通往量子计算的漫漫长路

建造量子计算机就像建造一座大教堂。它们都需要几代人。

真正的量子计算应用还需要几年到十年甚至更长的时间。但现在已经开始推进了。出于国家安全的考虑，各国政府都在竞相推动本国的量子计算。谷歌和IBM等公司正在争夺在线量子计算的吹嘘权和战利品，尽管量子比特的数量仍然相当低。

IBM的Q量子计算机。图片来源:苏珊·兰博

该行业正从实际的角度出发，处理已知的魔鬼。例如，在IC设计和制造方面，英特尔专注于可以在现有晶圆厂生产的硅，而当前的电子设计自动化工具也在支持量子研究。

验证
现在解决真正棘手的问题还为时过早量子计算可能需要新的或调整的IC设计和验证工具。例如，当更多的量子比特同时工作时，错误率会增加，而且这些计算容易受到外部噪声(振动和温度)的影响。

“在半导体制造领域，在这一点上，我们没有看到任何问题，”工程副总裁Juan Rey说Mentor是西门子旗下的企业．“从半导体制造的角度来看，似乎没有必要使用一些最先进的半导体加工技术。”

雷伊现在面临的挑战是材料，以及保持结果的一致性。“我们要确保工艺以我们需要的方式工作，而不是传统半导体制造在设计和制造之间的界面上需要的相互作用。重点更多地放在验证方面物理验证，但它也可以是电子验证。这是主要的关注点。”

Rey认为，随着量子比特数量的增加和更多设备的集成，EDA在量子计算方面的挑战就会显现出来。“当公司使用大量的集成设备时，他们可能会遇到一些今天没有遇到的挑战，因为量子比特保留率非常小，而且在系统层面上，由于绝对必须与系统其他部分处于非常低温度的区域之间的相互作用。”

所以实际上，我们的目标是从已知和被证明的东西开始，然后从那里开始。雷伊说:“我们的首要重点是确保任何实物验证需求得到满足。”“从这个角度来看，在不点名客户的情况下，有一些客户使用Calibre进行物理验证。他们从非常保密，不透露任何他们可能存在的问题或担忧，到更加开放，与我们合作，整合一些我们已经开发了一年多的高级功能，包括一些复杂的物理验证检查，甚至一些电气验证检查。因此，我们的首要重点是确保我们不是他们无法在我们擅长的领域实现技术目标的原因，这些领域原则上包括物理验证和半导体制造。”

大公司的资源
这种方法还允许小团队足够敏捷地探索解决方案，但也能够利用大公司的资源。英特尔的组件研究部门就是如此，必要时，该部门可以转变为全公司范围的团队。

“我们利用我们在这里的整个基础设施进行制造和技术开发研发，”拉维·皮拉里塞蒂(Ravi Pillarisetty)说，他是麻省理工大学组件研究部的高级研究科学家，负责量子计算英特尔．“所以，假设我们利用了一大群人来制造我们的生产测试芯片。他们在这里帮我们做测试芯片。在晶圆厂，我们接入了所有的模块和工艺基础设施。它实际上变成了一个非常大的团队，因为我们利用了我们的晶圆厂和基础设施的力量。如果你看看我们的项目，我们跨越了整个堆栈——从组件研究方面一直到材料、设备、工艺和互连。但是我们在堆栈中偏离了。当你涉及到架构、软件和应用程序算法时，这些都是由英特尔实验室管理的团队完成的。英特尔实验室是我们进行前瞻性计算研究的地方。所以在工艺方面，他们是组件研究的兄弟。 Obviously, we have a very diverse team here, where we have experts in devices and transistors, and experts coming specifically from new hires, for example, with real quantum experience really doing qubit experiments on the qubit side, and then we’ve got experts in integration and actually how to build stuff in our fab. And then working to the lab side, you’ve got experts in cryogenic — how we do cryogenic circuit design like the cryo control chip. And then as you go up, the applications algorithms space is very unique because you’re actually bridging computer science and a theoretical kind of quantum physics. That’s a unique skill set. Across the stack, you need a very diverse team. And as you go forward, you need to hire a lot of new PhDs who are coming out.”

就连由政府资助的量子计算行业新联盟QEDC也指出了这一需求，并询问如何创建量子劳动力。Pillarisetty说:“那时你会看到大量资金流入这个国家量子计划。”“有一个很大的规定是要确保学生们真正得到了培训，这样当这个劳动力队伍向前发展并扩大规模时，一旦它成为可制造的，你就会有真正的具有专业知识的劳动力来满足需求。”

坚持量子比特和硅制造
首先，最实际的事情是坚持做你知道的、可扩展的事情。“我们将需要数百万个量子比特。所以我们需要一个可扩展的系统。”超导量子比特似乎是最具扩展性的。“我们确实有两个项目，我们看待超导量子比特的方式是目前最成熟的。你可以在芯片上制造最大数量的量子位。我们现在就可以用它们来运行真正的算法，得到全栈学习。我们不认为超导比特是可扩展的。因此，虽然它们确实为我们提供了成熟的系统，以及我们可以用来在系统层面学习的东西，但我们确实将自旋量子比特视为我们需要工作的长期事物。这正是我们的优势所在，因为它们与晶体管非常相似。”

然而，量子位的扩展将需要一些时间。他说:“我们在这一点上的重点真的不是一个数字游戏，因为无论是20个量子比特，50个量子比特，还是100个量子比特，到最后你都需要数百万个量子比特。”“我们将这视为一个长期的游戏，最终我们必须制造数百万个，我们看到在量子比特层面，或设备层面，自旋量子比特有这条路径。“它们符合我们的制造流程。如果你看一下大学里制作的原型数据，就会发现这是一个概念证明，这个设备是可行的，它是存在的。这更多的是一个工程上的挑战，关于我们如何扩大规模，如何将其融入到一个制造框架中，如何进行大量的研发，以解决所有相关的集成设备问题。所以这是我们的重点。”

基于硅的量子比特消除了量子挑战中的一些猜测和新颖性，因为它们是基于已经改进了几十年的过程和技术。“如果你研究自旋量子比特，你会觉得与III-V系统相比，你可以在几乎任何类型的半导体系统中制造量子点。它们不能进行同位素提纯，所以它们有核自旋相互作用的问题。这些都没用。你需要一个硅基的系统。如果你看看自旋量子比特社区，那里的两个量子比特是硅，类似于硅MOSFET，这就是我在英特尔的内部工作中展示的东西。很多外部大学团体也使用这些量子阱系统，他们把硅锗夹在中间，或者把硅锗夹在硅锗屏障之间。这是一种量子阱技术，类似于iii - v。有了这些，你可以获得更高的机动性，因为你将设备与门分开。但现在，如果你看看设备的实际基准测试，你会发现两者之间的最终错误率或保真度指标非常相似。”

硅也更容易集成到现有的晶圆厂中。如果用硅来做，就简单多了。

Pillarisetty说:“你需要有一个强大的价值主张，才能转向量子比特的不同材料，因为与量子比特相关的挑战太多了。”“如果我能继续使用硅，那就会让我必须解决的新事物或新问题变得更容易、更容易管理。”

不容忽视
整个半导体行业都在认真对待量子技术，尽管时机还不明朗。

Mentor的Rey说:“我们非常关注初创公司和成熟的大型公司，他们需要使用我们的工具来实现他们截然不同的目标。”“作为斯坦福X系统的一部分，我们多年来一直在关注量子计算，我们参与并资助了该系统。我们从两个不同的方向来看待量子计算。其中一个原因是，该行业在这一领域的发展非常迅速，初创公司和非常成熟的大型公司的数量都在认真对待量子计算，并在这一领域进行了大量投资。”

不过，显而易见的是，该行业还没有找到一种最好的方法，而是在过渡时期使用它最熟悉的方法——也许永远都是这样。

QC Ware公司创始人兼首席执行官马特·约翰逊(Matt Johnson)说:“目前这一代量子计算机可以运行这个问题的非常小的玩具大小的例子，但它们不能解决全面的行业问题，也不能提供任何形式的加速。”QC Ware是一家为量子计算制作算法的公司。“现在还没有。尽管如此，业界领袖们已经决定，量子计算需要出现在他们的战略路线图上。他们需要投资研发资金，以了解这对他们的行业有何影响。他们对这一点的预期，就像研发部门的领导者和首席技术官，以及每一个有自尊的大型企业都在看待其他新兴技术一样。恰巧量子计算正在兴起。人们对其业务的所有实现有了更深入的理解。所以我们想说的是，就像每个公司都在投资研究资金来了解其他技术的影响一样，在量子计算领域做这件事，从某种意义上说，是在购买一份保险单，以防被这项技术颠覆。”

考虑到人们对这种未来技术的高度关注，这种观点远非个例。“现在是推进研究的时候了，”Mentor的雷伊说。“现在是时候为正在开发系统的公司提供工作和支持了。”