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量子处理器低温控制之路

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发表于 2024-11-22 13:55:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
构建一台量子计算机,解决由于计算复杂性、成本、能耗或解决时间等原因而无法用传统方法解决的实际问题,是Google AI Quantum 团队的长期目标。当前的阈值表明,第一代纠错量子计算机将需要大约 100 万个物理量子比特,比我们的 72 量子比特量子处理器Bristlecone中的量子比特数高出四个数量级以上。增加容错量子计算机所需的物理量子比特数,同时保持对每个量子比特的高质量控制,是相互交织且令人兴奋的技术挑战,需要的创新不仅仅是简单地复制和粘贴我们当前的控制架构。一个关键挑战是通过将室温模拟控制电子设备重新定位到低温恒温器中的 3 开尔文阶段来减少每个量子比特的输入/输出控制线数量,同时保持高质量的量子比特控制。
为了解决这一挑战,本周我们在旧金山举行的国际固态电路会议上展示了我们的第一代低温 CMOS 单量子比特控制器。我们的控制器采用商用 CMOS 技术制造,工作温度为 3 开尔文,功耗不到 2 毫瓦,尺寸仅为 1 毫米 x 1.6 毫米。从功能上讲,它为单量子比特门操作提供了一套指令,通过室温和 3 开尔文之间的数字线路对量子比特进行模拟控制,同时与我们目前的室温控制电子设备相比,功耗降低了约 1000 倍。
如何控制 72 个量子比特
在我们位于圣巴巴拉的实验室中,我们通过向每个量子比特应用千兆赫频率的模拟控制信号来操纵量子比特状态、纠缠量子比特并测量计算结果,从而在 Bristlecone 上运行程序。我们如何定义这些控制信号的形状和频率直接影响我们计算的质量。为了生成高质量的量子比特控制信号,我们利用为在室温下封装在服务器机架中的智能手机开发的技术。单独的同轴电缆将这些信号传送到每个量子比特,而量子比特本身则保存在冷却至 10 毫开尔文的低温恒温器内。虽然这种方法对于 Bristlecone 级量子处理器来说是合理的,它需要每个量子比特 2 条控制线来处理 144 个唯一的控制信号,但我们意识到,为了将我们的系统扩展到百万量子比特级别,需要一种更加集成的方法。
在我们目前的设置中,从室温连接到低温恒温器内的量子比特的物理线路数量和低温恒温器有限的冷却功率代表了重大限制。缓解这种情况的一种方法是将数字到模拟控制移近量子处理器。目前,我们用于控制单个量子比特的室温数模波形发生器每量子比特耗散约 1 瓦废热。我们的低温恒温器在 3 开尔文时的冷却功率为 0.1 瓦。这意味着,如果我们将 150 个波形发生器塞进我们的低温恒温器(暂时不要考虑冰箱内有限的物理空间),我们的低温恒温器的冷却功率将超过 1500 倍,从而烧坏我们的低温恒温器并使我们的量子比特变得毫无用处。因此,简单地在低温恒温器中安装我们现有的数模控制并不能让我们走上控制数百万量子比特的道路。很明显,我们需要一个集成的低功耗量子比特控制解决方案。
很酷的想法我们与马萨诸塞大学 Joseph Bardin 教授
合作,着手开发定制集成电路 (IC),从低温恒温器内部控制我们的量子位,最终减少未来量子处理器的物理 I/O 连接。这些 IC 将被设计为在超冷环境中运行,具体来说是 3 开尔文,并将数字指令转换为量子位的模拟控制脉冲。一个关键的研究目标是首先设计一个具有低功耗要求的定制 IC,以防止低温恒温器升温。 我们设计的 IC 在 3 开尔文时耗散的功率不超过 2 毫瓦,这可能具有挑战性,因为大多数物理 CMOS 模型假设操作温度接近 300 开尔文。在考虑低功耗设计约束的情况下设计和制造 IC 后,我们验证了低温 CMOS 量子位控制器在室温下工作。然后,我们将其安装在 3 开尔文的低温恒温器中,并将其连接到一个量子比特(安装在同一低温恒温器中 10 毫开尔文)。我们进行了一系列实验,以确定低温 CMOS 量子比特控制器是否按设计工作,最重要的是,我们并没有在低温恒温器内安装加热器。
低温性能我们新的量子控制硬件(包括T1、拉比振荡和单量子比特门
) 的基线实验表现出与我们的标准室温量子比特控制电子设备类似的性能:量子比特相干时间几乎没有变化,并且通过改变低温 CMOS 量子比特控制器发出的脉冲幅度可以观察到高可见度的拉比振荡 - 这是驱动量子比特的标志性响应。
下一步
尽管所有这些结果都很有希望,但第一代低温 CMOS 量子比特控制器只是迈向真正可扩展的量子比特控制和测量系统的一小步。例如,我们的控制器只能处理单个量子比特,并且仍然需要多次连接到室温。此外,我们仍然需要努力量化单个量子比特门的错误率。因此,我们很高兴能够减少控制量子比特所需的能量,同时仍然保持执行高质量量子比特操作所需的精细控制。
致谢这项工作是在谷歌访问研究员计划
的支持下进行的,当时马萨诸塞大学阿默斯特分校副教授 Bardin 教授正在谷歌人工智能量子团队休假。如果没有谷歌人工智能量子团队成员的众多贡献,这项工作不可能实现,尤其是 Evan Jeffrey 将低温 CMOS 控制器集成到量子比特校准软件中,Ted White 的按需量子比特校准和 Trent Huang 不知疲倦的设计规则检查。

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