文章核心观点 - 公司 MicroCloud Hologram Inc 提出了一种采用混合 CPU-FPGA 方法的量子人工智能模拟器，该系统通过异构计算架构对量子核的特定结构进行硬件级优化，使得在相同计算规模下，量子核估计速度比传统 CPU 模拟实现快 500 倍，为量子人工智能的应用模拟提供了前所未有的加速能力 [1] 技术方案与架构 - 该技术专注于为图像分类任务设计的专用量子核，并首次将其核心计算过程在 FPGA 上实现，通过量子核结构、特征编码方法和 FPGA 数据流架构的深度协同设计，构建了面向量子机器学习算法的硬件加速平台 [2] - 在量子核的具体构建上，公司为图像分类任务设计了经验参数化编码策略，量子核电路结构包含多层受控旋转门和纠缠门，实验表明适当增加量子核深度可显著提升分类性能，但也会导致模拟复杂度呈指数级增长 [3] - 公司采用了协同优化策略，即在算法层面限制电路的纠缠范围，同时在硬件层面对通用门操作进行逻辑复用和查找表优化，以此将 FPGA 的逻辑资源利用率保持在 82% 以下，并使其片上存储带宽能够支持 256 个并行通道的量子态更新操作 [3] 性能验证与实验结果 - 在经典 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集上的测试结果表明，在相同样本规模下，FPGA 加速的量子核估计运行时间仅为 CPU 实现的约 1/500，并取得了与经过超参数优化的高斯核相当的分类精度 [4] - 该模拟平台为量子机器学习算法的算法验证、模型比较和可扩展性测试提供了一个实用且可行的通道 [4] 未来发展规划 - 公司计划进一步扩展该模拟器的功能，包括支持更复杂的量子电路结构、更通用的量子核类型，以及自动化的电路到硬件映射编译器 [5] - 公司希望通过将 FPGA 加速单元与 GPU 或量子模拟云平台结合，实现多节点量子模拟集群，以支持数百个量子比特的混合态演化和噪声建模 [5] - 公司还计划基于此框架探索量子-经典协同训练机制，使量子核能够在训练过程中自适应地调整编码结构，从而实现真正的量子神经网络模拟 [5] 战略意义与行业影响 - 公司提出的混合 CPU-FPGA 量子 AI 模拟器不仅是硬件优化项目，更是计算范式的创新，它结合了经典硬件的可编程性与量子算法的高维映射能力，为量子机器学习研究提供了新工具，并为下一代量子加速器的设计奠定了技术基础 [6] - 随着 FPGA 规模的持续扩大和量子算法的深入发展，此类异构量子模拟系统有望成为量子人工智能研究的重要支撑平台，加速算法原型向实际量子应用的过渡，推动量子计算从实验探索迈向工程化和产业化的新阶段 [6] 公司背景与战略定位 - MicroCloud Hologram Inc 致力于全息技术的研发与应用，其全息技术服务包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息激光雷达点云算法架构设计等，并为客户提供全息高级驾驶辅助系统服务 [8] - 公司也提供全息数字孪生技术服务，并拥有专有的全息数字孪生技术资源库 [8] - 公司专注于量子计算和量子全息等前沿技术的发展，拥有超过 30 亿元人民币的现金储备，并计划从现金储备中投入超过 4 亿美元用于区块链开发、量子计算技术开发、量子全息技术开发以及人工智能 AR 等前沿技术领域的衍生和技术开发 [8] - 公司的目标是成为全球领先的量子全息和量子计算技术公司 [8]