Low-latency machine learning FPGA accelerator for multi-qubit-state discrimination
本文提出了一种低延迟的基于 FPGA 的神经网络加速器，该加速器通过对网络参数进行量化，成功地在 50 纳秒内对五个超导量子比特的状态进行判别，从而实现了与现有量子控制平台的有效集成。
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量子计算机承诺解决那些当今最强大的机器也需要数千年才能破解的问题。它们通过使用量子比特（qubits）来实现这一点，与经典计算机简单的“开或关”开关不同，量子比特可以同时存在于多种状态中。然而，这些量子比特极其脆弱。为了使它们发挥作用，科学家必须以极高的精度和速度测量它们的状态。这种测量是被称为“纠错”过程的第一步，在这一过程中，计算机会检查计算是否出错并立即进行修复。如果测量时间过长，脆弱的量子信息会在纠错发生之前就消失殆尽，导致计算失败。挑战在于构建一个能够倾听这些微弱信号、理解其含义并在转瞬之间做出决策的系统。
一组研究人员开发了一种处理这场时间竞赛的新方法。他们创建了一个专门的电子芯片，充当量子计算机的快速思考助手。他们没有使用传统方法来解释来自量子比特的信号，而是训练了一个简化版的类人人工智能大脑来承担这项工作。这个大脑旨在同时观察来自五个不同量子比特的嘈ole（嘈杂）信号，并立即告诉计算机每个量子比特是处于基态还是激发态。通过将这种智能直接置于控制量子处理器的硬件上，他们消除了通常在将数据发送到独立计算机进行分析时产生的延迟。
研究人员从一个复杂的神经网络开始，这是一种模仿人类大脑的计算机程序，非常擅长识别模式。然而，在标准硬件上运行这样的程序速度太慢，且对于量子纠错的瞬时需求而言，所需的内存过多。为了解决这个问题，团队通过降低其内部计算的精度简化了程序。他们将程序使用的数字从高精度小数转换为更简单的低精度数值，就像粗略的素描有时也能传达出与精细绘画同样的信息一样。这个被称为“量化”的过程使他们能够在不损失决策准确性的情况下，大幅缩小程序的体积。他们在一种在比深空还要冷的温度下运行的五量子比特超导处理器上测试了这种方法。
结果表明，这个简化后的高速大脑能够以惊人的准确度区分五个量子比特的状态。该系统处理信号并做出决策的时间不到500亿分之一秒。为了直观理解这个速度，这大约是光穿过一座大型建筑所需的时间。在量子计算领域，信号可能在微秒内就会消逝，因此这种速度是一个游戏规则的改变者。研究人员发现，即使使用了简化的计算，该系统的表现仍几乎与规模更大、更复杂的版本一样出色，并且显著优于依赖标准信号处理技术的旧方法。
他们成功的关键之一在于硬件的布局方式。他们没有强迫芯片按单一线路逐步处理数据，而是设计芯片同时处理计算的多个部分。想象一个繁忙的厨房，一名厨师必须先后完成切菜、烹饪和摆盘；现在想象一个拥有多名厨师、能同时处理每一道工序的厨房。这种并行处理的方法让芯片完成工作的速度大大提升。团队还发现，他们可以在不损害准确性的情况下减少程序得出结论所需的步骤，从而进一步节省了宝贵的时间。
这项研究证明，构建一个可以直接集成到控制量子计算机硬件上的低延迟智能读取系统是可行的。这意味着未来的量子处理器可以几乎立即检查错误并进行纠正，从而使量子信息存活足够长的时间以执行复杂的计算。研究人员已经证明，他们的设计可以集成到现有的控制平台中，使其成为下一代量子实验的实用工具。通过证明一个小型、快速且高效的神经网络可以处理同时读取多个量子比特的艰巨任务，他们消除了阻碍可靠量子计算机发展的重大瓶颈。
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