現(xiàn)代計算革命是由中央處理器（CPU）的發(fā)展推動的，隨著時間的推移，CPU變得更小、更復雜。這種發(fā)展最終形成了微處理器，今天我們使用的CPU的主要形式。在這個過程中，出現(xiàn)了更專業(yè)的芯片——圖形處理器（GPU）、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）和專用集成電路（ASIC）。每一種專用芯片都能加速和改善不同維度的處理性能，并解鎖新的計算能力。

量子的出現(xiàn)，為計算能力下一個變革做了準備

每一個新的計算選項的出現(xiàn)都會促進計算能力的混合發(fā)展。現(xiàn)在，我們不再簡單地將指令發(fā)送到CPU，可以跨一系列設備進行計算，每種都可以解決一組特定的問題。

計算選項的增加同時也復雜化了計算環(huán)境。這種復雜性帶來了兩個挑戰(zhàn)，一是設計上需要創(chuàng)建穩(wěn)定和可擴展的架構，以便于執(zhí)行多設備計算的作業(yè)。二是確保以高效、優(yōu)化和可重復的方式實際運行這些工作。換句話說，我們不僅要設計多設備架構，還需要在它們之間協(xié)調(diào)計算。

通過這樣我們可以更好地理解量子堆棧。量子堆棧是一個包含量子計算設備的堆棧，這些設備使用的計算能力都是混合型的。堆棧的結(jié)構必然涉及經(jīng)典處理器和量子計算設備。即使在今天的單個量子算法中，計算也是在經(jīng)典處理器和量子處理器之間共享的。

量子堆棧的結(jié)構反映了復雜性

結(jié)構的復雜性還因現(xiàn)實情況變得更復雜：就像在其他體系結(jié)構中訪問高性能GPU和HPC資源一樣，現(xiàn)在和將來對量子設備的訪問是遠程化的。

同時，為了保護其不斷發(fā)展的IP，嘗試量子能力的組織也會嚴重依賴自己和內(nèi)部的私有云資產(chǎn)。

量子硬件和軟件繼續(xù)發(fā)展

因為量子硬件和軟件都在不斷發(fā)展，量子堆棧的架構及其組件的編排必須允許一定程度的"交換能力"。也就是說，量子體系結(jié)構要有一定程度的靈活性，使組織能夠在不受任何一種解決方案束縛的情況下，嘗試新技術和新的協(xié)調(diào)方式。在量子相關技術的設計中，對互操作性的強調(diào)預示著對適應性的持續(xù)需求。

量子堆棧的混合性質(zhì)

除了描述混合量子體系結(jié)構的一些獨特特征外，還包括：

第1， 量子堆棧的混合特性反映了在計算設備的體系結(jié)構中存在著更廣泛的混合趨勢。

第2， 量子器件與各種經(jīng)典器件之間的內(nèi)在差異意味著它們不會相互取代。

第3， 混合體系結(jié)構固有的復雜性要求編排工具能夠簡化和優(yōu)化它們的性能。

經(jīng)典與量子的相對優(yōu)勢

經(jīng)典器件和量子器件有相對優(yōu)勢，至少在一定程度上反映了它們的相對成熟程度。最早的機械計算設備可以追溯到19世紀中葉，第一臺可編程計算機出現(xiàn)在20世紀30年代中期。從那時起，經(jīng)典計算機不斷發(fā)展，大致以摩爾定律為主。今天，它們執(zhí)行一系列不可思議的功能，包括量子設備的模擬。

20世紀的量子計算

量子計算是20世紀的產(chǎn)物。量子物理學的理論在20世紀20年代才合并，理查德·費曼直到1982年才提出量子計算裝置的基本構想。也就是說，量子處理技術正在接近一個臨界點，在某些情況下，它將超越經(jīng)典設備。

量子設備——不斷變得更加強大

隨著量子器件的不斷改進，在某些功能上會比經(jīng)典器件的功能更強大。傳統(tǒng)的器件依賴于二進制位，二進制位的值可以是1或0，而量子器件依賴于可以同時以兩種狀態(tài)的線性組合存在的量子比特。

一個量子位的狀態(tài)也可以與其他量子位的狀態(tài)糾纏在一起，這意味著一個量子位的行為可以影響許多量子位的行為。由于這些獨特的特性，添加更多的量子比特會產(chǎn)生一種網(wǎng)絡效應，這種效應會迅速地給量子設備帶來比經(jīng)典替代品更多的計算能力。

鑒于這些差異，我們應該如何看待經(jīng)典和量子計算設備的相對優(yōu)勢？

現(xiàn)在和將來，從數(shù)據(jù)準備和參數(shù)選擇到后處理、繪圖和某些類型的數(shù)據(jù)分析，經(jīng)典計算將是最好的。目前，高性能計算機和超級計算機也是分析海量數(shù)據(jù)集的最佳工具。

當然，經(jīng)典裝置在某些情況下所具有的優(yōu)勢并不僅僅是由于這些裝置的固有特性。它們也源于這樣一個事實，即已經(jīng)建立了針對這些用例的最佳實踐、優(yōu)化和工具生態(tài)系統(tǒng)。

量子的力量

量子的一個相對優(yōu)勢在于它能夠通過從多個方向?qū)?shù)據(jù)進行廣泛分析，從小數(shù)據(jù)集中提取信息。當數(shù)據(jù)難以獲取時，這些能力將對機器學習和建模復雜但罕見的現(xiàn)象（如金融危機和全球流行病）的演變產(chǎn)生重大影響。

量子計算允許增強從概率分布中取樣的能力，而這些概率分布是用經(jīng)典技術很難取樣的。這在解決優(yōu)化和機器學習問題方面有許多應用，例如生成模型。

最后，正如理查德·費曼首次提出的那樣，量子器件可以用來模擬量子系統(tǒng)，比如分子間的相互作用，這是經(jīng)典器件永遠做不到的。

量子器件不會取代經(jīng)典器件

量子設備可以用來解決特定的問題，特別是在經(jīng)典計算機上難以解決的問題。量子技術的內(nèi)在能力將使它能夠加速生物、化學、物流和材料科學的進步。

長時間以來，整個計算領域都趨向于混合模式的發(fā)展。量子計算遵循這一趨勢，主要是因為混合模式提供了一種特殊形式的計算能力。

由于在早期很少有企業(yè)愿意投資（或有能力負擔得起）量子硬件，因此他們建造出可以根據(jù)需要訪問量子設備的經(jīng)典架構。

人們預測到量子破壞的組織——化學和材料科學、制藥、金融服務、物流、安全等——應特別專注于開發(fā)這些體系結(jié)構，并培養(yǎng)其他必要資源，以確保量子就緒。

除了經(jīng)典的計算能力，這些資源還包括量子所需的人才和內(nèi)部專業(yè)知識。

量子未來

展望未來，量子計算可能永遠是一種"混合"技術。首先，使用量子計算來做一些經(jīng)典計算機已經(jīng)做得很好的事情是沒有必要的。其次，成本仍然是一個問題。量子設備現(xiàn)在和將來都是昂貴和專業(yè)化的。用它們來做一些高級計算系統(tǒng)已經(jīng)可以做的事情是不劃算的。

最后，回到上面提到的一點：由于量子計算可以而且應該應用于不同于經(jīng)典計算機所能解決的問題，真正的商業(yè)挑戰(zhàn)是在特定行業(yè)中準確地確定量子設備最適合的那些問題或問題的方方面面。

編排和混合方法

談到對編排的需求，可以從混合云基礎設施中學習到一些東西。69%的企業(yè)已經(jīng)采用了混合云方法，所涉及的復雜性使許多企業(yè)開始采用云管理。而這種管理，就像云本地架構的管理一樣，采取了編排的形式。

混合量子堆棧，特別是同時依賴云和內(nèi)部/私有云資源的量子堆棧，同樣需要管理和協(xié)調(diào)，以確保程序、實驗和過程順利運行。

這種編排需要從底層硬件抽象出來的工作流管理工具。抽象是必要的，部分原因是量子器件和相關工具的擴散。

為了有效地使用這個不斷擴展的工具集進行實驗，組織需要靈活地從一個混合配置轉(zhuǎn)移到下一個，而不必基于底層硬件重寫所有配置。一個有效的工作流管理系統(tǒng)必須促進這種互操作性。

量子后端

當新的量子后端可用時，編排應該能夠在一行中從一個轉(zhuǎn)換到另一個。類似地，編排應該支持更改變量量子算法中使用的優(yōu)化器的能力，以便在不編寫額外代碼的情況下比較性能。

編排應該能夠組合來自多個框架和庫的源代碼，從而消除建立新環(huán)境的繁瑣工作，并騰出時間專注于運行實際的實驗。

提高工作效率

為了擴大工作規(guī)模，在構建和使用混合量子體系結(jié)構時，一定水平程度上的硬件是必要的。編排工具必須具有適應性，不僅要考慮到現(xiàn)有硬件的多樣性，而且還要考慮到其他可能會出現(xiàn)的問題。

僅在過去的一年中，這些工作流管理和編排工具必須能夠跟上量子技術加速發(fā)展的步伐。事實上，這些工具提供的適應性本身將推動量子技術的廣泛采用。

今天的微處理器與過去基于管的中央處理器幾乎沒有相似之處。

事實上，目前的iPhone擁有100萬倍的RAM，700萬倍的ROM，處理信息的速度比阿波羅11號登月并帶回月球的計算機快10萬倍。

隨著量子處理器的成熟，它們最終將與當前的經(jīng)典計算設備保持同樣的距離，從而使它們能夠解決即使是最好的這些設備也無法解決的問題。

這樣的比較指出了量子計算將帶來巨大的變化，現(xiàn)在和將來，利用這種能力將需要量子和經(jīng)典器件在一個混合模型中協(xié)同工作。

通過這種方式，公司能夠解決廣泛的商業(yè)問題。隨著這些混合機器改變了安全性和機器學習，它們將影響到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妗?/p>

結(jié)論

從純粹實用的角度來看，混合方法是接近量子的最有效、最具成本效益和最有成效的方法。在量子計算過程中，依靠經(jīng)典設備來完成這些任務，而這些任務是它們最適合的，并且在過去的50年里，它們已經(jīng)被優(yōu)化過，這不僅是正確的道路，也是唯一的最佳路徑。

原因是，量子器件和經(jīng)典器件不僅解決問題的方式不同，它們解決的問題也不同。這就是為什么說"量子計算會做這個或那個"有點用詞不當。事實是，真正的革命將由經(jīng)典和量子在越來越強大的混合解決方案中的聯(lián)合力量所驅(qū)動。