使用光纖作為光量子的內存，進而用光量子內存來提升容錯量子計算的量子比特數目，是近年來光量子計算中興起的方向。中國的玻色量子團隊在多年研發基礎上提出的「天工光量子計算架構」[3]就采用了這樣一種方向。無獨有偶，在美國著名光量子計算公司 PsiQuantum 的方案中，也采用了這種方案。本文就根據 PsiQuantum 發表的兩篇論文，解讀其可擴展光量子通用計算方案。

說起量子計算行業的黑馬，就不得不提到 PsiQuantum。

PsiQuantum 由著名量子計算專家 Jeremy O'Brien 于 2016 年在硅谷創立，是美國最領先的量子計算創業企業之一，主攻光量子計算技術路線，PsiQuantum 的目標是用傳統的硅芯片技術流程來制造使用光量子的商用量子計算機。同時，PsiQuantum 擁有一個由世界級工程師和科學家組成的團隊，致力于整個量子計算堆棧的研究，涵蓋了光子、電子控制，光電芯片封裝、低溫系統、量子架構和容錯、量子應用等各個方面。

根據相關公開報道透露的信息，PsiQuantum 正在研發和生產量子光子芯片和用于控制量子位的低溫電子芯片，并宣布與全球領先的專業晶圓代工廠 Global-foundries（格芯）合作，通過使用格芯公司的半導體制造工藝制造其量子核心組件。由于對光量子計算路線和工程實現能力的認可，PsiQuantum 也是全球范圍內完成融資金額最高的量子計算企業。

迄今為止，該公司已經籌集總計 6.65 億美元的資金。投資商名單中不乏微軟 M12、黑石、Atomico、紅點、Playground Global 等一眾知名風投。可見，PsiQuantum 深受資本市場的恩寵。

那么，它的量子計算研發路徑又有哪些獨到之處呢？

PsiQuantum 認為，有用的量子計算機至少需要 100 萬個物理量子比特，以滿足容錯和糾錯的需求。因此，光量子通用計算方案的架構及其可擴展性是他們研究的重點。

2021 年，PsiQuantum 連續發表了兩篇重磅論文：Fusion-based quantum computation [1] 和 Interleaving: Modular architectures for fault-tolerant photonic quantum computing [2]，揭示了其在可擴展通用光量子計算的基本原理以及架構。特別在論文 [2] 中，PsiQuantum 的研究人員提出了模塊化的容錯光量子計算的架構，第一次完整展示了其走向百萬光量子比特的技術路線，印證了新一代具備光子處理模塊，數字處理模塊和光纖內存的光量子計算架構的可擴展性和先進性。

論文 [2] 再次陳述了光子作為量子比特的不一樣的特性。在其它使用固態量子的大規模計算架構中，如在超導技術路線中，量子比特一般是以陣列的方式呈現，可以長時間存儲量子信息，并對其進行門操作和測量。而光量子的相干性優異，但是飛行光子的缺點是易損耗，測量完之后即被銷毀。因此 PsiQuantum 此前研究了更適合光量子的容錯計算的方式，也就是 Fusion-Based Quantum Computing（基于融合的量子計算，FBQC）。

在光子 FBQC 架構中，有兩個核心設備：

• 資源態生成器（resource-state generators，RSG），用于周期性生成少量光子的糾纏組成的資源態（resource state），或者說小規模的簇態（cluster state）；
• 融合設備（fusion devices），通過對兩個或多個資源態，進行少量光子糾纏的測量，并把這些資源態融合成更大的簇態。

根據論文 [1] 中 FBQC 的工作，已經證明了系統里同時存在的單光子的數量相當于量子比特的數量，計算速度由物理的糾纏測量速度，即資源態的融合操作速率決定。所以一個動態的基于 RSG 的設備，和一個靜態量子比特設備計算能力是一致的。

圖中的 RSG 為生成環狀簇態的資源，F 為融合操作，1、L、L2 為人為設置的延遲周期。那么只需要一個 RSG，就可以生成 L2 個簇態

但是，有了以上兩種設備還不夠，要進一步擴大這種光量子計算的量子比特規模，論文 [2] 就提出了時分復用的思路，并構建了 “光纖內存” 這一重要模塊。如果我們用時分復用的方式，每 1ns 有一個光子進入光纖，那么 1 公里的光纖內存可以暫態存儲超過 5000 個光子。

低損耗光纖是光量子計算架構中負責提供大容量量子內存的核心部件。簡單來說一個光子在低損耗光纖里傳輸 1 公里，仍舊有超過 95% 的概率幾個毫秒后從光纖的另一端出來，這樣的損耗率可以用容錯 FBQC 來解決。

通過結合 RSG、融合設備和光纖內存的架構設計，就可以實現具備容錯量子計算的數千個物理量子比特的計算能力。另一方面，把多個 RSG 連接成網絡就可以實現完整的通用邏輯門計算。同樣的規模在靜態量子比特中，比如超導量子比特，需要每個 RSG 有 5000 個物理量子比特作為數據存儲才能實現。

這樣看來：PsiQuantum 的這一架構與玻色量子提出的 “天工光量子計算架構” 模塊化架構可謂殊途同歸：RSG 等設備對應的就是光子處理模塊部分，而融合設備等對應的是數字處理模塊，最后都采用了時分復用的光纖作為內存：

最后 PsiQuantum 的論文 [2] 中研究了光子 FBQC，光纖內存和拓撲容錯協議之間的結合，同時達到以下三個目標：

1. 單個 RSG 比一個靜態量子位要強大得多。通過在低損耗介質 (如光纖) 中臨時存儲光子資源狀態，RSG 中可以同時存在多達數千個現有的資源狀態。這使得每個 RSG 能夠模擬數以千計的靜態物理量子比特，以實現容錯的量子計算。
2. 光子 FBQC 的架構是高度模塊化和可擴展的。大規模容錯量子計算機可以通過使用相同計算模塊組成網絡而構建出來。模塊由一些融合設備和宏觀光纖延遲組成，這些延遲用來做存儲器，并在模塊之間進行連接。因此，在擴展這樣的量子計算機時，主要的挑戰是構建許多相同的 RSG，而不是一大堆靜態量子位。RSG 提供了一種替代方法，可以用來擴大非光子物理基礎器件的量子比特規模，如固態量子比特等。只要能夠轉化到合適的光子，就可以將它們作為嵌入大規模光子體系結構中的自主操作的 RSG 來使用。
3. 模塊化組件之間的宏觀光學連接可以降低邏輯操作的成本。RSG 產生的光子可以傳播很遠的距離，而且不像傳統架構那樣的受到局域約束的影響。RSG 之間的非局域連接提供了一套新的工具，能更有效地實現邏輯操作。