络，所有这些都将共同工作以彻底改变计算方式。为此，需要解决扩展量子处理器的挑战，开发一个运行环境以提供更高速度和质量的量子计算，并引入serverless编程模型以允许量子处理器和经典处理器协同工作。

图：IBM 2023量子计算路线图，2024年5月
来源：IBM

IBM在 2019 年推出了第一个集成量子计算机系统—IBM Quantum System One，然后在 2020 年发布了开发路线图，展示了计划如何将量子计算机成熟为商业技术。在 2021 年发布了127 量子比特Eagle处理器并推出了Qiskit Runtime，这是一个由经典系统和量子系统协同的运行环境，用于支持在速度和规模上执行量子线路。

值得注意的是，2023 年，IBM把Quantum Serverless集成到其核心软件堆栈中，以启用线路编织等核心功能。线路编织技术将较大的线路分解成更小的部分以在量子计算机上运行，然后使用经典计算机将结果重新组合在一起。

同时，IBM计划到 2025 年，将通过模块化量子硬件以及随附的控制电子设备和低温基础设施有效地消除扩展量子处理器的主要界限。在软件和硬件中推动模块化将是实现远远领先于竞争对手的关键。

更新的路线图延续到了 2025 年，但发展不会止步于此。届时，将消除扩展量子硬件的一些最大障碍，同时开发能够将量子集成到计算工作流程中的工具和技术。当进入未来量子时代，这种巨变将相当于用 GPS 卫星取代纸质路线图。

不过，IBM不仅仅是在考虑量子计算机，同时正试图引发整个计算范式的转变。多年来，以 CPU 为中心的超级计算机是社会计算的处理主力。在过去的几年里，以人工智能为中心的超级计算机的出现，其中 CPU 和 GPU 在巨型系统中协同工作，以解决人工智能繁重的工作负载。

现在，正在迎来以量子为中心的超级计算机时代，QPU将与 CPU 和 GPU 一起编织成一个新的计算架构。以量子计算为中心的超级计算机将成为那些解决最棘手问题、最具开创性研究以及开发最尖端技术的基本工具。

量超融合的实践与发展

“量超融合”是指将量子计算和经典超级计算机协同工作，可以实现量子算力和经典算力异构融合。根据具体应用算法的特点，量子计算可根本性加速其中的关键步骤，协同经典超级计算显著提高复杂问题求解效率，甚至是解算经典计算无法解算的难题。

2023年2月，微软推出基于云的量子计算平台Azure Quantum，提供对量子硬件、软件和开发工具的访问，帮助研究人员和开发人员探索量子计算的潜力。Azure Quantum 支持量子算法的开发和执行，并允许与传统计算资源（如 Azure 的云计算平台）集成。此外，它还支持混合量子-经典计算，允许用户同时运行量子算法和经典算法来执行复杂的计算。Azure Quantum 提供对各种量子硬件和软件的访问，包括量子处理器、模拟器和开发工具。

2023年3月，英伟达（Nvidia）发布了全球首个GPU加速的量子计算系统Nvidia DGX Quantum，提供高性能和低延迟的量子与经典计算融合新架构。NVIDIA DGX Quantum 把全球最强大的加速计算平台（由NVIDIA Grace Hopper 超级芯片和CUDA Quantum开源编程模型支持）与全球最先进的量子控制平台Quantum Machines 的 OPX结合在一起。这种结合使研究人员能够构建极其强大的应用程序，将量子计算与最先进的经典计算相结合，实现校准、控制、量子误差校正和混合算法。

NVIDIA HPC 和量子总监 Tim Costa 表示：“量子加速超级计算具有重塑科学和工业的潜力，其能力可以极大地服务于人类。NVIDIA DGX Quantum 将使研究人员能够突破量子经典计算的界限。”

2024年5月，英伟达（NVIDIA）加速布局量子计算，并详细介绍了其芯片如何加速HPC行业的创新，特别是对于由人工智能（AI）驱动的系统，这些系统将通过超级计算推动科学进步。英伟达还宣布了在全球国家量子计算中心加速其量子计算工作的计划，其中包括在国际各地安装其开源CUDA-Q平台。该平台是其在量子计算领域的关键组成部分，它将量子处理单元（QPUs）与超级计算机紧密结合，以实现更高效的量子计算。这种混合量子-经典加速超级计算的方法，不仅能够解决量子比特的噪声问题，还能开发出更高效的算法，这对于推动量子计算的实际应用至关重要。

充分利用两方优势，创建一个无缝、集成的计算环境

当下，经典计算被引入量子计算，两者的融合又带来了新的挑战。

《福布斯》的文章曾指出，控制大型纠缠系统尤其具有挑战性，而且在获得足够的量子比特以执行有用的计算之前，时间尺度还很长。随着电路规模的扩大和参数数量的增加，对这些参数进行经典优化的挑战也随之增加——这一经典挑战也正是投资量子计算的初衷之一。

使用数字量子计算机进行量子模拟还需要容错，而现有的误差率还远未达到这个水平。进一步，量子系统的模拟需要一定程度的精确控制，而数字量子计算目前还无法实现。因此，模拟量子计算才是解决之道。

在一篇题为“量子模拟的内在问题，以及如何解决它”的论文中，Quanscient公司的尤卡·克努蒂宁（Jukka Knuutinen）和柳博米尔·布丁斯基（Ljubomir Budinski）博士谈到了算法面临的一个基本问题：量子力学本身是线性的，但许多需要解决的问题都涉及非线性方程。

随着系统的集成度越来越高，需要确定何时使用量子处理，何时使用经典处理。开发混合量子应用的现有工具本身需要大量经典计算资源，尤其是内存；除了增加可用的量子计算资源外，还需要采用需要更少资源的新算法。而开发的算法不仅要能证明比经典算法更具优势，还要能经受住量子启发算法的挑战。最后，无论是硬件还是软件，互操作性都需要一定程度的标准化——而这种标准化甚至尚未开始。

量子计算的成功不仅取决于量子比特保真度和寿命以及用于控制量子比特的电子技术的进步，还取决于创新软件组件和硬件架构的开发：同时，组件又能以创造性和可扩展的方式支持硬件。

这一具有前瞻性的举措又意味着什么呢？

（1）混合基础设施：考虑采用一种整合经典和量子资源的计算基础设施，而不是孤立的计算能力“孤岛”。

（2）算法方法：研究混合算法，充分利用量子计算和经典计算的优势。承认每种处理器在某些方面比其他处理器做得更好，并利用这种“最佳”策略。

（3）管理框架：选择SLURM（用于资源管理的简单Linux实用程序）等集成管理系统来完成资源分配、调度、优先级排序和会计等任务。有时，在传统环境中被证明有效的工具在混合环境中也同样有效。

（4）部署选择：评估是内部部署的量子计算还是基于云的服务更适合贵组织的计算和安全需求。

（5）供应商策略：不同的量子计算供应商提供与经典系统不同程度的集成，需要注意将其量子解决方案集成到现有基础设施中的难易程度。

https://newsroom.ibm.com/2024-06-06-IBM-and-Pasqal-Initiate-Collaboration-to-Define-Classical-Quantum-Integration-for-Quantum-Centric-Supercomputers

https://www.ibm.com/roadmaps/quantum.pdf

https://www.pasqal.com/news/ibm-and-pasqal-initiate-collaboration/

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-new-system-for-accelerated-quantum-classical-computing

https://developer.nvidia.com/cuda-q

https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/introducing-qoda-the-platform-for-hybrid-quantum-classical-computing/

https://www.quera.com/blog-posts/hybrid-quantum-computing-bridging-classical-and-quantum-worlds

https://www.forbes.com/sites/arthurherman/2022/04/29/the-quantum-revolution-is-here-its-name-is-hybrid/?sh=562c8aea40fa