這家加拿大的公司表示將在明年初推出一款能夠處理大約 2000 個量子比特（qubit）的新型量子芯片，這一數(shù)量差不多是現(xiàn)有的 D-Wave 2X 系統(tǒng)的處理器中量子比特數(shù)量的兩倍，而且其將實現(xiàn)的計算速度也將達到前一代的 1000 倍以上。

D-Wava 的計算機造價數(shù)百萬美元，其使用一種所謂的「量子晶體管（quantum transistor）」來進行計算——這種晶體管是一種利用液氦冷卻至近乎絕對零度的微型鈮線路。

目前還僅有幾家企業(yè)或組織在使用 D-Wave 的量子計算機，其中包括谷歌和大學(xué)空間研究協(xié)會（Universities Space Research Association）、洛克希德·馬丁公司和洛斯阿拉莫斯國家實驗室。不過，D-Wave 也在通過云服務(wù)來提供其量子計算機的使用權(quán)限。

量子計算仍然很大程度上是一個理論研究的領(lǐng)域，這個領(lǐng)域研究的是如何利用物質(zhì)在原子尺度上的怪誕和反直覺的行為來開發(fā)強大的機器。對于某些特定任務(wù)，量子計算機的速度有望指數(shù)級地超越現(xiàn)有的計算系統(tǒng)，而且同時其能效也將遠遠更高。目前還不存在通用型的量子計算機，而 D-Wave 的量子計算機是通過利用原子的多種行為（如糾纏和態(tài)疊加）來幫助解決一系列困難的計算問題。

「我們已經(jīng)進入了一個發(fā)展軌道，差不多每隔一年就能實現(xiàn)量子比特的數(shù)量的倍增?！笵-Wave 業(yè)務(wù)發(fā)展和戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系負責(zé)人 Colin Williams 說。

D-Wave 處理器中量子比特數(shù)量的迅速增長讓該系統(tǒng)可以進一步挑戰(zhàn)傳統(tǒng)計算機，而他們新的處理器還將支持一些能帶來更高效計算的額外特性。

「在內(nèi)部測試中，這么做的效果看起來真的非常不錯。通過利用這些能力所帶來的 1000 倍提升，我們已經(jīng)加快了解決某些問題的速度?！筗illiams 在劍橋的 CW TEC 會議上如是說道。

D-Wave 系統(tǒng)并非如同今日的 PC 一樣的通用型計算機。D-Wave 機器沒有能力執(zhí)行所有類型的計算任務(wù)，其只能解決一種被稱為無約束二元優(yōu)化（unconstrained binary optimization）的特定類型的任務(wù)及其相關(guān)的采樣問題。這種類型的優(yōu)化問題的一個非常簡單的案例是：在你的預(yù)算范圍內(nèi)，擬定盡可能接近你的夢想規(guī)格的房屋規(guī)劃。

據(jù) D-Wave 稱，D-Wave 處理器處理的這些特定的任務(wù)可以在一些特定領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用，尤其是在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型上。

但是，要實現(xiàn)通用量子計算機還存在更大的難題，另外還有一些尚未解決的工程難題。倫敦大學(xué)學(xué)院納米電子學(xué)和光子學(xué)教授 John Morton 根據(jù)過去的芯片發(fā)展趨勢預(yù)測說第一個通用型量子處理器會在 2030 年代問世。

Morton 說就好像計算器不是計算機一樣，D-Wave 系統(tǒng)也不是通用量子計算機。

「計算器可以解決一些非常具體的問題。很多人使用它，而且你可以跨許多行業(yè)使用計算器?！顾f，「所以當 D-Wave 向你表示有許多行業(yè)都可以使用 D-Wave 機器時，也許確實有很多可以應(yīng)用它的領(lǐng)域，但它仍然是一種專用設(shè)備。」

盡管谷歌目前尚未使用 D-Wave 機器來增強其在機器學(xué)習(xí)方面的工作，但這家科技巨頭在去年年底通過一次測試運行證實了 D-Wave 的處理器的可行性（其不斷受到一些學(xué)者的質(zhì)疑）。

該實驗發(fā)現(xiàn)在執(zhí)行一個類似的運算時，D-Wave 2X 處理器的速度可以比傳統(tǒng)處理器快 1 億多倍，但 Williams 說，更重要的是這項實驗展現(xiàn)了 D-Wave 的芯片的未來潛力。

「其所帶來的主要收獲并不是在加速上的效果，因為還有一些其它算法可以做到更好?！顾f，「這個實驗表明 D-Wave 芯片中確實發(fā)生著量子隧穿（quantum tunnelling）。它表明即使隧穿的范圍是有限的，它也仍是一種有用的計算工具。谷歌和我們一樣理解這一點，隨著我們對我們的芯片設(shè)計的改進，并實現(xiàn)更密集的連接，那么在這個問題上目前效果良好的傳統(tǒng)算法就將完全落后?！?/span>

D-Wave 已經(jīng)從多個投資者那里拿到了數(shù)百萬美元的融資，其中包括投資銀行高盛、In-Q-Tel（美國中央情報局的投資機構(gòu)）、Bezos Expeditions（亞馬遜創(chuàng)始人 Jeff Bezos 的投資機構(gòu)）、BDC Capital、Harris & Harris Group、和 DFJ。

像人類一樣說話的機器

對 D-Wave 芯片的另一個批評是其專用性限制其用途，Williams 反對這種說法。

他說：「人們認為 D-Wave 芯片只能做一件事，我想說這是不對的，事實已經(jīng)證明它所能做的一件事可以被用在許多不同的領(lǐng)域中?！?/span>

盡管他并沒有指明這樣使用過 D-Wave 芯片的組織，但他說這種處理器已經(jīng)在金融領(lǐng)域被用來進行交易軌跡優(yōu)化、在生物科學(xué)領(lǐng)域被用來研究蛋白質(zhì)折疊、被用來創(chuàng)造永遠不會錯過潛在匹配的列表過濾器——這可以用于檢查恐怖分子監(jiān)控列表的安全服務(wù)、人工智能二元分類器的開發(fā)和計算機視覺。

但這是無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練數(shù)據(jù)被送入一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器通過識別模式進行學(xué)習(xí)；Williams 相信 D-Wave 處理器將在這一領(lǐng)域帶來最大的影響，這也許還能夠解釋谷歌對這一技術(shù)的興趣。

「我們認為機器學(xué)習(xí)和人工智能從根本上來說是這種機器的最好的應(yīng)用案例，尤其是它有望徹底變革無監(jiān)督生成學(xué)習(xí)?！顾f，「使用量子芯片，我們有望回到并解決機器學(xué)習(xí)的最初的也是最大的挑戰(zhàn)——『我們怎么實現(xiàn)效果和人類一樣好的無監(jiān)督的生成式的機器學(xué)習(xí)？』如果你能做到這一點，你就可以使用機器學(xué)習(xí)做到很多驚人的事情。你可以讓受過訓(xùn)練的機器生成新的、且與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法進行統(tǒng)計區(qū)分的新數(shù)據(jù)?！?/span>

Williams 預(yù)測未來幾代的 D-Wave 芯片可以訓(xùn)練機器生成類似于其接受訓(xùn)練的大師畫作那樣的新的讓人信服的藝術(shù)作品，或有能力進行和人類一樣的語音對話。

D-Wave 已經(jīng)開始在這種芯片上實驗機器學(xué)習(xí)了，他們制作了一種隨機循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——玻爾茲曼機，即「量子玻爾茲曼機（Quantum Boltzmann machine）」——Williams 稱其「與之前的機器學(xué)習(xí)模型存在根本上的不同」。

Williams 認為 D-Wave 芯片或其它量子處理器并不會取代傳統(tǒng)計算機芯片，而是會一起協(xié)作。

「我們認識到量子計算并不會取代傳統(tǒng)機器。量子計算改變世界的方式是增強傳統(tǒng)系統(tǒng)。」他說，「比如說哦，你可以將量子計算的輸出作為啟發(fā)式搜索算法的輸入。其中的思想是：量子算法可以讓你接近很好的解決方案，而傳統(tǒng)算法可以幫助你完成它。我們也可以看看預(yù)處理技術(shù)，對于一個非常大的問題，我們可以將其放進量子芯片中，然后將其分解成一個問題序列?！?/span>

除了 2000 量子比特處理器之外，Williams 說 D-Wave 還有一種「下一代芯片」的新設(shè)計，其「基于我們所學(xué)到的經(jīng)驗教訓(xùn)，具有完全新式的拓撲結(jié)構(gòu)」。

關(guān)于 D-Wave 新型芯片的更多細節(jié)

對細節(jié)感興趣的人來說，Williams 對 2000 量子比特芯片的能力也做了更深入的介紹。

每個 D-Wave 處理器被設(shè)計進行量子退火，使用量子物理發(fā)現(xiàn)最小的能態(tài)，這對解決優(yōu)化和相關(guān)采樣問題而言很有用。Williams 解釋了新的芯片將如何提供對退火過程的更強大的控制。

他說，「不只是有了更多的量子比特，我們也改變了其他許多特征。在先前的 D-Wave 芯片上，我們只有觀察一條退火路徑的能力。我們也有一種單行道依次關(guān)閉初始哈密頓量以及打開最終哈密頓量?！顾忉屨f，哈密頓量能夠在給定系統(tǒng)狀態(tài)的情況下輸出系統(tǒng)內(nèi)的能量。

「這不久之后將會改變，有了 2000 量子比特芯片，我們將對參數(shù)有更強的控制，我們也打算對退火路徑添加更多的控制。從內(nèi)部的測試來看，做這些改變真的很好。通過利用這些能力，我們在一些問題上已經(jīng)加速了 1000 倍。我們也有了終止退火的特征，然后加速將退火過程推向終點，你不需要再等速退火了。這很有趣，因為這使得你能在退火中探測量子態(tài)，從量子玻爾茲曼機的角度來說這是很重要的特征。我們也有一個更快速的退火過程，前一代系統(tǒng)的退火速度只能降低到 20 微秒，而新系統(tǒng)的速度可降到 5 微秒?！?/span>