量子计算机作为人工智能加速器

ayesha983

量子比特以左侧的布洛赫球体图形表示，它们的测量将状态折叠为两个基本状态之一，其概率取决于测量前的量子比特状态。
量子处理单元(QPU) 并非在所有操作速度上都优于传统计算机。但是，对于特定类型的算法，量子计算机能够以比传统计算机少得多的运算次数取得结果。

例如，用于查找整数素因数的 Shor 算法，该算法已被证明非常快，可以破解广泛使用的RSA 加密协议。但这是基于理想的通用量子计算机的理论结果，距离实现还需要数年时间。

扩大量子计算机规模的最大挑战是处理 法国电报数据 可能由各种环境干扰（热波动、量子门缺陷等）引起的噪声，这些噪声会影响量子比特的状态，从而导致信息丢失。容错设备采用的纠错方案实施起来非常具有挑战性，因为它们可能会引入新的错误源。

对于实际应用，最新的 QML 研究重点是近期的量子设备，称为噪声中型量子(NISQ) 处理器。NISQ 通常包含大约 1,000 个量子位，但它们尚未达到支持容错的先进水平，也未达到实现理论量子加速所需的大小（相比之下，破解 RSA 加密需要 20 M 个量子位）。

这些量子设备可以看作是专用硬件，一些人工智能公司提供用于测试的模拟器或用于实际部署的云服务：

谷歌提供了一款量子虚拟机，其模拟器最多可容纳 40 个量子比特。他们计划提供 53 个量子比特的Sycamore 处理器用于研究，这是第一个声称实现量子霸权的处理器，因为它能够以比任何传统计算机更快的速度解决问题，这一说法在2019 年发表于《自然》杂志的一篇备受争议的论文中被提