大阪大学量子信息与量子生命研究中心的森俊夫特任研究员、束野仁政特任研究员、桝本尚之特任研究员、宫永崇史特任研究员、株式会社SEC的内田谅主任等的研究团队开发出一种可协同量子计算和经典计算，即执行“量子经典混合算法”的功能，并开始在大阪大学的量子计算云服务上提供该功能。该功能可以通过临时使用安装在大阪大学实验室的量子计算机，高速执行量子经典混合算法。大阪大学是日本量子计算云服务中首个提供混合计算功能的机构。该成果有望加速量子经典混合算法在未来的应用。
图1 SSE的机制（供图：大阪大学）
目前的量子计算机受噪声影响严重，只能进行有限规模的计算。因此，研究人员设计了利用量子计算机执行噪声较小的小型计算，而其他处理则用经典计算机执行的方法。在这种方法中，经典计算机处理量子计算机执行的计算结果，然后决定量子计算机执行哪些计算。其后，量子计算机再进行一次小型计算，经典计算机再决定量子计算机的下一次计算。通过这种方式在量子计算机和经典计算机之间重复计算，可以将计算范围扩展到当前量子计算机无法单独执行的领域。
这种方法就是量子经典混合算法。根据计算内容的不同，量子经典混合算法可以重复量子计算机和经典计算机的计算达几百至几万次。
当用户在量子计算机上执行计算时，是以被称为作业的单位执行的。由于量子计算机由多个用户共享，因此如有其他用户也想执行某个作业，则必须等待轮到自己。这就是多个用户排队等待一个窗口的情况。根据拥挤程度，用户可能需要等待十几秒到几个小时才能执行作业。
到目前为止，量子经典混合算法都是在用户的计算机上执行经典计算机的计算，而在量子计算机上进行重复计算时必须执行多次作业。因此，通过云端运行量子经典混合算法时，有时需要花费大量的等待时间，这一直是其使用的主要瓶颈。
本次，研究人员开发了一种可以加速量子经典混合算法协同处理的功能。具体而言，就是在执行量子经典混合算法作业时，专门占用量子计算机，无需多次排队等待便可在量子计算机上进行计算。此外，经典计算机的计算是在服务器端的计算机上执行的，而非用户的计算机。这一功能被命名为SSE（Server Side Execution，服务器端执行）。
用户需创建一个执行量子经典混合算法的Python脚本。并将创建的Python脚本作为作业发送到云端。在云端，将与其他用户一起排队等待。
当轮到他们运行时，Python脚本会在大阪大学实验室计算机上的容器内执行。当Python脚本运行时，量子计算机会被占用，其他作业将排队等待。Python脚本运行完成后，会通过云端将结果返回给用户。另外，量子计算机的占用状态被解除，可以执行其他作业。
量子经典混合算法通常会执行采样和期望值预估，但SSE除此之外还可以执行Python脚本。不过，存在安全限制和执行时间限制，并非可以无限制地自由执行。
此次开发的SSE功能使得使用量子计算云服务在现实时间内高效运行量子经典混合算法成为可能。且有望加速使用量子经典混合算法的研究。
原文：《科学新闻》
翻译：JST客观日本编辑部
