两家半导体公司量子计算机的故事

几家量子公司正在讨论构建量子计算机的战略，该战略利用半导体制造商在过去 75 年中进行的数万亿美元投资。为了深入挖掘，我们决定与两家不同的公司进行交谈，GlobalFoundrie和 Snowcap Compute，它们正在采取截然不同的方法将其半导体技能应用于量子硬件。

格芯

第一家公司是 GlobalFoundries，这是一家跨国半导体代工厂，最初于 2009 年由 AMD 制造业务分拆而成。他们在马耳他、纽约、德国德累斯顿和其他地方设有主要设施。

GlobalFoundries正在与多家量子硬件公司合作，包括PsiQuantum、Equal1、Quantum Motion、Diraq、Archer、Xanadu等。他们在量子技术方面的初步工作可以追溯到 2018 年，当时他们与多伦多大学合作。

自旋量子比特与标准半导体最相似，Equal1、Quantum Motion 和 Diraq 都使用这种模式。对于自旋量子比特，GlobalFoundries可以利用他们的22FDX工艺，这是一种22纳米的完全耗尽的绝缘体上硅（FD-SOI）。GlobalFoundries不需要任何新设备来为这些公司制造自旋量子比特，尽管这些设计可能需要独特的结构，从而违反正常的半导体芯片设计规则。他们还在考虑使用同位素纯硅 28 起始晶圆来改善量子比特相干时间，这不会改变设备或工艺流程。

构建在低温下运行的CMOS芯片的一个重大挑战是，用于模拟设计的工艺模型没有针对非常低的温度进行表征。与许多半导体指定的更典型的 0-70 摄氏度（273-343 开尔文）相比，CMOS 晶体管在 15 毫开尔文下工作时可能具有截然不同的电气特性。这使得设备建模和仿真变得非常困难。22FDX 工艺的优点是其背面连接，允许用户控制 VT（晶体管阈值电压）。因此，即使公司无法对低温下的特性进行建模，他们也可以调整施加到该背面连接的电压，直到达到适当的晶体管特性。除了制造自旋量子比特外，该工艺还可用于量子计算机中的低温读出芯片。22FDX工艺在GlobalFoundries位于德国德累斯顿的晶圆厂制造。

他们使用 PsiQuantum 所做的光子工作完全不同。这项工作需要GlobalFoundries在纽约马耳他工厂中安装的专用资源，需要数百万美元的投资。2022 年 4 月，美国国防部提供了 2500 万美元来支持 GlobalFoundries/PsiQuantum 合作伙伴关系。GlobalFoundries与PsiQuantum密切合作，根据他们的需求开发了定制工艺，这也产生了其他好处。与PsiQuantum的合作使GlobalFoundries能够增强其光子工艺，然后可用于为其他客户提供服务。

当世界级半导体代工厂考虑与量子技术公司合作时，经常出现的一个问题是预期数量。这些制造设施需要数十亿美元的资本投资和大量的工程支持费用。为了盈利，他们需要需要数千或数百万片晶圆的项目才能实现规模经济。尽管量子项目目前还没有达到这个水平，但GlobalFoundries认为量子技术非常重要，未来将需要大量的量子。这就是为什么他们现在进行投资，以便在量子行业的发展中在为量子行业提供制造服务方面占据领先地位。

Snowcap 计算

我们采访的第二家公司是一家名为 Snowcap Compute 的初创公司，该公司正在采取一种截然不同的方法，有可能解决量子硬件公司在扩展系统时遇到的问题。

众所周知，大型数据中心的指数级增长导致电力需求呈指数级增长。一个大型数据中心可能有多达 10,000 到 100,000 台服务器，并消耗高达 100 兆瓦的功率来满足微处理器、GPU、空调和其他需求。这是电力公司和数据中心运营商都关心的问题，一些公司甚至考虑在数据中心旁边共建一座核电站供电。

Snowcap 最近获得了 2300 万美元的种子风险投资基金，它正在推广一种不同的解决方案。他们决定使用另一个基于过冷约瑟夫森结的逻辑系列，称为单通量子 （SFQ），而不是提供基于 CMOS 的半导体逻辑。SFQ 将信息存储为磁通量，而不是在晶体管中流动的电流。重要的是，它在低温下运行，功率提高了 2-3 个数量级，运行速度提高了约 10 倍。他们团队中的一些成员已经使用 SFQ 逻辑超过 10 年。他们拥有 28 纳米工艺技术、300 毫米晶圆尺寸的晶圆厂来生产这些电路，并且他们已经获得了 Cadence 的 EDA 支持。

尽管 Snowcap 技术的主要市场是人工智能数据中心，但这项技术也可能对使用同样在低温下运行的超导和自旋量子比特模式的量子硬件公司具有吸引力。GQI 在其报告《通往肖尔时代量子计算之路》中广泛研究了量子系统在扩展时面临的挑战。对于超导和自旋量子比特系统来说，扩展的两个挑战很突出：布线和热量。

通常，控制系统中的量子比特需要每个量子比特一根或多根线。目前大多数系统使用室温电子设备产生控制信号，并将其电线从顶部的室温到底部的亚开尔文温度通过稀释冰箱。当量子计算机只有大约 100 个量子比特时，这种方法目前有效，但需要一种新方法将数千个量子比特放置在单个稀释冰箱中。有几家公司正在寻求用于控制的冷冻CMOS芯片，例如英特尔，它为此开发了Horse Ridge II和Pando Tree芯片。这种方法解决了布线问题，因为只需要将少量电线从室温控制器布线到冷冻CMOS芯片。就 Pando Tree 而言，该芯片直接位于量子比特芯片旁边，信号可以通过电路板进行路由。

然而，发热问题仍有待解决。尽管控制单个量子比特的功率很低，但当乘以数千个量子比特时，这个数字可能会显着增加。这种功率会产生热量，会压垮稀释冰箱的冷却能力。例如，Bluefors XLD1000冰箱在 20 mK 时的额定冷却能力为 30 μW。这将限制单个稀释冰箱内可以放置的量子比特数量，需要多个模块的大规模量子网络才能实现大规模系统所需的尺寸。（对此的详细分析，详见上文引用的《通往肖尔时代量子计算之路》）。

这就是 SFQ 逻辑变得相关的地方。它有可能显着降低控制量子比特所需的功率，从而允许在稀释冰箱内放置更多量子比特。此外，更快的速度还可以提高系统速度，从而缩短运行时间。一些公司正在使用 SFQ 逻辑。SEEQC 开发这项技术已有一段时间了，最近宣布在 DARPA 的量子基准测试计划下与 IBM 合作。有传言称 D-Wave 正在其基于门的量子计算机程序中考虑 SFQ 逻辑。Snowcap 正在为寻求量子比特扩展问题解决方案的量子公司提供服务。虽然冷冻CMOS可能是一种可能的解决方案，但使用SFQ方法可能会提供额外的优势。