谷歌量子计算机原型机。
当谷歌宣布其量子计算机已经解决了一个超出最强大的超级计算机能力的问题时，这对该行业来说是一个里程碑。但中国的研究人员现在表明，他们可以在普通的超级计算机上解决同样的问题，只需几秒钟。
量子计算的最终承诺是它能够以比经典机器快得多的速度完成某些计算任务，甚至解决那些用传统方法基本上无法破解的问题。
虽然该领域仍处于初级阶段，而且今天的设备太小，无法用于解决任何现实世界的挑战。但为了证明该领域正在取得进展，量子处理器的开发者一直渴望找到可能没有太多实际用途的问题，但可以证明他们的技术所能达到的潜在速度提升。
2019年，谷歌在这方面取得了重大突破，它声称其Sycamore处理器在短短200秒内就解决了一个超级计算机需要1万年的问题。这个问题对他们有利，因为它基本上涉及模拟他们处理器的输出，但通过显示经典计算机能力，他们能够声称 "量子优势"，今天更多的是称为 "量子优势"。
但现在中国的研究人员利用一些巧妙的算法设计和一台中等规模的计算机，在短短15个小时内破解了同样的问题。根据他们的计算，如果他们有机会使用全尺寸的超级计算机，只需要几十秒。
谷歌设定的挑战是模拟其处理器或多或少地作为一个随机数字发生器。唯一不同的是，他们重复了数百万次的算法，由于算法的性质，在被吐出的随机数中应该出现某种模式。
随着处理器规模的增加，在经典计算机上模拟这种情况应该很快变得困难，因为每增加一个量子比特，编码的信息量就会呈指数增长。使用传统的方法来解决这个问题，谷歌预测需要1万年才能模拟其53个量子比特的处理器。
来自中国科学院理论物理研究所的团队通过重塑用于解决问题的基础数学来解决这个问题。他们将处理器表现为一个被称为张量的数学对象的三维网络，代表了53个量子比特之间的逻辑门。这个网络在20层上重复，旨在代表量子算法在处理器的输出被读取之前所经历的20个周期。
使用张量的好处是，为深度学习革命提供动力的芯片--GPU能够非常迅速地并行处理它们。研究人员还利用了谷歌在Sycamore上的计算不是很精确这一事实，实现的保真度只有0.2%。这使他们能够牺牲一些模拟的准确性来提高其速度，他们通过删除量子比特之间的一些连接来做到这一点。
其结果是，他们在512个GPU上仅用15个小时就成功地将Sycamore处理器的输出模拟到0.37%的保真度。这比大多数领先的超级计算机的处理能力要小得多。一篇概述这些结果的论文目前正在《物理评论快报》上发表，但去年11月发布了一份未经同行评议的预印本。
虽然这一结果确实在某种程度上刺破了谷歌的量子至上的泡沫，但该公司在给《科学》杂志的一封电子邮件中指出，它在2019年的论文中曾预测经典算法会有所改进。但他们补充说，他们不认为自己能长期跟上量子计算机性能的指数级增长。
这并不是唯一一个被推翻的量子最高级实验。2020年，一个中国团队声称，他们的量子计算机可以在200秒内解决一个问题，而超级计算机需要25亿年的时间，但在1月份，研究人员表明它实际上只需要73天。
虽然这并不否定该领域正在取得的进展，但越来越多的研究人员表示，在这些抽象的计算问题上让量子和经典机器相互竞争，并不能真正清楚地了解该技术的发展状况。
他们说，真正的测试是当量子计算机能够比经典计算机更快、更有效地解决现实世界的问题。而这似乎仍有一段距离。
附：世界上最大的两台量子计算机在中国制造 量子计算机 "祖冲之 "和 "九章 "2.0可能都显示出对经典计算机的 "量子优先"。
中国光学量子计算机九章2.0解决问题的速度比传统计算机快10的24次方倍。
迄今为止，世界上最强大的两台量子计算机都来自中国，用它们进行的新实验重新点燃了关于什么样的问题可以通过量子计算来解决，而传统的超级计算机却无法解决的争议。
一台具有足够复杂度的量子计算机，例如，足够多的被称为量子比特或 "量子比特 "的组件在理论上可以实现 "量子霸权"，使其能够找到经典计算机无法解决的问题的答案。原则上，一台拥有300个量子比特的量子计算机可以在一瞬间进行比可见宇宙中的原子更多的计算。
2019年，谷歌认为它用53个量子比特的Sycamore处理器展示了这种 "量子优势"，在200秒内进行了一次计算，该公司估计当时世界上最强大的超级计算机Summit需要10000年。然而，IBM的研究人员后来对这一量子优势的说法提出了质疑，认为通过更好的经典算法，Summit实际上可以在2.5天内解决这一问题。
物理学家、上海研究院执行院长、中科大陆朝阳教授表示："目前的技术状况是，还没有实验证明量子优势用于实际任务"。
现在，中国的科学家们在他们所说的比梧桐树面临的更具挑战性的任务上测试了两种不同的量子计算机，并显示出更快的结果。他们指出，他们的工作指出了 "毫不含糊的量子计算优势"。
在一项研究中，研究人员用祖冲之量子计算机进行了实验，祖冲之量子计算机在一项任务中使用了56个超导量子比特，该任务的解决方案是随机实例，或样本，来自给定的概率分布。他们发现祖冲之量子计算机在1.2小时内完成了这样的采样任务，他们估计Summit至少需要8. 2年才能完成。他们还注意到，这项抽样任务的计算要求比谷歌用于与梧桐树建立量子优势的任务高几十到几百倍。
在另一项研究中，科学家们使用高斯玻色子采样测试了九章2.0，这是一台光子量子计算机，这是一项机器分析随机数据斑块的任务。使用113个检测到的光子，他们估计九章2.0可以解决这个问题，比经典的超级计算机快大约1024。
虽然祖冲之量子计算机实验中使用的采样任务没有已知的实用价值，但九章2.0所测试的高斯玻色子采样问题可能有许多实际应用，例如确定哪些分子对是彼此的最佳匹配。因此，这项工作可能在模拟重要分子和化学反应方面有量子化学的应用，合肥中国科技大学的物理学家卢超阳说，他是两项研究的共同作者。
陆朝阳教授指出，这些新的实验是 "建立越来越先进的量子计算机的坚实而必要的步骤"。但他也对围绕量子计算的不断炒作提出了警告。
"到目前为止，能够真正从量子计算中受益的计算问题仍然相当有限，"陆朝阳教授说。"目前的技术状况是，还没有实验证明量子在实际任务中的优势。虽然我们不应该像'世界只需要五台量子计算机'那样过于悲观和短视，但我们也应该在乐观和夸张之间做出区分。"
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