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解决方案
案例分享 | 使用PhotoCAD设计量子比特处理器

引言 /Introduction

量子计算是计算技术最有潜力的前沿领域之一。量子比特处理器运行基于量子力学原理而非经典二进制逻辑。本文将探讨使用PhotoCAD设计硅基光量子处理器的过程,重点关注实现策略和组件设计,以创建功能完整的量子比特处理系统。

光量子处理器简介




光量子处理器利用光子携带量子信息,与其他量子比特实现方式相比,在相干性和可扩展性方面具有优势。本文讨论的设计基于Qiang等人(2018)的工作,该研究展示了能够实现任意两量子比特处理操作的大规模硅基光量子处理器[1]。

图1:硅基量子比特处理器整体结构图,展示了带有标记通道(a-h)的完整量子处理器架构[1]。


PhotoCAD设计所需的基本组件




在深入设计过程之前,需要了解构建光量子处理器所需的核心组件。这些包括PhotoCAD内置组件和自定义设计的元素。


  • 螺旋波导:螺旋波导是控制光子路径和相位的关键组件。这些组件在PhotoCAD中作为内置元素提供。

图2:PhotoCAD中的螺旋波导组件,展示了实现长光学路径的紧凑布局设计及其输入输出端口。


  • 多模干涉耦合器(MMI):MMI耦合器在光子线路中作为分束器,允许光子路径的组合和分离。这些也是PhotoCAD中的内置组件。

图3:多模干涉耦合器示意图,展示了用于光束分离操作的组件结构及输入输出端口。


  • 交叉波导:交叉波导允许光学路径在不干扰的情况下交叉。这些需要根据特定实现要求进行自定义编码。

图4:交叉波导组件图,展示了垂直交叉的波导及四个端点处的输入/输出端口标记。


  • 马赫-曾德干涉仪(MZI):MZI是光量子处理的基本构建模块。虽然PhotoCAD提供了基本的MZI组件,但需要自定义代码来适应量子处理需求。

图5:马赫-曾德干涉仪的多种修改配置,包括添加阶数、调整臂长差异以及不同的输出端口配置选项。


量子处理器的设计方法




量子处理器的整体设计策略涉及将布局分为两个主要部分,采用不同的实现方法。

图6:量子处理器设计的两部分划分,注释说明了每个部分所需的不同设计和实现方法。


  • 第一部分设计策略:第一部分包含各种组件,包括螺旋波导和专用MZI。这些组件必须在使用自动布线进行连接之前手动定位。

  • 第二部分设计策略:第二部分主要由MZI和逻辑运算组件组成。该部分使用自定义编码的MZI以规则模式排列来实现量子操作,然后使用自动布线进行连接。

图7:设计的第二部分示意图,展示了结构化布局中相互连接的MZI网格及编号的光学路径。


通过代码实现




  • 交叉波导实现:交叉波导的代码在四个端口实现锥形段,确保适当的模式匹配并最小化交叉点的损耗。

图8:交叉波导实现代码,显示了锥形宽度定义和组件放置的代码片段,旁边是生成的组件示意图。


  • 马赫-曾德干涉仪实现:MZI实现初始化必要的组件(MMI和波导),并使用循环创建和定位组件,同时设置端口以便后续自动布线。

图9:MZI组件初始化代码片段及生成的基本MZI结构示意图,展示了标记好的端口位置。


  • 自动布线实现:代码创建组件实例与其位置之间的映射,然后使用此映射自动生成组件之间的波导连接。

图10:自动布线实现代码片段和结果MZI结构图,展示了组件之间连接的波导。


第一部分和第二部分的集成:由于第一部分的布局不太规则,每个组件的位置必须在布线前手动定义。代码将MMI和螺旋波导放置在计算好的位置,以创建处理器的输入部分。

图11:第一部分组件放置的代码片段和生成的布局示意图,展示了MZI和输入波导的排列。


控制信号的金属布线




最后阶段涉及为相移器的热控制添加金属布线。这需要谨慎放置金属焊盘和布线以避免干扰。

图12:金属布线参数设置代码和控制信号焊盘金属布线布局示意图。


金属布线使用路径点控制走线路径并最小化布线所需的面积。广泛采用共地布线以减少所需开口的数量。

图13:使用路径点优化金属布线的前后对比图,展示了布局效率的提高。


最终集成设计




完整的集成设计将光学波导布线与电控布线相结合,创建功能完整的量子比特处理器。最终布局展示了量子光子实现所需的复杂性和精确度。

图14:量子处理器的完整布局图,展示了整个器件的光学波导(蓝色)和金属布线(绿色)。


本文展示了使用PhotoCAD设计复杂光量子处理器的过程,强调了组件设计的技术方面和系统集成的策略方法。通过将设计分为可管理的部分,并利用内置和自定义组件,可以创建能够实现任意量子操作的复杂量子处理架构。


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参考文献

[1] Qiang, X., et al. “Large-scale silicon quantum photonics implementing arbitrary two-qubit processing,” Nature Photon 12, 534–539 (2018), doi: 10.1038/s41566-018-0236-y.


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