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Spin-2 QPU
我们的 Spin-2 QPU 是一款基于硅中自旋量子位的 2 量子位可编程量子处理器，这些自旋量子位保存在稀释制冷机内 10 到 20 mK 的温度下。传统的直流电缆和高频传输线将信号传送到 Spin-2 QPU 和从 Spin-2 QPU 传送信号。被捕获在半导体量子点中的两个电子自旋是量子处理器 [2-4] 特别有前途的构建块。这些设备可以通过标准光刻技术制造和定制，这对于未来大规模集成大量量子位来说是一个相当大的优势。此外，它们由电流态电子器件控制和读出。由于自旋量子位尺寸小且与传统晶体管技术相似，从超大规模集成的角度来看，它们非常有前途。
高相干通量偶极子作为 D-Wave 的 QPU 的探针......
鉴于人们对通量钅的兴趣日益浓厚，以及 D-Wave Quantum 在构建通量类量子比特量子技术方面的丰富经验，我们已着手开展一项研究计划，利用通量钅的独特性质，用于 D-Wave Quantum 的所有技术开发。主要动力是制造通量钅，作为“黄金标准”高相干通量类量子比特，可用于表征 D-Wave Quantum 的 QA 量子处理单元 (QPU) 电磁环境。但是，我们也在使用早期的通量钅测试电路来验证通量钅在未来 QA 和 GMQC 技术中的潜在用途。本报告总结了由 D-Wave Quantum 制造的单个通量钅电路获得的一些结果，并在我们的一个 QA QPU 低温系统中进行了测量。我们观察到，我们的通量相干时间与科学文献中报道的二维电路几何结构的最新水平相当。我们还观察到非常低的有效量子比特温度，这是迄今为止文献中报道的最佳温度之一。后一个观察结果证明了 D-Wave Quantum 的 QPU 环境的工程质量。
混合CPU，GPU，QPU基础架构用于混合量子...
混合量子经典计算基础架构是研究用例的有趣场景和研究，以便最好地使用当前的量子硬件。这种方法允许使用CPU和GPU基础架构和算法最有效地使用现有的量子硬件。目标演示的目标是介绍多个QPU+CPU+GPU混合量子量子计算集成和用例。位于远端端的量子 - 经典计算测试台 - Poznan超级计算和网络中心（PSNC）办公室和SC24场地将与专用的经典直接链路相互联系，该连接在量子加密后（PQC）和量子密钥分布（QKD）技术的基础上均可确保其固定。在长距离链接上，数据将由PQC算法加密，并在PSNC Office和Short QKD链接中本地进行SC24场地。此设置将展示分布式混合量子基础架构如何工作以及如何从计算认证和安全性的角度与最新的PQC和QKD Technologies相互连接。PQC算法将使用经典的DWDM服务和加密发电机确保长距离链接加密。在本地，作为最后一英里解决方案，链接可以通过QKD技术直接确定并与本地网络数据传输（例如MacSec服务）集成。这样的分布式环境将实施来自不同领域的许多用例
QPU 特定物理特性：Advantage_system6.4
声明和免责声明 D-Wave Quantum Inc. (D-Wave)、其子公司和附属公司尽商业上合理的努力确保本文档中的信息准确且最新，但可能会出现错误。D-WAVE QUANTUM INC.、其子公司和附属公司或其各自的董事、员工、代理或其他代表均不对因使用本文档或其中包含或提及的任何信息而引起的或与之相关的损害、索赔、费用或其他成本（包括但不限于法律费用）承担责任。这是全面的责任限制，适用于任何类型的损害，包括（但不限于）补偿性、直接、间接、惩戒性、惩罚性和后果性损害、程序或数据的损失、收入或利润的损失、财产的损失或损坏以及第三方索赔。
QPU 特定物理特性：Advantage_system5.4
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QPU 特定的物理属性：Advantage2_prototype2.6
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HERD-1 应用说明
对于超导量子计算中使用的常见材料和薄膜厚度，截止频率在几十 GHz 到几 THz 的范围内。例如，在 Al（用于实现约瑟夫森结（超导 QPU 的核心元素）的最常见材料）中，截止频率约为 80 GHz。为了保护 QPU，已经实施了各种滤波策略，包括基于磁加载电介质或铜粉的吸收滤波器（在 QPU 的输入线上）和铁氧体循环器（在从 QPU 到信号放大级的输出线上）。由于其在通带中的超低损耗，HERD-1 可以集成在将 QPU 连接到更高温度级的所有信号线中，从而减少热干扰并为 QPU 提供卓越的性能。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
准备好飞跃了吗（通过共同设计）？加入量子硬件上的顺序优化
利用量子现象实现计算加速的前景使得量子处理单元 (QPU) 对于许多算法数据库问题具有吸引力。查询优化涉及通常需要探索大型搜索空间的问题，似乎是量子算法的理想匹配。我们提出了连接排序的第一个量子实现，这是最受研究和最基本的查询优化问题之一，基于对二次二元无约束优化问题的重新表述。我们在两种最先进的方法（基于门的量子计算和量子退火）上对我们的方法进行了经验描述，并确定了与最知名的经典连接排序方法相比的加速，这些方法的输入大小符合当前的量子退火器。然而，我们也证实，早期技术的极限很快就会达到。当前的 QPU 被归类为嘈杂的中型量子计算机 (NISQ)，并且受到各种限制的限制，与理想的未来 QPU 相比，这些限制降低了它们的能力，这阻止了我们扩大问题维度并实现实用性。为了克服这些挑战，我们的公式考虑了特定的 QPU 属性和限制，并允许我们在可实现的解决方案质量和问题规模之间进行权衡。与所有针对查询优化和数据库相关挑战的量子计算的先前工作相比，我们超越了当前可用的 QPU，并明确针对可扩展性限制：利用从数值模拟和实验分析中获得的见解，我们确定了共同设计 QPU 以提高其连接排序实用性的关键标准，并展示了即使相对较小的物理架构改进也能带来显着的增强。最后，我们概述了定制设计 QPU 的实际实用性之路。