英特尔展示了在量子计算和算法领域中的创新性全栈方法
在本周举行的ieee量子计算与工程国际会议（“ieee quantum week 2020）上，英特尔将展示一系列研究成果，着重介绍其在量子计算硬件、软件和算法领域的创新性全栈方法。这些研究成果展示了量子计算在这些领域的重要进展，对于构建可运行应用程序、可扩展的商业级量子系统至关重要。
图注：英特尔公司使用这种同位素纯晶片在其300毫米工艺技术上发明了自旋量子位制造流程。（图片来源：英特尔公司）
值得一提的是，英特尔在此次大会上发布的《利用深度强化学习设计高保真多量子比特门》 论文在众多论文中脱颖而出，获得“最佳论文”奖项。该研究展示了将深度学习框架成功用于模拟设计量子点量子比特系统的高保真多量子比特门（multi-qubit gates），对于机器学习技术在量子计算的应用具有重要意义。
“英特尔一直专注于量子计算在短期内的实用性应用，这项颠覆性技术正在走出物理实验室，并稳步过渡到工程领域。从控制量子比特的自旋量子位硬件和cryo-cmos技术到软件和算法研究，英特尔研究院在量子计算堆栈的每一层上都取得了切实的进步，大力推动可扩展、可商业应用的量子架构。采用这种系统级的方法对实现量子实用性至关重要，”英特尔研究院量子应用和架构总监anne matsuura博士表示。
英特尔全栈量子研究的意义：目前，对量子计算的大部分研究主要集中在硬件技术上。但是，由于量子计算是一种全新的计算范例，因此它需要新的硬件、软件和算法堆栈，才能实现一个可运行应用程序的商业级量子系统。使用模拟有助于全面了解构建完整量子堆栈的所有组件，并可以提前考虑构建到实际量子系统的工作负载。在当前进行量子计算的全栈研究（涉及硬件、软件和算法）是非常有必要的，因为随着硬件成熟，应用程序已经准备好在小型的量子计算机上运行。这种方法是英特尔采取以系统为导向、以工作负载为驱动的量子计算开发策略的核心，也是英特尔实现量子实用性愿景的基础。
成果展示：英特尔anne matsuura博士将发表主题为《量子计算：一种可扩展、系统级研究方法》的演讲，重点介绍英特尔通过采用系统级方法扩展量子系统以实现商业化的策略。
此外，为期一周的大会上还将展示英特尔研究院的几篇研究论文，重点介绍全栈量子系统级研究以及在量子系统上运行应用程序的进展。
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