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研究论文 新型超低功耗镜像折叠级联跨阻放大器
背景和目标：本文首次设计并介绍了一种基于电流镜和折叠级联拓扑组合的新型折叠镜 (FM) 跨阻放大器 (TIA) 结构。跨阻放大器级是接收器系统中最关键的构建块。这种新型拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合，采用有源元件设计。其理念是在输入节点使用电流镜拓扑。在所提出的电路中，与许多其他已报道的设计不同，信号电流（而不是电压）被放大直到到达输出节点。由于使用二极管连接的晶体管作为电流镜拓扑的一部分，所提出的 TIA 具有低输入电阻的优势，这有助于隔离主要输入电容。因此，以相当低的功耗实现了 5Gbps 的数据速率。此外，设计的电路仅使用了六个有源元件，占用的芯片面积很小，同时提供 40.6dBΩ 的跨阻抗增益、3.55GHz 频率带宽和 664nArms 输入参考噪声，并且仅消耗 315µW 功率和 1V 电源。结果证明了所提出的电路结构作为低功耗 TIA 级的正确性能。方法：所提出的拓扑基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑的组合。使用 Hspice 软件中的 90nm CMOS 技术参数模拟了所提出的折叠镜 TIA 的电路性能。此外，对晶体管的宽度和长度尺寸进行了 200 次蒙特卡罗分析，以分析制造工艺。结果：所提出的 FM TIA 电路提供 40.6dBΩ 跨阻增益和 3.55GHz 频率带宽，同时使用 1V 电源仅消耗 315µW 功率。此外，由于分析通信应用中接收器电路中输出信号的质量至关重要，所提出的 FM TIA 对于 50µA 输入信号的眼图打开约 5mV，而对于 100µA 输入信号，眼图垂直打开约 10mV。因此，可以清楚地显示眼图的垂直和水平开口。此外，跨阻增益的蒙特卡罗分析呈现正态分布，平均值为 40.6dBΩ，标准差为 0.4dBΩ。此外，FM TIA 的输入电阻值在低频时等于 84.4Ω，在 -3dB 频率时达到 75Ω。通过对反馈网络对输入电阻的影响的分析，得出了在没有反馈网络的情况下，输入电阻可达1.4MΩ，由此可见反馈网络的存在对于实现宽带系统的重要性。结论：本文本文介绍了一种基于电流镜拓扑和折叠级联拓扑组合的跨阻放大器，该放大器可放大电流信号并将其转换为输出节点的电压。由于输入节点存在二极管连接的晶体管，因此 TIA 的输入电阻相对较小。此外，六个晶体管中有四个是 PMOS 晶体管，与 NMOS 晶体管相比，它们的热噪声较小。此外，由于前馈网络中未使用无源元件，因此所提出的折叠镜拓扑占用的片上面积相对较小。使用 90nm CMOS 技术参数的结果显示，跨阻增益为 40.6dBΩ，频率带宽为 3.55GHz，输入参考噪声为 664nArms，使用 1 伏电源时功耗仅为 315µW，这表明所提出的电路作为低功耗构建块的性能良好。
通过秒级的室温光子逻辑量子比特......
任何构建相干量子硬件的尝试都会遭到环境的无情有害影响。为了对抗它，当今所有新兴的量子计算机都必须冷却到低温。超导量子电路需要稀释制冷机来消除热噪声1、2，离子阱处理器则需要冷却到10K以下以减少与杂散气体分子的碰撞3。这种冷却需求给量子信息处理的许多潜在应用带来了问题；它大大降低了便携式设备的前景，并严重影响了作为通信网络中继器和路由器大规模部署的成本和实用性。即使是采用单点缺陷（例如色心或稀土杂质）的光路也需要低温来减少热线展宽4-6。采用探测器作为唯一非线性元件的线性光学方案也是如此（在这种情况下是为了避免因低效检测而产生的开销）7、8。目前，只有少数平台似乎具有在室温和大气压下进行量子处理的潜力9-12。我们探索采用体光学非线性的光子电路，因为它们的非线性元件特别有前途。体非线性元件不仅不受热激发，而且由于其尺寸，受热展宽的影响较小。直到最近，实现具有体非线性的量子装置的可能性似乎还很遥远，这既是由于这些非线性的弱点，也是由于波包畸变的问题13-18。材料非线性有效强度的实质性进展、超约束腔的引入19-21以及波包畸变的相对简单的解决方案22-24改变了这种前景。实现非线性光子量子电路的物理技术并不是实现室温量子逻辑的唯一挑战。从实用性角度来看，必须使用最强的可用非线性、领先阶 χ (2) 非线性磁化率来实现这种逻辑，并且为了实现高效的室温操作，逻辑和纠错电路应避免测量或前馈控制。使用光子进行信息处理有两种基本方法。第一种是使用单轨或双轨编码，其中每种模式包含的光子不超过一个 25 。虽然这种方法的优点是可以使用完善的量子位模型的所有电路构造，但即使是为了纠正单个光子的丢失，也会导致电路复杂化。用于此目的的最小代码使用五种模式（双轨编码为十种）26、27。虽然针对五量子比特代码的最小电路的研究很少，但从七量子比特 Steane 代码的电路来看，我们估计它至少需要 9 个额外模式和 30 个以上的 CNOT 门。另一种方法是使用每个模式使用多个光子的玻色子码，但在这种情况下，实现纠错所需的门和电路还远未明朗，更不用说如何实现这些具有 χ (2) 相互作用的门了。虽然已经阐明了玻色子码的显式纠错程序 28 – 32 ，但它们都涉及非拆除或光子数分辨测量。目前尚不清楚如何构造所需的幺正多光子操作来取代仅使用 χ (2) 非线性的这种测量，或者这样做的复杂性。迄今为止，唯一明确构建的用于校正玻色子码的幺正电路是使用理想化 χ (3) 介质 33 的 40 层神经网络。在这里，我们提出了一种仅使用固定 χ (2) 非线性在多模多光子态上实现全幺正（因而是室温）量子逻辑的方法。该范式以具有时间相关驱动的单个三重谐振腔作为其基本模块，大大降低了实现所需的物理电路的复杂性
量子计算和人工智能——引人注目的组合
2024 年有望成为量子计算的突破之年。我们即将看到量子和人工智能 (AI) 之间共生关系的出现。这具有巨大的潜力，可以推动这两个领域的进步，突破可能的界限。由于我们终于达到了摩尔定律的极限，我们需要替代方法来提高计算性能。将量子计算与人工智能结合起来正在开启一些令人兴奋的可能性。它是双向的。我们可以越来越多地使用人工智能来检测和补偿量子计算中的异常——目前阻碍其快速发展的因素——另一方面，利用量子计算来扩展人工智能的发展。我们能够利用量子系统的巨大计算能力只是时间问题——这将推动药物发现等领域的突破，并通过在眨眼间处理复杂算法的能力彻底改变金融市场。但一些专家表示，我们可能还需要 10 年才能达到这一点。尽管有可能比传统的硅基计算快很多倍，但这项技术仍然容易出错。用于量子计算的量子比特必须足够稳定才能产生有意义、准确的结果。如果它们不稳定，那么结果就不可靠。尽管我们在获得和保持量子系统稳定状态方面取得了进展，但进展仍然不够快。当然，启动和运行量子计算机比传统计算机要复杂一些。在超导量子比特技术中，量子比特使用微波进行控制和测量。它们本质上很脆弱，容易受到周围环境噪声的影响——这意味着它们会受到热噪声、电磁干扰和材料缺陷等因素的影响。即使是简单的操作或测量也会导致错误。这意味着量子计算必须始终在高性能计算系统上进行交叉检查——这一事实严重削弱了当前量子计算机的实用性。尽管 HPC 系统是世界上最强大的传统计算机，但在某些计算中，其速度比量子计算机慢很多倍。如今，为了微调量子比特，我们手动优化微波脉冲的形状——但规模有限，因为实际上，人类根本不可能同时对数十个量子比特进行这样的优化。这时，人工智能就可以发挥作用了。它可以学习如何优化微波脉冲，以便更好地同时控制多个量子比特，从而减少量子误差。除此之外，人工智能还可以用来识别哪些量子比特应该优先用于特定的量子计算。另一方面，更强大的量子计算将推动更快、更先进的人工智能系统的开发。而且，您无需成为量子专家即可了解这种组合为何如此令人兴奋。2024 年，我们还可能看到优化任务分配的发展。在这里，我们将改进 AI 驱动的计算代理来评估计算任务，并确定它们是否更适合量子计算机、传统计算机或混合组合。这是因为在许多任务中，高性能计算机 (HPC) 的速度仍然比量子计算机更快——例如，在乘法和加法等简单的数学函数中。随着我们利用 AI 算法来优化操纵量子位的方式，它可能会带来更稳定的量子操作：这是一项关键的突破，它将使我们能够迅速增加量子系统中可靠量子位的数量，超过我们今天达到的 100 个量子位。富士通正在与日本研究机构 RIKEN 合作，共同完成一项任务，通过增强硬件和软件功能将量子技术的使用率提高到 1,000 个量子位。该方法结合了 DMET（密度矩阵嵌入理论），该理论为在存在周围分子或本体环境的情况下处理有限片段提供了一个理论框架，即使片段之间存在很大的相关性