开发出一种新编译器，能使量子计算机的速度再快2倍！

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芝加哥大学科学家的一篇新研究论文，报告了一种编译高度优化的量子指令技术，这些指令可以在近期硬件上执行。这种技术特别适合于一类新的变分量子算法，这类算法是展示有用量子加速的有希望的候选者。新研究是通过统一整个堆栈的思想，跨越量子算法，机器学习，编译器和设备物理来实现。这项跨学科研究是由美国国家科学基金会计算远征项目EPiQC(Enabling Practical-Scale Quantum Computation)Collaboration的成员进行。

量子算法的最初设想可以追溯到20世纪80年代初，当时物理学家理查德·费曼(Richard Feynman)提出只使用数千个无噪声量子位(量子位)来进行分子模拟，这对于传统计算机来说几乎是不可能完成的任务。20世纪90年代和2000年代开发的其他算法表明，数千个无噪声量子位还可以为数据库搜索、整数分解和矩阵代数等问题提供显著的加速。然而，尽管现在在量子硬件方面取得了进展，但这些算法距离可伸缩的实现仍有几十年时间，因为当前的硬件具有噪声量子位。

为了与当前和近期量子计算机的限制相匹配，现在出现了一种新的变分量子算法范例。这些算法处理与最初设想量子算法类似的计算挑战，但通过保留某些内部程序参数未指定来建立对噪声的恢复能力。相反，这些内部参数是在优化器的指导下通过重复试验的变化来学习。使用稳定的优化器，变分算法可以处理中等水平的噪声。虽然变分算法的噪声恢复能力很吸引人，但它对编译提出了挑战，即将数学算法转换为最终由硬件执行的物理指令过程。
部分编译
EPiQC的负责人PI、芝加哥大学计算机科学的西摩·古德曼(Seymour Goodman)教授弗雷德·冲(Fred Chong)说：变分算法和传统量子算法之间的权衡是，虽然变分方法在门的数量上很便宜，但它们在所需的重复次数上却是昂贵的。传统量子算法是在执行时完全指定的，因此可以在执行前完全优化，而变分程序只在执行时部分指定。研究人员用一种称为部分编译的并行技术解决了部分指定程序的问题。

虽然不能在执行之前完全编译变分算法，但至少可以预编译指定的部分。对于典型的变分算法，仅此简单的启发式就足够了，相对于标准基于门的编译技术，在量子运行时提供了2倍的加速。由于量子位随时间呈指数衰减，因此这种运行时加速也导致错误率降低。对于更复杂的算法，研究人员通过称为超参数优化的过程应用第二层优化，该优化在数值上表征由于未指定参数而引起的变化。

花几分钟进行超参数调整和部分编译可以节省数小时的执行时间，通过转移资源(无论是在传统计算和量子计算之间，还是在编译和执行之间)实现成本节约的这一主题在其他几个EPiQC项目中得到了呼应。研究人员下一步的目标是通过实验来演示，这种实验验证直到现在才成为可能，因为云可访问的量子计算机发布可以在模拟脉冲的水平上进行控制。这种级别的控制比标准基于门的控制更接近硬件，研究人员希望通过这种脉冲接口实现更大的效率增益。
博科园｜研究/来自：芝加哥大学
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