教学仪器量子计算机实验室的测

　

本期导读

神秘的量子计算机实验室里会用到电子测试仪器么，跟EENuts一起去看看

IBM的科学家上周宣布把量子计算机接入云端服务向大众公开，现在谁都可以在网上预约，把自己的程序传到云端在量子计算机上直接运行（会有人上传比特币挖矿程序么）。IBM认为未来世界只需要几台量子计算机就可以满足全人类的计算需求，所以将来我们的根本不需要个人电脑，也不需要再自己费力升级CPU，显卡等部件，所有的计算都可以在云端完成。听起来非常科幻是不是。原来以为遥不可及的量子计算现在突然就出现在眼前了，让作为电子工程师的我们有点猝不及防。量子计算机的兴起对电子行业会有影响么，以后还需要电子测试设备么？

IBM 的 Thomas J. Watson 研发中心位于纽约州的 Yorktown Heights，已经有55年的历史，这是个历史辉煌的研发中心。尽管这些年 IBM 股价跌成渣，受瞩目程度也一年不如一年，但是实验室里的工程师和科学家一直都没有闲着。这几年从这里出来的最有名的产品就是 Watson，一台采用新型人工智能技术的超级计算机，它在一档电视问答节目中击败了人类。

Watson 在一档知识问答节目中击败人类获得最高奖，将来可能跟我们抢工作的就是它！

在同一栋楼的不远处，就是IBM的量子计算机实验室。我们找到了一些这间实验室的高清图片，这让我们有机会看到这么牛逼的项目究竟是在何种环境下完成的。也可以顺便了解一下这些试验设备中，有哪些是跟我们电子工程师相关的电子测试仪器。

屏幕右边悬挂的白色桶装物，就是存放量子计算机处理器的低温屏蔽箱，量子比特状态非常脆弱，里面的信息很容易受到环境干扰而丢失，所以必须放在极低温度的环境下，并屏蔽电磁干扰。我们看到的几张不同实验室的照片中，存放量子计算机芯片的低温罐都是被悬挂起来的。

悬挂起来黄色像吊灯一样的就是屏蔽箱里存放的量子计算机本尊

虽然搞不清楚量子计算机里面的具体原理，不过我们关心的地方也不在这里。后面堆的满满的机柜才是我们真正好奇的部分，可惜上面这几张图显示的都是背面。

这张图的视角好得多，换到正面看，就会发现有许多台泰克 AWG7000 任意波形发生器。这款双通道信号源最高调制带宽是5.3GHz，采样率24GS/s，10bit分辨率。价格最高126000美元，嗯，可以买一辆顶配的 Tesla Model X P90D。

价格差不多，你更想要哪个？

这个机柜里我们至少看到了4台AWG7000，右边机柜里两台AWG7000中间红色1U高的设备，是Holzworth的射频信号源9004。这家的设备在国内很少见，机柜里这台是10M~6GHz连续波发生器，4通道输出，没有外调制功能。

当然 IBM 作为一家美国公司，实验室里不可能少了 HPAK（HP, Agilent, Keysight）的产品。在另一张图片里，我们还看到了这些：

屏幕最上方露出半个身子的应该是Keysight的N5182A矢量信号发生器。这是个9K~6GHz的矢量信号源，自带100MHz的 I/Q 基带信号发生器，也可以接外部调制信号，但是看前面板的I/Q输入端并没有外接信号。

还能看见一些不太贵的东西，比如那台安捷伦的电源，应该是E3620A，两路25V，1A输出。683刀。

下面这张图是从实验室的360度全景视频中截取的测试机柜外观。一柜子的射频微波仪表。

在这张图里，除了刚才提到的几种设备，我们还在机柜的最下面一层看到了E8257D，100KHz~44GHz的射频信号源，两台。网站典型配置售价31310美元。

另外在中间机柜偏上的地方还看到一台PXA N9030 频谱分析仪，3 Hz to 50 GHz。网站典型配置售价55904美元。

是不是所有的量子计算机实验室都是这样烧钱呢，在BBN的量子计算机实验室里，我们也基本上看到了同样的配置，吊在空中蓝色低温箱右侧，就是AWG7000，它右上角黑色的光驱太具备辨识度了。而下面有两台摞在一起的设备，就是N5182。

在一篇有关量子位纠错机制的文献中，我们看到了如下的测试系统配置，使用四台泰克5014作为基带信号源，同时还有四台安捷伦E8257D作为射频信号源对基带信号进行上变频。（我们本来想尝试学习一下测试原理，但最终还是放弃了...真的看不懂）

而在一段访谈中，我们看到量子物理学家Tom Ohki，身后虚化的背景是一台DPO2000示波器。其实就像上次我们介绍引力波实验室一样，从事基础理论研究的科学家使用的仪器往往比较简单（苦逼），而大公司里从事理论向应用转变的实验室才会看到那些超贵的高级家伙。

DPO2000示波器，200 MHz 带宽 1 GS/s 采样率，最高配置3610美元

好啦，至少在可见的未来，他们还要用电子仪器测试量子计算机。而如果未来真的像 IBM 所预测的那样，量子计算机将归统一人类的计算活动，那我们是不是也应该向巴菲特学习，开始买点 IBM 的股票了...

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