人们刚开始接触量子计算时经常会问：“目前最好的量子计算机是哪一台？”这是一个非常好的问题，但同许多其他非常好的问题一样，现在还没有办法给出确切答案。至少，判定“最好”的因素十分复杂。
首先，怎样定义这个“最好的”？假设只看计算机的算力，那么这一问题对于经典计算机来说不难回答，可以通过对比衡量每秒浮点运算次数 (FLOPS) 来作为评判标准。而通过这一标准，可以罗列出世界上一些最强大的超级计算机名单[1]。
于是，从这一角度出发，“目前最好的量子计算机是哪一台？”就可以转换为“量子计算机的FLOPS相当于什么？”
现阶段有多个衡量量子计算机性能的方案提议，IBM的研究人员提出了量子体积 (QV)[2]，IonQ创建了算法量子比特 (AQ)[3]，而美国量子软件初创公司Zapata Computing (下文简称“Zapata”) 日前提出了一个新的度量标准——应用基准 (application benchmarks)[4,5]。以上提到的所有度量标准都从不同层面衡量了量子计算机的“强大”程度。
图1｜Zapata Computing (来源：Zapata)
Zapata提出的新的度量标准，可以从另一个层面考察量子计算机性能。具体来说，Zapata研究了量子-经典混合工作流中，量子资源和经典资源的权衡，还可以观测到在量子计算机被噪声“淹没”前能够使用多少量子资源。
事实证明，在量子算法接管之前，有一个“调节按钮”可以调整经典预处理的数量。
目前，经典预处理的数量当然是越大越好，因为在处理一些计算任务时，经典计算比含噪中等规模量子 (NISQ) 处理器的性能好得多。
但随着量子硬件发展的进步，很可能会出现一个节点，在那之后使用的量子资源越多则越有利。
Zapata提出的“应用基准”更多的是在考察量子计算机是如何执行特定任务的，所以不像经典计算机是靠衡量每秒浮点运算次数这样一个基础值。
“应用基准”更像是一个基准测试，有点类似于用经典计算机跑“CineBench”来作为其硬件测试基准[6]。
随着设备所利用量子资源数量的增加，理想情况下，计算机的性能也应有所提升，就像是要求经典计算机提供越来越多的CPU核心数一样。
然而，对于量子计算机，你要求的资源越多，就越容易受到噪音和错误的影响，从而使性能下降。因此，存在一个“最大有效硬件资源”的阈值。超过一个节点后，资源的使用将适得其反。所以知道这个节点在什么位置，对于充分利用含噪量子计算机来说非常重要。
图2｜最大有效硬件资源的阈值 (来源：Zapata)
因为，不是每台量子计算机都是相同的，它们所处的噪声环境和出现的误差都有所不同。所以，以“应用基准”来进行基准测试，对于发现每台量子设备的“最大效率节点”来说非常重要。
Zapata使用了变分量子因式分解 (VQF) 来进行基准测试，VQF的量子部分使用了量子近似优化算法 (QAOA)，使得Zapata的研究人员可以使用有关“最大效率节点”的信息，指导使用基于QAOA的其他算法。
此外，在模拟器和真实的量子硬件设备上运行这些算法，允许研究人员研究不同的误差模型如何影响算法的输出，并与量子设备上的真实误差相比较。
这其中的主要意义在于，这种量子设备基准测试的新方法，可以让研究人员更好地了解量子计算机在遇到实际问题时的表现。
在运行实验，或将量子计算机用于解决现实用例之前，进行“应用基准”的测试，可以省去不少的麻烦。因为当研究人员发现运行计算后并没有得到最好的结果时，他们往往会一遍接一遍的继续尝试。
这为提前找到阈值提供了一个清晰的方法，节省了时间和精力。也有可能发生不同的量子处理器应对不同应用时会有更好表现的情况出现。
想象一下，不同的量子硬件供应商有不同的应用基准测试，如VQF (变分量子因式分解)、VQE (变分量子本征求解)、QCBM (quantum circuit born machine) 等。有了“应用基准”测试，就可以更好地了解哪个硬件供应商可以为特定用例带来提供最佳结果。
图3｜Zapata首席技术官所说 (来源：Zapata)
参考链接：
[1]https://en.wikipedia.org/wiki/TOP500
[2]https://arxiv.org/pdf/1811.12926.pdf
[3]https://ionq.com/algorithmic-qubit-calculator/
[4]https://www.zapatacomputing.com/benchmarking-quantum-devices/
[5]https://arxiv.org/abs/2012.07825
[6]https://www.maxon.net/en/cinebench/
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｜编 辑：王嘉雯 ｜审 校：丁 艳
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