量子比特有多种类型，其中一种很有前途的类型是超导量子比特。
超导量子比特模式的挑战在于其对环境噪声高度敏感，且寿命比其他模式更短。此外，超导量子比特需要在低温下运行，因此需要使用专门的冷却系统。
低温系统的目标是达到接近绝对零度（< 0.1 K），从而最大限度地减少热能的干扰。量子比特是敏感元件，因此干扰越小越好。
关于低温应用，有几个方面需要考虑：首先，将量子处理器（QPU）置于冰箱中，而控制堆栈则在室温下运行。目前，Bluefors 的解决方案已经可以实现这一点，但这会在互连层面造成所谓的“布线瓶颈”。
幸运的是，业界在应对这一挑战方面非常积极主动，并且已经有很多高密度布线解决方案，甚至与冰箱集成在一起（见右图）。
低温数模转换器 (DAC)
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第二个方面是在更低的温度下运行控制堆栈。低温运行的优势在于，必须将噪声水平降至最低，以防止量子比特之间的干扰。因此，低温CMOS正在成为大规模量子计算机以及其他受布线瓶颈限制的应用的关键使能技术。
在下图（来自TU Deflt）中，敏感的模拟信号以蓝色表示，而更稳定的数字信号和电源/偏置线分别以黑色和红色表示。主要目标是最小化蓝色信号。
低温专用集成电路（ASIC）面临的诸多挑战之一是，必须将CMOS技术在低温下的物理特性（包括功耗和热预算）保持在较低水平。因此，第三个方面是完全控制ASIC在低温下的运行。
例如，在下面的图中，FPGA 现在位于 4K (-269.15 °C)，考虑到 FPGA 的发热量，这与仅将 DAC 置于 4K 相比，就成了一个巨大的挑战（而 DAC 本身也是一个巨大的挑战！）。
（来源：用于量子处理器读出的低温电子器件）
案例研究：谷歌：迈向量子处理器低温控制之路
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尽管谷歌发布的论文和视频已经相当老旧（2019年），但其中仍然包含大量相关信息。
当前“单量子比特”控制和测量硬件的问题在于，当系统扩展到温度分级分布（例如，在 300K 或约 25°C 下读出）时，布线瓶颈会显现出来。右图显示了将系统扩展到 72 量子比特系统时所需的电缆数量，以及每个量子比特“组件”（组件指的是 DAC、ADC、AWG 等）数量的近似值。
接下来的两张幻灯片展示了谷歌团队提出的关于“低温预制”的方案，不出所料，这与之前将控制权转移到 4K 的理念相符。有趣的是，对谷歌而言，数字领域被分为两部分，分别以 4K 和 300K 分辨率运行。
深入研究4K数字控制部分的细节，谷歌提出了一种非常简单却巧妙的AWG（如图左所示）实现方案。与300K控制域的互连以存储器的形式实现，用于存储AWG采样。
上述方案中我喜欢的一点是，计算逻辑（或称经典计算，CC）保持在 300K 的内存大小，并且计算逻辑与实时信号生成之间的接口是通过存储器实现的。由于存储器的大小必须很小，因此 CC 和 AWG 之间需要紧密耦合。遗憾的是，关于这个接口的公开信息非常有限。
＃ 结论
毫无疑问，未来5到10年内，业界将能够生产出低温ASI，其完整的数字前端将包括电压调节器、时钟发生器以及可在深低温下运行的可重构数字内核。这将有助于克服“布线瓶颈”。
另一方面，其他模式，例如可在室温下操作的光寻址量子比特，可能会取得突破，使其与硅量子比特相媲美。
无论如何，可以预见，这一挑战将在十年内得到克服。
瞧，这份周日早晨的备忘录并没有深入探讨任何细节，而是为理解在低温下操作量子实体（量子比特）的原因、挑战和解决方案奠定了基础。
聊天 GPT 反向提示计算机和机器之间的区别。
（提示：“你能画一幅‘低温量子计算机’的卡通图吗？” vs “你能画一幅‘低温量子机器’的卡通图吗？”）