IBM近日在其博客上称：经过一系列的改进，IBM研究团队“超额完成”其将量子工作负载的速度提升100倍的承诺，成功将分子模拟的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在云端运行量子程序。
IBM希望此次提速能使更多的开发人员在化学及其他领域中尝试量子应用实验；并且，IBM致力于寻求实用的量子计算用例，并将其交付给尽可能多的开发人员。

以下为博客全文：
我们很高兴地宣布，通过一系列改进，研究团队成功将模拟分子的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在云端运行量子程序。
去年秋天，我们发布了量子技术路线图并做出承诺，将量子工作负载的速度提升100倍。今天，我们很高兴地宣布，我们不仅实现了这一目标，而且还是“超额完成”。通过一系列改进，研究团队成功将模拟分子的速度提升了120倍，其中包括使用Qiskit Runtime在云端运行量子程序。
到目前为止，我们主要关注在IBM 量子系统上执行量子电路或量子操作序列。然而，实际应用也需要大量的经典计算。我们使用 “量子程序”一词来描述量子电路和经典处理的混合体。一些量子程序在量子和经典之间具有数千甚至数百万次的互动。因此，构建一个能够本地加速的量子程序至关重要，而不只是关注量子线路。为执行量子程序而构建的系统需要具有更大的有效容量，并且需要对整个堆栈进行改进，包括云服务设计、系统软件、控制硬件，甚至量子硬件。
早在2017年，IBM研究团队就证明了量子计算机可以模拟氢化锂分子（LiH）的行为。我们希望将来，量子计算机能够解决的各种应用的预览。然而，使用当今的量子计算服务对氢化锂分子（LiH）建模需要45天，因为电路在经典处理器和量子处理器之间来回传递，从而导致大量延迟。
而现在，我们可以在9个小时内解决同样的问题，速度提高了120倍。



这一成果经过了许多次改进：算法上的改进使得出最终答案所需的算法迭代次数减少了2到10倍；系统软件的改进使每次迭代的时间快了17秒；处理器性能的改进使算法每次迭代所需的运行次数或是重复线路运行的次数减少了10；最后，控制系统的改进，如更好的读出和量子位重置性能，使每次工作执行（即几十个线路的执行）时间从1,000微秒减少到70微秒。
引入“Qiskit Runtime——一种用于量子计算机的容器化服务”也提供了不少助力。当代码在用户的设备和基于云的量子计算机之间进行传递时，开发人员可以在Qiskit Runtime执行环境中运行他们的程序，IBM混合云将在该环境中为其处理该项工作，而不是等待代码传递过程中出现的延迟。新的软件体系结构和OpenShift Operators运算符使我们能够最大化的利用计算时间，并最小化等待时间。
我们希望此次加速能使更多的开发人员在化学及其他领域中尝试量子应用实验。例如，用户可以通过Qiskit Runtime尝试我们新的量子内核对齐算法（quantum kernel alignment algorithm），该算法用于查询执行机器学习任务的最佳量子核。我们最近通过该算法证明，量子计算机在机器学习的监督方面的速度要比经典计算机快很多。
IBM量子团队致力于寻求实用的量子计算用例，并将其交付给尽可能多的开发人员。我们希望Qiskit Runtime使世界各地的用户能够充分利用计划于今年推出的127量子位的Quantum Eagle处理器或计划于2023年推出的1121量子位的 Condor处理器。
Qiskit Runtime目前正在对IBM Quantum Network的某些成员进行Beta测试。
版主:Deguoxzs于2021_05_15 11:14:27编辑