量子软件与量子云.docx

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量子软件与量子云

量子软件与量子云

摘要：

量子计算技术对国家的国际地位、经济发展、科技进步和国防力量提升等发挥着关键作用。

与国际先进水平相比，目前国内在量子软件和量子云的发展上虽处于相对落后的位置，但并不存在技术代差，只要保持投入和追赶，未来有望占据优势地位。

通过介绍量子计算的技术背景，论述量子软件以及量子云的基本体系结构、发展现状和未来趋势，对量子软件与量子云的市场发展前景作出了展望。

关键词：

量子计算；量子算法；量子软件；量子云；量子计算机

1  引言

量子计算基于量子物理而非经典物理的原理进行信息的处理，使用量子态的叠加和纠缠等特性来进行计算[1]。

由于基本原理的不同，量子计算机的计算能力在本质上超越了经典计算机，可以有效地解决经典计算机难以解决的某些问题，是一种全新的计算模式。

从最初量子计算概念被提出起[2]，利用量子物理原理制造一台量子计算机实现量子计算成为了人类开始不断追求的科技梦想之一。

量子计算有许多物理实现方案，其中基于超导电路芯片的超导量子计算是目前发展最快的、走在产业化最前沿的量子计算物理实现技术路线。

超导量子计算技术的发展，已经可以初步满足实现量子计算机所需要的各项要求[3]，同时超导量子芯片的规模和性能，也开始进入含噪声中型量子（NISQ）技术时代[4]。

在量子计算硬件技术发展的同时，软件技术也在飞速发展，目前已经形成了初步的量子软件系统。

由于和经典计算机存在基本原理上的区别，量子计算机中需要运行特殊的量子算法才能实现量子计算的优势，这使得量子软件的开发和经典软件有着显著的不同，同时用户对于量子计算机的使用也主要是通过量子云服务的方式实现。

本文将从产业发展的角度，介绍量子软件和量子云的现状和发展趋势。

2  量子计算技术背景

2.1  量子信息的基本单元

要理解量子软件的特殊性，需要适当地了解一些量子计算的技术背景。

在经典计算机中，比特亦称二进制位，是信息量的最小单位，只有0或者1两种状态，并且在某一时刻只能处于其中的一个状态。

而量子计算机以量子比特为基本单元，遵循量子物理理论原理，通过量子比特状态的受控演化实现数据的计算。

这种基于量子比特的信息处理技术，称为量子信息技术[1]。

2.1.1  量子比特的状态

可以看出，叠加态中的每种本征态都占有一定的分量，分量的大小由其概率幅来决定。

同时，根据量子物理理论，量子比特状态的变化或者演化由幺正变换描述，因此对于量子比特的量子逻辑门操作，也需要幺正变换操作。

量子程序执行的过程，实际上是量子比特的状态在一系列量子逻辑门的操作下，不断受控演化的过程。

从数学过程上看，状态演化对应着量子比特叠加态中各本征态分量的概率幅的相对变化，在量子逻辑门的作用下，各个本征态分量的概率幅可以相互影响，此消彼长。

2.1.2  量子比特的读取和测量

对于量子比特的读取相对也比较复杂。

读取操作意味着对量子比特进行测量，对处于叠加态的量子比特的测量，会导致量子比特按照各个本征态分量概率幅的模平方值所对应的概率，塌缩到相应的本征态上去。

因此，除非量子比特在测量之前就处于其中一个本征态，否则在任何其他情况下，测量引起的量子比特状态的塌缩都会导致量子比特状态发生变化。

对于量子比特的读取或测量，会得到两方面的信息：

一方面是量子比特最终所处于的本征态或者称为数据值，另一方面是得到这个本征态或数据值的概率。

当然概率是一个统计的结果，只有通过对于同一种量子比特状态的多次重复测量，才能得到每个本征态分量出现的概率。

量子算法的结果就是量子比特各种状态的概率分布，而这里面最可能的结果，或者说概率最大的结果，即受控演化后最终态概率幅的模平方值最大的分量所对应的本征态，就是我们需要寻找的问题的答案。

2.1.3  量子比特的其他物理特性

除此之外，量子比特还有其他量子物理特性，比如量子纠缠、不可克隆等，这些性质既奠定了实现巧妙的量子算法的基础，也给量子程序的设计和测试带来了独特的挑战[5]。

另外，考虑量子比特的物理实现，量子比特状态可以对应着电子自旋状态、超导振荡电路的二能级能量状态等，这些量子态是非常脆弱的，容易受到环境噪声的影响，并且在量子比特数目较小的情况下缺乏有效的纠错措施。

总的来说，量子计算技术中量子算法可以有效利用量子比特状态的叠加、纠缠等资源进行量子逻辑门运算，从而带来指数级的信息表征和计算能力。

同时也要注意到，量子比特也存在测量塌缩、概率结果、不可克隆、状态脆弱等性质，给量子信息处理技术以及量子编程带来了新的挑战。

经典软件的理论、方法和技术在很大程度上并不能直接适用于量子软件，这就使得量子软件的开发成为一个十分困难而富有挑战性的课题。

2.2  量子计算的基本原理

在量子信息论中，量子计算的过程可以由量子线路、量子图灵机两种模型来描述，这二者是等价的[1]。

其中应用最广泛的是量子线路模型，量子线路是由代表时间演化的线路和作用在量子比特上的量子逻辑门组成的。

从本质上看，量子线路描述了量子逻辑门在量子比特上的执行序列。

量子逻辑门是构成量子算法的基础。

在量子算法的执行过程中，需要改变量子比特叠加态中各本征态分量的概率幅的大小和相位，具体操作由量子逻辑门实现。

由于概率幅数值是要求连续可调整的，因此所需要的量子逻辑门的种类比较丰富，包括单比特门和双比特门，并且可以通过少数几个基础的逻辑门组合出其他任意的逻辑门，实现普适量子计算。

在量子计算机上，最后还要对量子比特的末态进行测量，从而得到结果信息。

因此，测量操作也是量子线路的一部分，有时也被称为测量门。

实际问题在量子计算机上求解的流程如图1所示，首先需要把实际问题抽象成数学模型，并且用量子程序来描述其求解的过程，在该量子程序的设计过程中需要尽可能地使用各种适合的量子算法，以便充分利用量子计算的优势。

而在量子程序的执行过程中，输入的数据编码成为量子芯片中量子比特的初始状态；然后在量子程序的控制下，把计算过程中所需的量子逻辑门序列和幺正操作序列相对应，并把幺正操作作用在量子比特上，控制量子比特的演化，量子算法执行完毕后量子比特演化到末态；最后对处于末态的量子比特进行测量，并把所得的结果输出，从而获得对于实际问题的处理结果。

图1  实际问题在量子计算机上求解的过程

3  量子软件系统

3.1  量子计算的软件系统

量子软件是量子计算机系统应用和开发中所使用的软件的总和。

当前量子计算机的软件系统，总体上可以分成应用层软件、开发层软件以及基础层软件3个主要的层次（见图2）。

目前，量子软件还处于生态体系建立的早期阶段，各种软件的开发和应用还远远没有达到与经典计算软件相媲美的程度。

图2  量子计算的软件系统

当前的量子计算机可以看作是从经典计算机体系中衍生出来的，量子芯片及其附属设备可以看作是经典计算机中的特殊的设备或者协处理器，这些设备可以在量子软件的控制下运行量子算法，并且把结果返回给经典计算机。

因此，在量子软件系统构架上，应用层和开发层的软件都是在经典计算机中实现和运行的，而位于基础层的软件主要用于维护和驱动量子芯片及其附属纠错和测控系统的运行。

这样的软件和硬件体系结构实际上构成了一个异构解决方案[6]，这也是在全量子计算机出现之前实现过渡的主要方式。

把量子计算和经典计算结合成一个“混合量子/经典”层来加速计算，应用程序可以选择一种或多种计算资源，当前主流的商业化量子计算机系统就是这种混合经典计算和量子计算技术的产品。

3.2  应用层软件

量子软件系统中的应用层软件提供了面向各个领域的量子计算技术应用和解决方案，涉及到用量子语言编写的、能解决特定问题的算法和应用程序。

这一层也是量子计算软件系统中与最终用户和量子计算机打交道最多的层面，量子云实际上也位于这一层。

3.2.1  量子算法

量子算法是量子计算应用的核心，量子计算的发展和高效的量子算法的研发分不开。

1992年，英国牛津大学教授Deutsch和剑桥大学教授RichardJozsa合作提出的D-J量子算法，是人类历史上首个利用量子特性设计出来的算法，拉开了量子算法的时代大幕；1994年，美国数学家PeterShor发现了利用量子计算机快速分解大整数的算法，这种算法既解决了分解问题又解决了离散对数问题；1996年，LovGrover发明了量子搜索算法，能够实现搜索算法的平方加速，该算法被公认为继Shor算法后的第二大量子算法。

除了这些早期的著名算法之外，还有其他算法于2000年以后被相继提出，如2009年的HHL线性方程组求解算法、2013年的变分量子特征值求解VQE算法、2014年的组合优化QAOA算法，这些都一次又一次地证明了量子计算的潜力，推动着量子计算技术研发进程的不断加快。

目前，全世界的科学家已经提出了众多的量子算法[7]，这些算法相对于经典算法有着不同的加速效果。

3.2.2  量子算法应用

量子算法被提出后，很快就有人开始探索这些算法在各个领域中的应用。

其中，量子化学和量子人工智能是两个比较热门的应用领域。

在量子化学软件方面，早在2017年10月Google就推出了OpenFermion工具[8]，可以支持对任意分子构型的输入产生模拟该分子的量子程序；2019年6月，本源量子推出的ChemiQ是业界首个可应用于量子计算机的量子化学应用软件；2019年9月，华为推出的HiQFermion软件包在华为云上提供了一站式的量子化学模拟解决方案。

在量子人工智能软件方面，IBM推出了量子支持向量机，Artiste公司推出了Quantum-Fog、QuantumEdward等系统，可支持不同场景下的量子机器学习模型。

本源量子在2019年年初推出了国内第一款基于经典的机器学习开发的一种可高效连接机器学习和量子算法的量子机器学习框架VQNet[9]，可满足构建QAOA、VQE、量子分类器和量子线路学习算法等常见类型的量子机器学习算法。

2020年3月，谷歌推出了集成许多量子算法和逻辑的TensorFlowQuantum（TFQ）量子机器学习库[10]，可用于快速设计量子与经典机器学习混合模型的原型，并提供与现有TensorFlowAPI兼容的量子计算原函数以及高性能量子线路模拟器。

2020年5月，XX发布了量子机器学习开发工具PaddleQuantum量桨，提供了对量子机器学习的支持，这也是国内首次在深度学习平台引入量子机器学习工具。

虽然量子应用软件已经有了不少开发实例，但量子应用所依赖的量子算法，也依然需要更多地在量子计算机中进行实际运行并检验效果。

在当前含噪声中型量子技术时代的量子计算机上[4]，已经可以对小规模的量子算法进行演示和验证，但是要把这些量子算法应用到实际中去，仍然需要量子软件和量子硬件技术的共同进步；反之，量子算法的演进和量子应用的落地，也将深刻影响量子计算技术的发展。

3.3  开发层软件

量子软件系统中的开发层软件，提供了研究量子算法、开发量子应用的工具链体系，包含了众多量子编程语言和量子软件开发工具[11]。

开发层软件是在基础层软件和应用层软件之间，提供应用软件设计、开发、测试、评估、运行检测等辅助功能的软件，有助于提高量子软件的生产率，保证量子软件的正确性、可靠性和维护性。

3.3.1  开发层软件的种类

开发层软件是最丰富多样的，同时由于目前还没有形成标准，基本上每个量子计算机研发公司或机构都有自己的量子开发工具，导致用户在选择开发工具时有时也会产生困扰。

总的来说，这一层面的工具大体可以被分成3类，即量子语言、量子编程框架以及量子中间表示，虽然这些工具总体上都可以被称作“量子编程语言”，但是实际上是3种不同层次的开发工具（见图3）。

图3  量子程序的编译过程和开发工具分类

（1）量子语言

量子语言实现了量子专用的语法，构成独立、全新的程序语言，可以用来编写运行在量子计算机中的量子算法和程序，常用的量子语言有QCL、Q#以及QRunes等。

量子语言直接体现了量子计算技术中特有的量子特性，也原生支持量子算法中常用的操作，同时还可以支持量子和经典的混合编程，而这些特性在经典程序语言里面是没有的。

当然，作为全新的程序语言，量子语言对于开发者来说通常有较高的学习成本。

但是，由于量子语言从诞生开始就注重于充分利用和发挥量子计算的优势，这对于未来大规模量子应用开发是有利的，也是长期量子计算开发工具的发展趋势。

现阶段，量子语言往往会被编译到一种量子编程框架上进行处理，从而实现量子和经典混合计算的任务。

（2）量子编程框架

量子编程框架则更着眼于当前技术条件下量子程序的快速开发。

量子编程框架通常以传统编程语言为宿主语言，在上面添加描述量子计算体系的变量、函数、对象等元素，然后通过对这些元素的程序处理，实现量子算法并开发出量子软件。

量子编程框架中也常常包含了常用量子算法软件库，方便量子程序的高效开发。

同时，由于宿主语言的存在，量子编程框架技术可以很方便地实现量子和经典的混合编程。

常用的量子编程框架包括QPanda、QDK、Cirq、Qiskit、ProjectQ、HiQ以及Forest等。

由于量子编程框架是在经典宿主程序语言下引入量子计算的元素和概念，把量子芯片看作一个特殊的设备或对象，因此这对于开发者来说也是相对熟悉的开发范式。

量子编程框架开发的程序经过编译后，其中经典程序代码部分转化成机器指令并后续在经典处理器上执行，而描述量子算法的量子线路代码部分则通常转化为量子中间表示，并后续发送给量子芯片控制系统处理。

（3）量子中间表示

量子中间表示只包含分离之后的量子经典混合代码中的量子线路代码部分，提供了统一的表示量子算法程序数据的方式，描述了量子逻辑门等低层操作以及操作的时序,并且是直接和量子硬件对接的。

量子中间表示由更高级的描述量子算法的语言转化而来[12]，但是更面向于硬件层，也更容易让编译器去分析和优化。

量子中间表示类似经典计算机中的汇编语言或者指令集结构，但通常并不是机器指令。

目前，常用的量子中间表示有OpenQASM、OriginIR、Quil以及Blackbird等。

量子中间表示的处理过程需要把程序中量子比特往量子芯片中量子比特的实际位置映射，并且根据量子程序产生量子逻辑门控制序列，最终通过量子测控硬件驱动量子芯片的运行。

3.3.2  量子虚拟机

对当前量子程序的开发而言，量子虚拟机也是很重要的工具，它利用经典计算机去模拟量子计算机的运行，执行量子程序并给出运行结果。

量子虚拟机提供了对量子算法和量子程序进行分析和调试的便捷工具，同时也有助于验证量子硬件的正确性，对于当前量子计算技术的软件和硬件的研发都非常有帮助。

量子编程框架中通常都会包含量子虚拟机，同时量子虚拟机也可以不依赖于其他软件而独立存在，并广泛应用于量子云系统中。

此外，本源量子、Atos都开发了量子学习机产品，量子学习机本质上也是一种量子虚拟机，同时还附加了更多的量子计算技术教育和培训等功能。

3.4  基础层软件

量子软件系统中的基础层软件，主要作用是实现量子算法的运行，同时提供对量子芯片运行维护服务的支持。

这一层面的软件是和量子硬件紧密相关的，也是量子计算机运行所需要的核心软件。

在这一层软件里的经典信号和量子信号的转换界面上，所有的指令和数据都是经典的，即便是量子逻辑门操作指令也是以经典数据的形式存在；而在这个界面之下，所有指令和数据都是面向量子的，表示为驱动量子芯片的各种调控信号和测量信号。

经典信号和量子信号转换的过程，由量子测控硬件来实现。

3.4.1  量子测控硬件

在超导量子计算机中，量子比特由量子芯片上的超导约瑟夫森节振荡电路实现，也称为超导量子比特。

对于超导量子比特的控制，是通过微波信号来实现的。

在超导量子比特上施加的量子逻辑门操作，对应于耦合到超导电路中的特定频率、相位以及波形的微波信号。

这些微波信号是由量子线路程序编译后产生的量子中间表示控制量子测控硬件产生，并通过微波线缆传输到量子芯片上，引起超导量子比特的响应并产生量子态的受控幺正演化，从而实现量子程序的执行。

量子测控硬件需要通过测控软件的控制和驱动才能更好地完成工作，这些测控软件运行在经典的宿主计算机之中，也属于量子计算机基础层软件的范畴之内。

3.4.2  量子测控软件

目前，产业界已经有了一些商业化或者自研的测控软件系统。

2016年，苏黎世仪器公司开始量子测控技术的研究，随后推出量子测控软件LabOne，提供了一个独立于仪器控制并包含成熟的测量方法的平台；2018年，是德科技开发了一款HVI硬件虚拟仪器系统，具备优异的扩展性能，是业内第一个专门为量子计算设计的商用量子计算机操控系统；同样在2018年，本源量子自主研发了国内首台量子测控一体机设备，实现了8比特超导量子芯片的控制与应用，并基于该设备开发了配套的量子测控软件PyQCat，用于提高测试速度，同时支持更高效率的量子反馈功能；2019年，谷歌完成了名为Optimus的量子芯片自动化校准系统的研发，这个系统也被用于实现量子优越性的演示和试验。

Optimus量子测控软件借助快速精准的数据分析能力，能够批量完成量子逻辑门的多重校准，从而实现量子测控的智能化，同时不间断的自动化工作能够充分发挥量子芯片的算力优势。

量子测控软件，可以看作是量子计算机操作系统的雏形，但其距离成熟的量子计算机操作系统仍有很长的发展路程。

比如量子纠错的支持、物理比特和逻辑比特的映射、虚拟层的支持、更高效的量子芯片校准等功能，都需要随着量子芯片比特数目的增加而进一步拓展测控软件的能力。

4  量子云

4.1  量子云简介

量子计算机目前还是比较复杂的系统，维护整个量子计算机的正常运行不但需要众多的仪器设备，也需要专业的技术团队来实施，这对于普通用户来说是不具备条件的。

这些堪称苛刻的极具挑战性的量子计算机维护和运行的条件，在短期内还没有办法得到满足，因此基于云的量子计算或者称为量子云成了普通用户使用量子计算机的一个最佳的选择[13-14]。

量子云的核心概念就是以互联网为中心，通过网络提供量子云计算服务，让每一个使用互联网的人都可以使用量子云上的量子计算资源，这也是目前国际上提供量子计算应用服务的主流方式。

4.2  量子云的基本构架

量子云系统的典型构架，通常包括量子计算机系统、量子虚拟机系统以及云服务器等组成部分，并在这些硬件基础上提供丰富的量子计算应用与服务（见图4）。

图4  量子云的基本构架

量子计算机系统是量子云系统的核心组成部分，以超导量子计算机为例，它包括量子芯片、量子测控系统以及量子计算控制主机。

量子程序可以在量子计算控制主机上运行，其中的量子线路代码部分通过编译后变成量子中间表示，然后传输给量子测控系统。

量子测控系统自身带有处理器，可以处理基于量子中间表示的控制指令，并且依据控制指令产生驱动量子芯片的微波信号。

微波信号通过高频线路输送到处于稀释制冷机中的量子芯片上，最终实现对量子芯片的控制。

在这个过程中，用户可以直接通过量子计算控制主机来使用量子计算机系统，这就是量子计算机的本地使用模式。

量子计算机系统和量子云服务器相连就构成了量子云系统。

量子云服务器为网络用户提供量子计算机的访问权限以及所需要的基础软件支持服务，同时也可以提供量子计算机的应用开发工具，包括编程框架、编译器以及部署在服务器上的量子虚拟机等软件系统。

此外，量子云系统还可以提供很多其他的量子计算技术相关服务，包括量子教育、培训、教程等，给量子计算技术的普及和推广带来便利。

用户开发的量子程序使用量子云服务的途径主要有两种，一种是通过API访问量子云：

本地编译的使用量子编程框架开发的量子程序在运行过程中量子线路代码部分会通过API发送到量子云服务器上去，通过调度分配给量子计算机或者量子虚拟机执行，并且返回运算结果，供量子程序进行后续处理；另一种是直接在量子云系统平台上进行量子程序的开发：

可以选择使用量子编程框架编程，或者图形化量子线路编程，这样程序的编译和执行都在云端完成，最终将结果传输回本地。

4.3  量子云的产业化应用

欧美企业的量子云产业化和应用都走在了领先的位置。

2016年5月，IBM推出了IBMQExperience服务，以5比特超导量子计算机和配套的量子虚拟机开启了量子计算机面向公众开放的序幕；2017年6月，Rigetti推出了全栈式量子计算服务，使用API接入量子计算机，并于2018年9月正式引入量子云服务，提供Forest2.0量子编程框架的支持；2018年9月，QuTech推出了欧洲首个量子云平台QuantumInspire，提供QX量子虚拟机，并于2020年4月上线2比特半导体量子计算机和5比特超导量子计算机；2019年11月，微软宣布开始为特定客户提供对Azure云中量子计算机的访问，将公司先前发布的量子编程工具与其云服务相集成，使开发人员可以在量子虚拟机或者Honeywell、IonQ以及QCI等合作伙伴的量子计算机系统上运行量子代码；2019年12月，亚马逊推出量子云平台Braket，与D-Wave、IonQ和Rigetti三家量子计算公司合作，通过AWS云提供对这三家公司的量子计算系统的访问，并提供一种统一的方式来使用这些合作伙伴的量子计算机。

2017年10月11日是国内量子云发展的高光时刻，这一天有3个量子云平台同时发布。

中国科学院阿里巴巴量子计算实验室提供10位超导量子计算机和量子虚拟机接入；本源量子-中国科学技术大学团队发布本源量子云平台，提供超导量子计算机、半导体量子计算机以及最高64比特量子虚拟机接入，并持续更新了包含多种振幅以及含噪声的多功能虚拟机，拓展了量子技术相关的教育、培训资源等内容；清华大学NMRCloudQ团队推出核磁共振量子计算机以及量子虚拟机接入。

此外，在2018年10月，华为发布量子云服务平台HiQ，推出基于华为云经典算力构建的量子虚拟机以及量子编程框架。

量子计算机通过量子云对公众的开放，极大促进了量子计算产业的发展和相关技术与知识的普及，推动了量子计算产业整个生态的建设。

据统计，迄今已有约22.5万人尝试在IBM云服务上进行量子计算机编程，也有超过100家公司正在为其IBMQ高级服务付费，该服务可以访问IBM计算中心的量子计算机并且可以获得专家咨询[15]。

目前，IBM量子云平台中已经有15台量子计算机，并且也计划通过和当地政府合作，在德国和日本部署量子计算机。

在量子云服务的竞争中，IBM已经处于领先地位。

5  产业现状分析

量子计算技术的核心要素是量子物理的原理带来的量子计算巨大的优势，同时操控量子系统的难度也带来了技术上的巨大挑战。

自2010年以后，随着量子计算机硬件研发的进展，量子软件也迎来了发展的机遇。

经过众多科技巨头以及创业公司多年以来持续的研发投入，目前市场上已经有了丰富的量子语言、量子软件开发工具，适合不同的量子计算硬件体系，并且形成了初步的量子软件生态体系。

在量子软件领域布局比较全面的部分量子计算企业的量子软件系统对比参见表1。

表1  量子计算企业量子软件系统对比

由于目前量子软件和量子云仍处于产业化的早期阶段，量子计算机市场尚未出现主流软件技术主导的局面，这间接导致了量子计算机软件层面没有一个统一的标准。

虽然厂商之间的竞争在所难免，但从长远来看，未来量子计算的发展一定是开放、互通、融合的，这一点在量子计算软件系统方面尤为如此。

由上可以看到，IBM、谷歌、微软以及Rigetti等公司在量子计算研发和应用领域非常活跃，主导了技术和产业的发展方向，这与其长久的技术积累和雄厚的资金投入是分不开的。

国内除了华为、阿里巴巴、XX、腾讯等知名公司在量子计算技术各个领域投入研发并推进商业化应用外，还有本源量子这样的创业公司，致力于研发和提供量子计算全栈解决方案，在量子软件方面进行了较为全面的布局，并且已在某些领域处于优势地位。

但总的来说，和国际先进水平相比，国内在量子软件和量子云的发展上仍处于相对落后的位置。

究其原因，主要有两个方面：

一方面是缺乏硬件的支持，目前国内量子计算机系统整体产业化研发水平