教學儀器量子計算機實驗室的測

　

本期導讀

神秘的量子計算機實驗室里會用到電子測試儀器么，跟EENuts一起去看看

IBM的科學家上周宣布把量子計算機接入云端服務向大眾公開，現在誰都可以在網上預約，把自己的程序傳到云端在量子計算機上直接運行（會有人上傳比特幣挖礦程序么）。IBM認為未來世界只需要幾臺量子計算機就可以滿足全人類的計算需求，所以將來我們的根本不需要個人電腦，也不需要再自己費力升級CPU，顯卡等部件，所有的計算都可以在云端完成。聽起來非常科幻是不是。原來以為遙不可及的量子計算現在突然就出現在眼前了，讓作為電子工程師的我們有點猝不及防。量子計算機的興起對電子行業會有影響么，以后還需要電子測試設備么？

IBM 的 Thomas J. Watson 研發中心位于紐約州的 Yorktown Heights，已經有55年的歷史，這是個歷史輝煌的研發中心。盡管這些年 IBM 股價跌成渣，受矚目程度也一年不如一年，但是實驗室里的工程師和科學家一直都沒有閑著。這幾年從這里出來的最有名的產品就是 Watson，一臺采用新型人工智能技術的超級計算機，它在一檔電視問答節目中擊敗了人類。

Watson 在一檔知識問答節目中擊敗人類獲得最高獎，將來可能跟我們搶工作的就是它！

在同一棟樓的不遠處，就是IBM的量子計算機實驗室。我們找到了一些這間實驗室的高清圖片，這讓我們有機會看到這么牛逼的項目究竟是在何種環境下完成的。也可以順便了解一下這些試驗設備中，有哪些是跟我們電子工程師相關的電子測試儀器。

屏幕右邊懸掛的白色桶裝物，就是存放量子計算機處理器的低溫屏蔽箱，量子比特狀態非常脆弱，里面的信息很容易受到環境干擾而丟失，所以必須放在極低溫度的環境下，并屏蔽電磁干擾。我們看到的幾張不同實驗室的照片中，存放量子計算機芯片的低溫罐都是被懸掛起來的。

懸掛起來黃色像吊燈一樣的就是屏蔽箱里存放的量子計算機本尊

雖然搞不清楚量子計算機里面的具體原理，不過我們關心的地方也不在這里。后面堆的滿滿的機柜才是我們真正好奇的部分，可惜上面這幾張圖顯示的都是背面。

這張圖的視角好得多，換到正面看，就會發現有許多臺泰克 AWG7000 任意波形發生器。這款雙通道信號源最高調制帶寬是5.3GHz，采樣率24GS/s，10bit分辨率。價格最高126000美元，嗯，可以買一輛頂配的 Tesla Model X P90D。

價格差不多，你更想要哪個？

這個機柜里我們至少看到了4臺AWG7000，右邊機柜里兩臺AWG7000中間紅色1U高的設備，是Holzworth的射頻信號源9004。這家的設備在國內很少見，機柜里這臺是10M~6GHz連續波發生器，4通道輸出，沒有外調制功能。

當然 IBM 作為一家美國公司，實驗室里不可能少了 HPAK（HP, Agilent, Keysight）的產品。在另一張圖片里，我們還看到了這些：

屏幕最上方露出半個身子的應該是Keysight的N5182A矢量信號發生器。這是個9K~6GHz的矢量信號源，自帶100MHz的 I/Q 基帶信號發生器，也可以接外部調制信號，但是看前面板的I/Q輸入端并沒有外接信號。

還能看見一些不太貴的東西，比如那臺安捷倫的電源，應該是E3620A，兩路25V，1A輸出。683刀。

下面這張圖是從實驗室的360度全景視頻中截取的測試機柜外觀。一柜子的射頻微波儀表。

在這張圖里，除了剛才提到的幾種設備，我們還在機柜的最下面一層看到了E8257D，100KHz~44GHz的射頻信號源，兩臺。網站典型配置售價31310美元。

另外在中間機柜偏上的地方還看到一臺PXA N9030 頻譜分析儀，3 Hz to 50 GHz。網站典型配置售價55904美元。

是不是所有的量子計算機實驗室都是這樣燒錢呢，在BBN的量子計算機實驗室里，我們也基本上看到了同樣的配置，吊在空中藍色低溫箱右側，就是AWG7000，它右上角黑色的光驅太具備辨識度了。而下面有兩臺摞在一起的設備，就是N5182。

在一篇有關量子位糾錯機制的文獻中，我們看到了如下的測試系統配置，使用四臺泰克5014作為基帶信號源，同時還有四臺安捷倫E8257D作為射頻信號源對基帶信號進行上變頻。（我們本來想嘗試學習一下測試原理，但最終還是放棄了...真的看不懂）

而在一段訪談中，我們看到量子物理學家Tom Ohki，身后虛化的背景是一臺DPO2000示波器。其實就像上次我們介紹引力波實驗室一樣，從事基礎理論研究的科學家使用的儀器往往比較簡單（苦逼），而大公司里從事理論向應用轉變的實驗室才會看到那些超貴的高級家伙。

DPO2000示波器，200 MHz 帶寬 1 GS/s 采樣率，最高配置3610美元

好啦，至少在可見的未來，他們還要用電子儀器測試量子計算機。而如果未來真的像 IBM 所預測的那樣，量子計算機將歸統一人類的計算活動，那我們是不是也應該向巴菲特學習，開始買點 IBM 的股票了...

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