2026年6月15日——自今年3月以来，已有13个工作组开始在Euro-Q-Exa上进行实验，这是莱布尼茨超级计算中心(LRZ)代表欧洲高性能计算联合体(EuroHPC JU)托管过的最大型量子计算机。本文将介绍各项目概况及初步经验。

共有13个研究团队和25名用户参与，并已产出初步的出版物和研究报告：5月底试点阶段圆满结束，标志着Euro-Q-Exa正式开始运行。这是一台基于超导电路、拥有54个量子比特的量子计算机，由莱布尼茨超级计算中心(LRZ)代表欧洲高性能计算联合体进行托管。LRZ量子用户赋能与应用团队负责人Luigi Iapichino博士表示：“我们邀请了欧洲知名的研究团队来深入试用这套新系统并测试工作流程。在这个友好的用户试点阶段，涵盖了多个应用领域——许多研究人员在Euro-Q-Exa上致力于基准测试、优化问题或错误缓解；此外，我们还支持了量子机器学习实验，以及结合经典资源与量子计算机的混合模拟。”

量子计算机助力气候模型

来自德国航空航天中心(DLR)、由大气物理学家Mierk Schwabe博士领导的研究团队，正在探索利用量子计算机的潜力来改进地球系统和气候模型。DLR的量子计算计划(DLR QCI)——特别是Klim-QML项目——目标之一是运用量子机器学习(QML)来改进和扩展现有模型，从而实现更精准的预测和预估，并能更精确地分析和评估天气及其他自然现象对航空航天、交通和能源领域的影响。Schwabe表示：“这些用于气候保护的技术仍处于起步阶段。气候模型往往过于庞大，甚至超算也难以应对；因此其分辨率通常非常粗糙，像云、云的形成或湍流等过程根本无法解析。”然而，由于这些过程对天气和气候至关重要，它们会被参数化——即在独立的模型中简化处理，并用更小的计算尺度进行模拟。Schwabe解释说：“这些‘子模型’并不完美，会引入误差，我们传统上是通过机器学习来补偿这些误差。”她的团队目前正将这些方法移植到量子计算领域，部分原因是新技术带来的强大算力有望实现更细致、更全面的气候和地球系统模型，同时为模拟提供新的计算方法。Schwabe表示：“我们非常高兴能有机会在Euro-Q-Exa上测试这些方法，这是一台性能卓越的超导量子计算机，除了我们已有的DLR QCI量子计算机之外，它为我们提供了新的可能性。”

Schwabe团队中的数学家Hedwig Keller博士负责开发将QML模型与气候模型耦合的方法，因此她在Euro-Q-Exa上使用两个较小的模型进行了实验。她说：“从模拟量子计算过渡到真实量子计算比预想的要容易得多。我们运行了两个量子模型，一个是简单的二维波函数，另一个是更大的云量模型。我们之前已经在量子计算模拟环境中对这两个模型进行过训练。”今年3月，Keller在连续几天里在Euro-Q-Exa上运行这些程序，使用2个或6个量子比特，测试了不同质量的计算单元，并尝试并行化任务——即同时使用不同参数运行多个模型。这位数学家观察到：“尽管Euro-Q-Exa系统每天都会重新校准，但结果已经相当一致。量子硬件依然存在噪声，这会影响模型和结果，但这种影响在某种程度上看起来是一致的。”因此，通过编程调整或特定于硬件的优化，这种影响可能可以降到最低。

Euro-Q-Exa提供54个量子比特；这种规模的计算机仍被视为“含噪声的”(含噪声中等规模量子，NISQ)，且容易出错。尽管进行定期校准，量子比特的质量仍会波动。因此，在Euro-Q-Exa的测试阶段，数个团队也开发了错误缓解和纠正策略——这为他们编写自己的程序和实现更可靠的硬件奠定了基础。Euro-Q-Exa基于超导电路。其处理单元(即量子比特)通过低温恒温器冷却并稳定，通过微波脉冲激活，使其处于0和1之间的状态(叠加态)，并通过量子门相互纠缠。量子电路随后将这些门按照算法和函数所需正确的时序排列。

通过纠缠和叠加，量子计算机获得了计算能力和速度：它们可以同时处理多个输入的计算，运算速度呈指数级提升，每增加一个量子比特，性能就会成倍增长。凭借54个量子比特，Euro-Q-Exa已接近量子态的规模极限，这种规模的量子态，经典高性能计算(HPC)系统的随机存取存储器(RAM)(如LRZ的旗舰系统SuperMUC-NG)将无法处理。

为了开发量子软件，Euro-Q-Exa提供了适配器，可连接最常用的软件工具，如Qiskit和PennyLane，这些是慕尼黑量子软件栈(MQSS)的一部分。该软件栈还提供其他工具和接口，用于开发应用程序，包括用于混合高性能计算——即通过量子计算来结合或加速超算。

积累实践经验

在Euro-Q-Exa上进行了初步实验并获得经验之后，DLR团队已经在计划扩展这些可能性。Schwabe表示：“我们目前还无法在量子计算机上计算完整的气候模型。大多数模型仍在经典系统上运行，但我们可以用量子计算重新计算并改进某些组件，而为此，量子计算机与超算的紧密耦合至关重要。”

Euro-Q-Exa与SuperMUC-NG Phase 2的集成工作仍在进行中，但已与巴伐利亚能源架构与软件测试平台(BEAST)建立了连接。LRZ的量子计算还可以与AI资源相结合。来自伦敦大学学院(UCL)以及慕尼黑工业大学、慕尼黑大学、QMatter、英伟达IQM和LRZ的其他合作伙伴，在计算机科学家Peter Coveney教授的带领下，已经在试点阶段测试了这些可能性：该团队在一个包含Euro-Q-Exa和经典GPU资源的工作流程中，模拟了G蛋白偶联受体(GPCR)——这是细胞表面的分子，通过激素、神经递质或光接收信号并将其传递到细胞内部。这项结果对制药领域很有意义，因为模拟显示了GPCR如何对药物产生反应。

在测试阶段，用户赋能与应用团队以及首批用户不仅获得了在Euro-Q-Exa上工作的实践经验。DLR团队最近发表了一篇论文，概述了如何利用量子计算来推进气候建模，并计划发表另一篇结合Euro-Q-Exa经验的论文。与此同时，UCL团队也报告了他们关于蛋白质的混合量子-经典研究。数学家Keller表示：“如果能融入错误纠正方法，我们就能更好地利用量子计算机。在Euro-Q-Exa上获得的经验有助于开发能在量子计算机上高效运行、并更好地利用其54个量子比特规模的模型。”她希望能在错误纠正方面获得支持——通过与其他研究人员的交流、硬件的改进，或者仍在开发中的专用程序。