内容来源：IBM——Quantum System Two模块化量子计算平台
文丨沛贤/浪味仙 排版丨沛贤
深度好文：1200字丨6分钟阅读
摘要：IBM正在利用其Watsonx平台和Granite AI模型,将人工智能技术与量子计算进行结合，以增强量子计算能力并加速其应用。
在过去的一年中，人们日益聚焦于量子计算机如何与经典计算架构实现融合与连接。量子计算机可以作为加速器来执行某些复杂计算任务，这些任务甚至超出了经典超级计算机的能力范畴。
经典计算机或服务器用于量子算法和电路开发的预处理，以及错误管理、结果优化和任务完成的后处理。从不断增多的人工智能用例中可明显看出，人工智能可以增强经典计算。同理，人工智能也应可以增强量子计算的能力，众多企业正致力于实现这一目标。
尽管很多人和公司开始将量子与人工智能经常放在一起讨论，但二者在技术本质上是不同的。人工智能是在由CPU、GPU、NPU、DSP、FPGA等传统二进制处理逻辑元件驱动的经典计算平台上，进行神经网络模型的训练与应用。
而量子计算机则使用一种全新的计算架构，通过构造量子物理体系如超导量子比特等，通过量子系统的演化去完成计算进而解决复杂问题。尽管两者在硬件、软件及支持系统方面存在显著差异，但研究人员已经在设法将二者集成起来，这也有利于推动量子计算的发展。IBM正是积极践行这一发展趋势的先行者之一。
IBM 被认为是量子计算领域的巨头，不断在硬件、软件和系统技术上取得进展，他们研发的量子计算机已开始在全球各地部署。另一方面，IBM 也凭借其 WatsonX 平台成为人工智能技术领域的领导者，该平台自 2011 年在 Jeopardy 游戏节目中获胜以来取得了许多进展。从那时起，Watsonx 已发展成为一个可扩展的企业级平台，拥有人工智能工作室、数据、管理方案和助手解决方案。
现在，IBM 正将这两种技术结合在一起，以增强量子计算并加速其应用。最近，IBM 概述了如何将人工智能技术集成到 其量子计算的Qiskit 软件中，以提高 SDK 工具和 OpenQASM3（开放量子汇编语言）的易用性。IBM 利用其 watsonx 生成式 AI 平台，通过 Granite AI 模型来提供开发者支持，辅助生成量子代码。此外，IBM 还在研究和开发新的 AI 模型，以改进量子计算中的其他关键问题，如优化超导量子电路、管理资源；并对量子计算中的错误进行抑制、缓解和纠正。
IBM 还推出了带有 Visual Studio 扩展 的 Qiskit Code Assistant 服务，并计划提供两个量子聊天机器人——一个用于协助开发者，另一个则面向 IBM Quantum 服务的普通用户。
在电路优化方面，AI 模型可将转译器服务作为插件嵌入到 Qiskit SDK 中，或与启发式方法结合使用。据 IBM 介绍，转译器服务可以更好地将抽象电路映射到量子 ISA 电路，从而使电路规模扩大了 40%，质量更好，并将处理速度提高了 2 至 5 倍。
对于资源管理，IBM 正在开发 AI 解决方案，以更好地估计量子运行时间，标记可能失败的工作负载，并区分电路以实现并行处理，从而更好地利用经典资源和量子资源完成并行计算，这其中也包括利用 AI 超级计算集群。
未来的异构数据中心将包括 QPU IBM
结合 IBM 设定的宏伟目标，即 2029 年实现1亿个量子门的量子电路，并预计在 2033 年达到10亿个量子门，量子计算将在未来几年内加速迈入量子实际应用部署阶段。因此在 2029 年，我们可能就会看到结合了最先进 CPU、GPU及QPU（量子处理单元）的异构数据中心。
IBM 量子开发与创新路线图 IBM
另一方面，人工智能的大模型训练、深度学习等也是当下最为消耗算力的领域，有没有可能利用量子计算的超强算力来进行加速呢？目前IBM尚未披露这方面的进展，但是我国清华大学与玻色量子公司已经披露完成了题为“多层神经网络的光量子机训练”的研究，提出了多层神经网络的伊辛训练算法，这是国际上用专用型量子计算机来加速神经网络训练为数不多的案例，代表着量子计算技术实用于 AI 的重要突破。利用量子并行的计算优势，玻色量子的相干光量子计算机可在毫秒之内解决大规模二进制优化问题，为大模型时代的 AI 训练提供了另一种可能路径。
相信在不远的将来，在中外学者的不懈努力下，量子计算与人工智能终将双剑合璧，用更强的算力为人类带来更美好的生活。
资料来源：
https://www.forbes.com/sites/tiriasresearch/2024/06/24/ibm-develops-the-ai-quantum-link/
https://mp.weixin.qq.com/s/apkUsmQ5fuC1t7loiB00ZQ
特此说明：量子前哨翻译此文仅作信息传递和参考，并不意味着同意此文中的观点与数据。
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