2019 年底云计算江湖来了一波量子计算的小高潮，先是 11 月 4 日微软发布了 Azure Quantum 服务，12 月 AWS 又在 ReInvent 2019 上发布 Amazon Braket，让码农们各种激动。
我还写了一篇文章：AWS 每年的大招又来了，第一个就介绍了 AWS 这个量子计算的新产品。只可惜那个时候都是预览版，小白是无法直接上手使用的。
直到一年以后的 8 月，AWS 终于官宣了这个产品的 GA，可以在美东（北弗吉尼亚)和美西（北加州和俄勒冈）三个区域使用，真是千呼万唤始出来。
相比于隔壁的 Azure Quantaum 一直需要申请早鸟使用，也是快了那么一点点。
Braket 这个名字还是很有讲究的，来自于著名的量子物理学家保罗·狄拉克（Paul Adrien Maurice Dirac，1902 年 8 月 8 日－1984 年 10 月 20 日）1939 年提出的“bra-ket”符号，也叫狄拉克（Dirac）符号。
他把括号 Bracket 这个词一分为二，左边是 bra，右边是 ket，分别表示左矢和右矢，是一种简单地表示量子状态的方法。
再往下的数学物理我就基本上搞不懂了，翻翻 20 年前的大学物理课本好像也看不懂啥，当然量子物理不是我今天要谈的内容，关键是量子计算！
量子计算（Quantum Computing）主要是利用量子力学的原理来处理信息，这和我们经典计算机是不一样的。
经典计算机使用的是硅材料芯片，而量子计算机使用的是原子、离子、光子或电子等材料。
要搞明白量子计算，有几个关键的概念是必须理解的：
一个中年大叔，在健身房里锻炼身体，要么向左转，要么向右转。用计算机的语言来说，我的状态要么是 0，要么是 1，不能同时向左或向右，即同时是 0 又是 1。
但是如果我是一个量子粒子，我就可以以一定的概率向左转，又有一定的概率向右转，我是无数个介于 0 或者 1 状态的线性组合，直到美女教练来看我，才能知道我的状态到底是 0 还是 1。我这种介于 0 或者 1 的状态，就是
叠加
。
美女教练来看我的时候，我要么向左，要么向右，而不是同时在左或者右的状态，就叫做
量子测量
。我因为教练的美貌，崩塌（collapsed）成了某个确定的状态。
如果美女教练看上了我，她选择跟我的状态保持一致或者相反，如果我的状态是 0，那么她的状态就是 0 或 1，无论天涯海角，无论海枯石烂，不管多少光年之外，只要我坍塌了，她同时也坍塌，这种关系就叫做
量子纠缠
。
对量子计算机软件设计而言，最重要的基础是
量子比特
（qubit），对应的就是经典计算机里的 bit。
经典计算机里的 bit 是 0 或者 1，而处于叠加态的 qubit 则是有一定概率是 0，有一定概率是 1。
比如说我们可以设置 70/30 的概率，也就意味着这个叠加态的 qubit 有 70% 的概率是 0，30% 的概率是 1，这种概率的状态对计算产生了巨大的优势。
对于处于叠加态的 2 个 qubits 而言，每个 qubits 可以是 0，1 或者同时，也就意味着可以同时表示 4 个值，即 00，01，10，11，而不像经典计算机里同时只能表示一个值，这对计算的速度和效率会产生巨大的优势。
例如下面将会提到的拥有 2048 个量子位的 D-Wave 量子计算机，同时可以表示 2^2048 个值，大约是 3.23E+616，也就是 3 后面跟着 616 个零，这个恐怖的数字超出了人类的想象。
👇
扫码回复【
AWS
】入群
👇
了解最新动态、获取技术资料
写到这里，我想起了得到上老喻的《人生算法》课上的内容，其实我们的人生说到底，无非是各种不同的概率组合而已，量子计算，也是在玩概率的游戏。
量子计算机是不是未来可以真正地模拟人生呢？
Amazon Braket 定义了一个新的概念叫做 QPU（Quantum Processing Unit），抽象了量子计算的处理单元，提供了三种不同的量子硬件，包括：
①D-Wave，
运行着 2048 个量子比特（qubits）的量子退火处理器。
量子退火使用一个物理过程来寻找一个低能量配置，编码一个优化问题的解决方案。这个和下面基于门的量子比特技术是完全不同的技术。
下图是 Amazon 的提供的 D-Wave 2000Q 的真实样子：
②IonQ，
提供了基于门的 11 个量子比特的离子阱计算机。
单个离子通过周围电极产生的电磁阱保持在真空中，使用激光脉冲来执行栅极操作。具有相对较长的相干时间和良好的连通性。
③Rigetti，
提供基于超导量子位的通用门计算机。用 30 个在低温下工作的超导量子比特。
超导量子比特具有易耦合，电子控制和快速门等优点。Rigeti 16Q Aspen-4 看上去是下面这样的。
好吧，我承认对于上面几个关于量子计算机硬件的介绍，我还是不是特别明白，看图片感觉上反正是各种高大上的样子，具体的物理过程其实我也不需要懂，还是赶紧去看看 AWS Braket 到底是什么样子的吧。
登陆到 AWS 的 Console 上，可以看到 Braket 已经可以直接申请了。完成之后，就能看到刚才介绍的三种不同的硬件和 AWS 提供的模拟器 SV1。
我们可以通过创建虚拟机，跑 Python Notebook 的实例，在模拟器 SV1 或者是真实的环境上运行量子算法。
Amazon 提供了开源的 Braket Python 的 SDK（https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python），可以用于编写量子计算的代码。
我个人觉得最简单的还是在 Console 里直接创建 Notebook 的虚拟机，免去了配置环境的麻烦。
这个虚拟机自动部署了 Anaconda 3.0 的环境和 Braket Python SDK，并提供了一些 Braket 的算法示例，用于测试和学习。
下面我们来看一段最简单的 Python 代码，用来模拟两个量子位之间的最大纠缠贝尔态，在 AWS 的 Braket 里可以随意切换模拟器或者使用 Rigetti/IonQ 的硬件执行。
贝尔态是爱尔兰物理学家约翰·斯图尔特·贝尔提出的描述两个量子比特四种最大的纠缠态，即 00，01，10，11。
具体的物理我就不说了，反正我也不是专家，不能不懂装懂。结论很简单，就是在最大纠缠的状态下，两个量子比特的测量结果“一定相同”或者“一定不同”。
下面的代码构建了如下图所示的一个回路，实现了贝尔态：
首先是导入相关的库：
# general imports
import boto3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# magic word for producing visualizations in notebook
%matplotlib inline
import string
import time
# AWS imports: Import Braket SDK modules
from braket.circuits import Circuit, Gate, Instruction, circuit, Observable
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.aws import AwsDevice, AwsQuantumTask
接下来定义相应的账号和 S3 的存储桶信息，然后定义相应的阿达马门（Hadamard Gate）和量子非门（CNOT Gate）：
aws_account_id = boto3.client("sts").get_caller_identity()["Account"]
my_bucket = f"amazon-braket-{aws_account_id}" # the name of the bucket
my_prefix = "simulation-output" # the name of the folder in the bucket
s3_folder = (my_bucket, my_prefix)
# define circuit
bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
# print circuit
print(bell)
T : |0|1|
q0 : -H-C-
|
q1 : ---X-
T : |0|1|
# set up device: Local Simulator
device = LocalSimulator()
# run circuit (execute single TASK)
result = device.run(bell, shots=1000).result()
# get measurement shots
counts = result.measurement_counts
# print counts
print(counts)
Counter({'00': 515, '11': 485})
这个输出表示 1000 个测量里，有 515 个是 00 状态，485 个是 11 状态。我们也可以画个图来显示一下：
# plot using Counter
plt.bar(counts.keys(), counts.values());
plt.xlabel('bitstrings');
plt.ylabel('counts');
接下来我们修改一点代码，让代码在云上的模拟器上运行，也就是 SV1，他拥有 34 个量子位。修改很简单，改一句话就好了。
# set up the managed simulator
device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1")
结果也是类似的，运行完了以后，在 Console 的 Task 里就会出现刚才执行的任务情况。
在 S3 的 Bucket 里面也会出现刚才运行的结果，这是个 result.json 文件，记录了 1000 次量子测量的结果，并记录纠缠的结果。
接下来就是激动人心的真实硬件运行了。其实这些硬件资源还是特别紧张的，在我测试的时候，除了 D-Wave 可以用以外，IonQ 要 1 天以后才有资源，Rigetti 也要 10 小时以后。
不过我们可以通过代码的方式，创建任务，等机器空出来了，就可以执行获得结果了。
# set up device
ionq = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/qpu/ionq/ionQdevice")
# run circuit with a polling time of 5 days
ionq_task = ionq.run(bell, s3_folder, shots=1000, poll_timeout_seconds=5*24*60*60)
# get id and status of submitted task
ionq_task_id = ionq_task.id
ionq_status = ionq_task.state()
# print('ID of task:', ionq_task_id)
print('Status of task:', ionq_status)
这里我们设置了 5 天的超时，任务会在 5 天内执行完成，否则就不执行了，当然可以预期结果也是比较类似的。
在真实的量子计算机上出现了四种状态，即 00，01，10，00，这在经典的模拟计算机上是没有的，
结果如下：
量子纠缠也是量子计算里非常有趣的特性，任何关于量子计算的教材里都会提到。
比如 Azure Quantum 的教程里也有类似的内容，只是微软用的是 Q#（qdk）来实现的：
https://docs.microsoft.com/en-us/quantum/tutorials/explore-entanglement
同样可以在 Jupyter 或者 Visual Studio Code 里运行，也是实现了 H 门和 CNOT 门。
AWS 并不是第一个提供量子云服务的厂商，但是是我能摸到的第一个。IBM 在 2016 年就推出了 22 个量子位的量子计算服务，之前我也说了微软在 AWS 之前推出了 Azure Quantum，只是我辈小白不能用而已。
微软的服务也有 IonQ 的硬件，还有 Honeywell 和 Quantum Circuits（QCI）的硬件，Honeywell 最近推出的硬件包含 64 个量子位。
事实上到今天为止量子计算还是实验性质的，传统计算机能做所有量子计算机能做的事情，只是可能在特定领域慢一点而已。
前天又有一条新闻说 Google 继去年实现量子优越性以后，对化学反应进行了模拟，在 Science 上又发表了一篇新文章《超导量子比特量子计算机的 Hartree-Fock 近似模拟》（Hartree-Fock on a Superconducting Qubit Quantum Computer），又解锁了量子计算的新技能。
相信要不了多久，量子计算将会进入我们的日常生活，新一代的码农或许又有了更多改变世界的机会。
作者：hotcan
来源：热罐小角（ID：hotcancorner）公众号
PS：AWS 云计算社群成立啦！在群里可以快速了解 AWS 云计算
最新动态
、获取相关
技术资料
哦！
👇想要进群的小伙伴请
扫码回复【AWS】
，24h 内审核进群
👇
