Majorana 1：微软的量子计算工作（第一部分）
2025年2月19日，微软正式推出了Majorana 1芯片，成为不断增长的量子计算业务中的又一个竞争者，加入了谷歌、IBM、英特尔和IonQ等公司的行列。
然而，这款芯片与竞争对手并不完全相同，因为微软声称使用了一种新技术，即“拓扑保护”，这意味着它不太容易出现其他量子计算芯片面临的问题。此外，它在未来将具有高度的可扩展性，并在某些任务中带来前所未有的计算能力，同时保持相对较高的能效。
那么，微软的概念验证设备是否真的是量子计算革命的第一步，甚至可能改变未来科技的面貌？还是说这只是一个聪明的噱头？
在这个由两部分组成的系列中，我们将了解Majorana 1的来龙去脉。但在我们深入探讨之前，我们必须先通过与经典计算比较来了解量子计算的工作原理。
什么是量子计算？
考虑到现代经典计算的概念大约在80年前随着第一台可编程电子计算机的发展而诞生，量子计算仍然是一个相对较新的行业。
量子计算的出现可以追溯到20世纪80年代，当时美国物理学家理查德·费曼提出了利用量子力学进行计算的想法。随后在1994年，彼得·肖尔开发了一种用于因数分解的量子算法（称为肖尔算法），展示了量子计算的潜力。
然而，如果不先理解经典计算，很难完全掌握量子计算的概念，因此我们将首先快速了解经典计算。
经典计算的概念解释
您用来阅读本文的电子设备，无论是笔记本电脑、手机还是平板电脑，其核心都是由一个简单的开关组成的，该开关有两个可能的位置：0和1（开和关）。这种0和1的系统被称为二进制，是我们今天所见的所有计算的基础。
在二进制的基础上，创建了其他更有意义的系统，例如ASCII（美国信息交换标准代码），它使用8位/8位二进制数来表示英文字符以及一些标点符号和特殊字符。例如，在ASCII系统下，单词“hello”可以表示为“01101000 01100101 01101100 01101100 01101111”，每8位数字对应六个字母中的一个。然而，当您的计算机实际读取二进制时，代码中没有空格（或占位符），因此它看起来更像是“0110100001100101011011000110110001101111”。由于计算机知道8位数字对应一个字符，它会自动理解最后一个字符对应的二进制在哪里结束，下一个二进制从哪里开始，从而消除了对占位符的需求，使其尽可能简单。
但像ASCII这样的系统的问题是，它只能区分有限数量的字符。通过计算，只有256种（2的8次方）不同的0和1组合，这意味着它远远不足以显示所有全球字符，如中文、印地语、法语等。因此，这就是为什么创建了更复杂和精密的系统，如Unicode，旨在包含来自不同语言、符号和表情符号的所有全球字符。它们使用更长的二进制来表示单个字符，具有各种编码形式，如UTF-8（每个字符1-4字节）、UTF-16（每个字符2-4字节）、UTF-32（固定长度：每个字符4字节）。这解决了像ASCII这样的系统在表示所有字符方面能力有限的问题。
经典计算的硬件解释
二进制系统是经典计算的软件。然而，这只是其中的一半，因为还有支持经典计算的硬件。随着几十年来计算需求的增加，出现了更多专门的硬件来处理这些需求任务。
在计算机的核心，有CPU（中央处理器），它擅长运行操作系统、日常计算等一般任务。自1971年英特尔4004的正式发布以来，它不仅标志着微处理器时代的开始，也成为今天我们所熟知的任务中不可或缺的一部分。
1985年，Xilinx发布了第一款商业上成功的FPGA（现场可编程门阵列）XC2064。这些可重新配置的硬件可以被编程以执行特定任务。
然而，在20世纪80年代末和90年代初，游戏、CAD（计算机辅助设计）等应用中对高级图形的需求不断增长。因此，NVIDIA发布了GeForce 256，这就是“GPU”（图形处理单元）一词的普及方式。随着人工智能的日益普及，GPU的重要性再次得到巩固，因为GPU在并行处理、科学计算和深度学习方面表现出色，这得益于其在图形处理中的起源。
2011年，AMD发布了APU系列，它将CPU和GPU结合在一起，以实现高性能的同时保持能效。这些加速处理单元自此在便携式笔记本电脑中迅速流行。
2016年，谷歌推出了一种称为TPU（张量处理单元）的加速器。这推动了NPU（神经处理单元）的使用，NPU是专门用于神经网络计算的处理器，其他公司也在其产品中添加了定制的NPU。例如，苹果添加了“神经引擎”，而NVIDIA则发布了其Tensor核心。
5年前的2020年，英特尔和NVIDIA等公司引入了DPU一词，指的是主要用于数据中心数据处理的优化处理器。
现在您可能会问，那么像苹果的M系列芯片和英特尔的i9这样的计算机处理器是什么？这些芯片或处理器可以被视为包含所有必要专用硬件的单一组件。例如，苹果M1芯片包括CPU、GPU和神经引擎，以及这些处理器共享的统一内存。
量子计算的概念解释
现在我们对经典计算及其支持的硬件有了基本的了解，是时候将注意力转向量子计算了，它在某些方面与经典计算相似，但也有一些关键的不同之处。
量子计算机也像任何其他经典计算机一样使用0和1。然而，它们的不同之处在于它们利用了一些“魔法”，特别是“远距离的幽灵作用”和“薛定谔的猫”。前者是阿尔伯特·爱因斯坦用来描述量子纠缠概念的术语，后者是埃尔温·薛定谔设计的一个思想实验，用于理解量子叠加。纠缠和叠加都属于量子力学（或量子物理学）的范畴。量子力学是物理学中的一个理论，描述了物质和能量在最小尺度（如原子尺度甚至亚原子尺度（电子和光子）上的行为。作为现代物理学的基石之一，与爱因斯坦的相对论并列，量子力学是一个非常重要的概念，物理学家们仍在探索，但我们对其知之甚少。
但我们已经知道的知识已经可以用来从根本上改变世界，特别是通过将量子力学应用于计算（即量子计算）。
叠加这一术语对量子计算尤为关键。开关不仅可以处于0或1的位置，还可以处于其他任何位置，例如中间位置。然而，当您观察开关的位置时，它会坍缩（选择）为0或1。量子计算机的比特的这种独特属性使它们有了一个特殊的名称：量子比特（qubit）。量子比特的组合可以集成到一种新型处理器中，即QPU或量子处理单元。
此外，量子比特还可以与其他量子比特纠缠，这一过程称为量子纠缠（也可以在其他粒子上进行）。基本上，如果您观察一个量子比特的值，另一个量子比特也会坍缩其叠加态并显示相关的值。这一切中的“幽灵作用”是，无论两者相距多远，以及它们如何隔离，它们仍然能够“沟通”并显示相关的答案。
例如，球A和球B可以是黑色或白色，每个球都被封闭在一个容器中，无法观察到它们的颜色，并且它们是纠缠的。如果A是白色，那么B也将是白色，反之亦然。现在，将球B带到可观测宇宙的远端，而球A留在地球上。此时，如果我们打开球A的容器并观察到它是白色的，那么球B也会立即变为白色，无论它们之间的距离或物质如何。从常识的角度来看，这种现象发生的唯一方式是，当您观察到球A时，其颜色的信息立即以无限小的时间传输到球B。为了实现这一点，信息传输的速度必须比“宇宙的速度极限”（光速）更快，然而，已经确立的事实是，没有任何东西（包括有用的信息）可以比光速更快传输。这个速度极限是为了确保因果律（原因发生在结果之前）得到尊重，否则结果可能会在原因之前出现。
那么，量子纠缠是否违反了因果律？表面上看，似乎如此。但实际上并非如此。您看，您无法事先决定球A是黑色还是白色（这是随机的），因此您无法使用量子纠缠向球B的观察者传达任何有用的信息。在这种情况下，信息确实比光速更快传输，但并没有传输任何有用的信息，从而尊重了因果律。
利用叠加和纠缠，量子计算机可以以惊人的速度完成某些任务，包括优化问题、量子模拟、研究目的、机器学习以及密码学和网络安全。
量子计算机基本上就像更专业、更强大的处理器，理论上在上述任务中比经典计算机表现更好。这意味着量子计算机有很大的潜力。从药物和医学的开发到高度复杂的人工智能模型的训练，量子计算机有望做更多的事情。
结论
但这只是量子计算的概念。与经典计算一样，量子计算也有支持其过程的硬件，在微软宣布Majorana 1之前，主要有两种类型。
然而，这必须等到下周。感谢您阅读本文，别忘了点击订阅和分享按钮，并记得下周回来看第二部分。