混合计算架构下的前沿探索：量子计算在6G通信中的应用及未来展望
张恩皖 朱训璘 魏骊静 朱云洁
（中国移动通信集团安徽有限公司，合肥 230088）
摘要：面对未来6G通信网络在高密度场景下面临的组合优化与实时决策挑战，传统计算范式正遭遇性能瓶颈。旨在探索一种基于量子-经典混合计算的新型解决方案。首先阐述了混合计算作为后摩尔时代算力演进新范式的必然性，并介绍了其核心组成，特别是作为专用优化加速器的量子处理单元（Quantum Processing Unit，QPU）。随后，聚焦6G多用户多入多出（Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO）系统中的波束赋形优化难题，提出了一种基于离子阱平台的量子-经典混合计算框架。该框架通过将通信优化问题映射为伊辛模型，利用量子近似优化算法（Quantum Approximate Optimization Algorithm，QAOA）进行核心求解，并由经典计算机进行迭代优化与控制。最后，通过数值仿真对该方案性能进行评估。仿真结果表明，该混合计算方案有望快速完成决策，并将系统和速率相较于传统启发式算法提升15%~20%。研究结果展示了混合计算在突破经典算力瓶颈、赋能未来通信网络方面的巨大潜力，为解决其他领域的复杂优化问题提供了有益范例。关键词：混合计算；量子计算；6G通信；波束赋形；离子阱
0 引言
在后摩尔时代，随着人工智能大模型、第六代移动通信（6G）等颠覆性应用的兴起和可预见，社会对算力的需求正以前所未有的速度增长，传统的计算范式正面临严峻考验[1]。经典的冯·诺依曼计算架构在处理特定复杂问题时，日益暴露出“存储墙”、组合爆炸等固有效能瓶颈。为应对这一挑战，一个清晰的演进路径已经浮现——混合计算架构。它不再追求单一计算技术的“单打独斗”，而是主张将通用计算的成熟生态与量子计算等前沿技术的独特优势深度融合，形成协同计算的新模式。这种异构融合的理念，被广泛视为驱动未来技术突破的关键路径。本文旨在系统阐明混合计算的内涵与价值，并通过一个前沿的6G通信应用仿真案例，具体阐释其在解决现实工程难题中的实践方式与广阔前景，以期为相关领域的研究与产业布局提供参考。
1 混合计算：后摩尔时代算力演进的新范式
混合计算并非对现有技术的简单替代，而是一种面向未来的、更为高效和强大的计算范式。它呈现了不同计算技术间的互补性，旨在构建一个多元算力协同工作的生态系统。
1.1 混合计算的内涵与必然性混合计算的核心思想，是构建一种异构协同工作模式，即将经典的中央处理器（Central Processing Unit， CPU）、图形处理器（Graphics Processing Unit， GPU）等通用处理器与各类专用加速器（eXtensible Processing Unit， XPU）进行协同。在此架构中，通用处理器凭借其成熟的生态和强大的逻辑控制能力，继续扮演“总指挥”的角色，负责处理复杂的控制流、通用计算任务以及与用户的交互。而XPU，即各类专用计算单元，则作为“特种兵”，专注于解决其擅长的特定计算难题。这种模式的本质是任务的智能分解与调度，通过将计算任务中最耗时、最复杂的部分卸载到最高效的硬件上执行，从而实现全局性能的最优化[2]。
这一范式的兴起，是后摩尔时代技术发展的必然结果。一方面，依赖于晶体管微缩的传统性能提升路径已难以为继；另一方面，数据密集型应用催生了对处理特定类型问题（如图形处理、矩阵运算、组合优化）的极致性能需求[3]。因此，通过架构创新，将不同优势的计算单元进行异构集成，成为了持续提升算力性价比的最优解。
1.2 混合计算中的前沿算力版图在混合计算的宏伟蓝图中，多种前沿计算技术共同构成了其强大的算力版图。
存算一体技术：旨在通过将计算单元植入存储器中，直接在数据所在地进行处理，从而彻底打破“存储墙”瓶颈。它在处理人工智能（Artificial Intelligence，AI）推理、图计算等需要频繁访存的应用场景中，展现出巨大的能效优势。
光计算技术：利用光子作为信息载体进行计算，具备超高带宽、超低延迟和极低功耗的潜力。在需要进行大规模矩阵运算、卷积计算以及数据中心内部高速互联的场景中，光计算被寄予厚望。
量子计算技术：具有颠覆性的力量，基于量子力学的叠加和纠缠原理，能够为特定问题提供指数级的算力加速。它并非要取代经典计算，而是解决经典计算难以企及的特定问题，如大规模优化、复杂分子模拟、密码破译，作为独一无二的“专用加速器”存在。
1.3 量子计算：混合架构中的颠覆性力量在众多XPU中，量子计算因其独特的计算原理，在混合架构中扮演着不可或缺且无法替代的角色。它的力量源泉并非更快的时钟频率，而是对量子力学两大核心原理（叠加与纠缠）的精妙运用，使其在处理特定问题时能够探索远超经典计算机想象的庞大计算空间[4]。
量子叠加：经典比特在任何时刻只能是0或1，而一个量子比特则可以同时处于0和1的叠加态，就像一枚旋转中的硬币，既不是正面也不是反面，而是两者的某种概率组合。这意味着，N个量子比特可以同时表示2N个状态。这种指数级的并行表示能力，使得量子计算机在执行某些算法时，能够一次性对所有可能的输入进行运算，从而带来潜在的指数级加速。
量子纠缠：当两个或多个量子比特发生纠缠时，它们会形成一个不可分割的整体，无论相隔多远，对其中一个的操作会瞬间影响另一个的状态。这种“幽灵般的超距作用”是量子计算独有的强大资源，它能够在量子比特间建立起经典计算无法模拟的复杂关联，是实现许多强大量子算法的关键。
在当前的含噪声中等规模量子（Noisy Intermediate-Scale Quantum，NISQ）时代，多种物理平台（如超导电路、光量子、中性原子等）正并行发展，而离子阱技术凭借其一系列综合优势，成为了构建高质量量子处理单元（Quantum Processing Unit，QPU）的领先方案之一。离子阱量子计算机通过精密的电磁场将单个离子（带电原子）囚禁在超高真空中，形成天然、完美且全同的量子比特，并利用激光对其进行高精度操控[5]。
图1展示了线性排列的离子被电极囚禁，多束不同功能（冷却、初始化、门操作、读出）的激光精确地作用于单个或多个离子。图1 离子阱量子计算机原理示意图
这种方案的突出优点包括以下3点。
（1）长相干时间：离子比特被悬浮于真空中，与环境的耦合极弱，极少受到热噪声或材料缺陷的干扰。这使其能长时间保持脆弱的量子叠加态（长达数秒甚至数分钟），远超其他平台。这意味着量子计算机可以执行更深、更复杂的量子算法（即更多的量子门操作），从而有潜力解决更具挑战性的问题并获得更精确的结果。
（2）高门操作保真度：离子是自然界的基本粒子，每个量子比特都完全相同，无需担心制造误差。同时， 操控离子的激光技术已经极为成熟和精确，使得对离子比特进行的单比特和双比特量子门操作可以达到极高的精确度，这直接关系到计算结果的可靠性，是减少计算错误、提升算法性能的关键。
（3）高连接性潜力：与许多具有固定、近邻耦合拓扑结构的平台不同，离子阱可以通过动态改变囚禁电场的电压，实现“离子穿梭”。这意味着可以物理地移动离子，使其与任意其他离子在特定“相互作用区”发生纠缠。这赋予了离子阱QPU动态可重构的全连接能力，使其在映射和解决具有复杂相互关系的优化问题（如本文后续将探讨的6G波束赋形问题）时，无需引入大量辅助比特或复杂的映射策略，因而更具灵活性和效率。
这些特性为混合计算架构在攻克重大科学与工程挑战上，提供了坚实而可靠的技术可能性，使量子计算真正成为推动算力革命的颠覆性力量。在当前的NISQ时代，包括离子阱在内的所有主流量子计算平台仍面临着共同的挑战。离子阱技术在量子比特的规模化扩展以及门操作速度（相较于超导等平台较慢）方面仍存在瓶颈。本文之所以选择离子阱平台进行探索，是基于其长相干时间、高门操作保真度以及关键的高连接性潜力，使其在处理6G波束赋形这类具有复杂内在关联的组合优化问题时，展现出独特的优势。高连接性可以更高效地映射问题，而长相干时间与高保真度则为执行更深、更可靠的量子算法提供了基础。因此，本文的研究并非宣告该技术已完全成熟，而是在正视当前硬件能力限制、并充分利用其特定优势的前提下，对混合计算框架解决现实工程问题的巨大潜力，进行一次前沿的、有价值的探索与验证。
2 应用探索：量子计算赋能6G通信波束赋形优化
2.1 6G通信中的波束赋形优化难题面向2030年及未来的6G网络，大规模天线（Massive MIMO）和超大规模天线（Ultra-Massive MIMO）将成为基站的标准配置，以应对高密度、高容量的连接需求。在这样的MU-MIMO场景中，波束赋形技术，即精确控制天线阵列的信号相位和幅度，为每个用户“定制”专属信号波束，是提升频谱效率和系统容量的核心。然而，其背后隐藏着一个极具挑战的组合优化问题：在任意时刻，基站需要从众多活跃用户中，选择出一个最优的用户子集进行同时服务，并为它们计算出最优的波束赋形方案，以最大化系统总速率，同时满足每个用户的服务质量（Quality of Service， QoS）要求和基站的总功率限制。
这个问题的计算复杂度随着用户数（U）和天线数的增加呈指数级增长[6]。例如，从U个用户中选择K个进行服务，组合数就已十分庞大。传统的经典计算方法在求解此类计算起来极具挑战性的组合优化问题时“捉襟见肘”。
启发式算法（如贪心算法）：虽然速度快，但极易陷入局部最优解，导致系统性能远非理论最佳，尤其是在用户密集、信道环境复杂的场景下性能下降明显。
穷举搜索：可以找到全局最优解，但其计算量随用户数指数增长，对于6G要求的毫秒级实时决策而言完全不可行。
凸优化近似等方法：需要对原问题进行简化，这会引入模型误差，牺牲解的最优性。
因此，经典计算在求解速度和解质量之间面临着难以调和的矛盾，形成了制约6G网络性能潜力的关键算力瓶颈。
2.2 量子-经典混合计算解决方案为突破上述瓶颈，基于离子阱的量子-经典混合计算提供了一种创新的解决方案。该方案的核心是任务分解，它并非简单地用量子计算替代经典计算，而是将两种计算范式的优势进行高效协同[7]。经典计算凭借其在逻辑控制、数据处理和精确计算上的成熟优势，承担起整个流程的“总调度”和“翻译官”角色；而量子计算则发挥其在处理组合优化问题上的独特潜力，专注于攻克计算中的核心瓶颈。如图2所示，左侧为经典处理单元（CPU），包含接口模块、预计算模块、经典优化器、后处理模块[8]。右侧为量子处理单元（QPU）-离子阱，包含离子阱芯片、激光系统、控制电子系统。两者通过高速接口连接，CPU向QPU发送指令和参数，QPU向CPU返回测量结果，整个系统分工明确，形成了一个高效的协同整体。图2 混合计算系统架构图
经典处理单元（CPU）：作为系统的“大脑”和控制中枢，其职责贯穿始终。它不仅负责与外部6G网络实体（如基站）交互，获取实时的信道状态信息（Channel State Information， CSI），还承担着将复杂的通信工程问题翻译成量子计算机能够理解的数学语言（伊辛模型）的关键任务。在优化过程中，它运行经典优化算法，根据量子计算的“试算”结果，迭代地指导量子算法调整参数。最后，当量子计算给出概率性的最优解方向后，它负责将这个解翻译回通信领域的具体指令，并执行高精度的经典后处理计算，生成最终的波束赋形方案。
量子处理单元（QPU）：作为系统的“心脏”和专用的“优化加速器”，其任务专一而关键，即解决经典计算难以处理的组合爆炸问题。它接收来自CPU“翻译”好的问题模型和指令，并在高性能的离子阱硬件上运行QAOA。其计算过程如下。2.3 关键技术与工作流程该混合计算方案的设计，依赖于一套精密的衔接经典与量子世界的工作流程。如图3所示，该流程将通信问题转化为量子算法，通过量子-经典协同迭代，最终找到高质量的解决方案。图3 量子-经典混合优化工作流程图
问题映射：将通信优化问题“翻译”为伊辛模型，这是实现混合计算的第一步，也是至关重要的一步。CPU需要将通信领域的优化问题，转化为量子计算机可以处理的数学形式。这个过程如同翻译，目标是生成一个伊辛模型的哈密顿量HP，其基态（能量最低的状态）就对应着原问题的最优解。
建立优化模型：将用户选择问题形式化。引入一个二元决策向量x=(x1,x2,...,xU)，其中xk=1表示选择用户k，反之则不选择。优化目标是最大化系统和速率Rsum(x)，同时满足一系列约束。
转化为二次无约束二元优化（Quadratic Unconstrained Binary Optimization， QUBO）形式：通过引入惩罚项，将带约束的优化问题转化为一个QUBO问题。其目标是最小化一个代价函数C(x)，形式如公式（3）所示。2.3.1 核心求解：QAOA这里需要特别说明，求解伊辛模型（或其等价的QUBO形式）并非只有基于通用量子门电路的算法这一条路径。量子退火是另一种更为成熟的专门用于解决优化问题的技术路线，通过引导一个量子系统绝热演化至其基态来直接找到问题的解。本文之所以选择基于门模型的QAOA，主要基于以下考量：首先，QAOA是为近期通用量子计算设备设计的代表性变分算法，探索其在NISQ硬件上的应用潜力本身具有重要意义；其次，其“量子计算-经典反馈”的变分特性，能够与经典优化器进行深度协同，为混合计算框架提供了极大的灵活性；最后，它为未来向更强大的容错通用量子计算平滑演进提供了清晰的路径。至于QAOA与量子退火在具体问题上的效率优劣，是一个当前活跃的研究课题，其结论高度依赖于问题结构及各自硬件平台的具体进展，本文对此不展开深入对比。
回到本课题的方法，在获得问题哈密顿量HP后，CPU将其和一组初始变分参数(γ,β)下发给QPU。QPU在离子阱平台上执行QAOA算法，这是一个特别适合NISQ时代硬件的变分量子算法。
制备初始态：算法从一个所有量子比特的均匀叠加态开始，这个状态包含了所有2U个可能解的等幅叠加，详见式（1）。
迭代演化：算法通过交替应用两个幺正算符来演化这个量子态，共进行p层，详见上文的“量子演化”部分。
2.3.2 闭环迭代与后处理闭环迭代优化：QPU制备出最终态|ψ(γ,β)>后，对其进行多次测量，并将统计结果返回给CPU。CPU根据这些结果计算出HP的期望值（即当前参数下的代价值）<HP>。需要指出的是，对于QAOA这类变分量子算法，其经典优化环节的收敛性并非绝对保证，因为优化过程是在一个高维非凸的能量景观中寻找最小值，理论上存在陷入局部最优的风险。为应对这一挑战，本文选用同步扰动随机近似（Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation， SPSA）算法作为经典优化器，该算法在处理由量子测量带来的随机噪声时具有良好的鲁棒性。它根据计算出的代价值，迭代地计算出一组更好的变分参数(γ',β')，并再次下发给QPU。这个“量子计算-经典反馈”的闭环会迭代进行，直到参数收敛或达到预设的迭代次数。本文的数值仿真结果也从实践上得到验证，对于所研究的波束赋形问题，该混合优化流程是收敛且有效的。
结果提取与后处理：循环结束后，CPU使用找到的最优参数指令QPU进行多次高精度测量，并将出现频率最高的测量结果（一串0和1的经典比特）作为问题的最优解。最后，CPU将这串比特翻译回用户选择方案，并利用高性能的经典算法为选定的用户计算出最终的波束赋形矩阵，下发给基站执行。
3 仿真验证与性能分析
上一章详细阐述了量子-经典混合计算框架的理论原理与算法流程。然而，理论上的可行性必须通过严谨的实验验证才能转化为可信的性能评估。为定量地、可复现地评估该框架在解决未来6G网络波束赋形优化问题上的实际效果，并清晰地揭示其相较于传统方法的潜在优势，本章将从理论走向实践，构建一个符合业界标准的通信仿真环境。通过大规模的数值模拟，对该方案的性能进行深入、多维度的对比分析。
3.1 仿真环境与参数设置仿真环境旨在模拟一个典型的、具有前瞻性的高密度城市通信场景，其关键指标参考了业界对未来6G网络的设想，以确保评估结果具备现实参考价值。本文选取城市微蜂窝（Urban Micro， UMi）模型，并设定了较高的用户密度（30个用户中选8个），这足以使传统低复杂度算法的性能遭遇瓶颈。
对比算法选用贪心算法。选择该算法是因为它是一种广泛应用、计算复杂度低的经典启发式方法，能够作为一个有效的基准，清晰地衡量量子方案在解质量上的提升幅度。
混合方案的核心是QAOA，并设定了p=5的层数。这一层数的选择是在当前NISQ硬件的相干时间限制与算法性能之间取得的务实平衡，旨在模拟近期内可实现的量子计算能力。与之配合的经典优化器为SPSA，该优化器对量子测量带来的统计噪声具有良好的鲁棒性。详细仿真参数如表1所示。
表1 仿真参数表注：场景模型及核心参数参考3GPP TR 38.901标准。
3.2 性能对比与深度分析在上述仿真环境下，针对随机生成的用户位置和信道条件进行了1 000次蒙特卡洛实验，并将量子-经典混合方法与贪心算法的平均性能进行对比，混合方法展现出平均15%~20%的性能提升，如图4所示。图4 算法性能对比示意图
求解速度与实时性分析：根据方案设计，整个混合计算流程的时延主要由经典预/后处理、量子线路执行以及两者间的通信开销构成。基于当前离子阱硬件的门操作速度（微秒级）和测量时间估算，完成一次QAOA计算的核心量子部分耗时极短。这一速度不仅远快于需要进行大量迭代搜索才能获得高质量解的复杂经典算法（如遗传算法），也足以满足未来6G网络对空中接口严苛的实时性要求，使得在动态变化的用户和信道环境中进行近乎实时的资源调度成为可能。
解质量与系统性能分析：从图4可以清晰地看到，量子-经典混合方法的系统和速率始终显著高于贪心算法。造成这一差距的根本原因在于贪心算法这类经典启发式算法的内在机理：贪心算法的决策是“短视”的。它在每一步都选择当前看起来最优的用户，但没有考虑这个选择对后续用户造成的干扰，导致最终选出的用户组合内部干扰严重，系统整体性能低下。
量子-经典混合方法则得益于QAOA的全局探索能力。通过量子叠加，系统能够同时评估所有可能的用户组合，并通过量子干涉效应，使得那些信道条件更“正交”、相互干扰更小的用户组合的概率幅得到增强。因此，它能够找到一个全局更优的解，有效抑制了多用户间的干扰。本次仿真结果表明，该方案能够带来15%~20%的系统和速率提升。这意味着在相同的频谱和功率资源下，网络可以服务更多用户、提供更高的数据速率，从而显著提升网络性能和用户体验。
从可扩展性与未来潜力分析，该方案展现了良好的可扩展性。仿真表明，随着问题规模（如从更多用户中选择更多人服务）的增大，诸如贪心算法这类经典启发式算法的性能会因其“短视”而急剧恶化，而量子计算的优势则会随着问题规模的增大而愈发凸显，因为其计算空间（2U）的增长能够容纳更复杂的组合可能性。虽然当前NISQ硬件的规模和保真度仍是制约因素，但随着量子技术的不断进步，该混合计算框架处理更大规模、更复杂优化问题的能力将持续增强，展现出巨大的发展潜力。
综上所述，仿真结果清晰地验证了量子-经典混合方法在赋能未来通信网络、突破传统算力瓶颈方面的巨大潜力。它不仅在求解速度上满足了未来网络的实时性需求，更在解质量和系统性能上表现出显著且可扩展的优越性。
4 混合计算架构的机遇与挑战
混合计算架构的未来充满机遇，但也面临着多重挑战，需要产学研各界协同攻克。硬件层面，量子比特的扩展性、相干性与纠错能力，以及其他前沿计算技术的工艺成熟度和成本控制，是决定其能否规模化应用的基础。软件层面，当前亟需发展统一的编程模型、高效的编译器和开放的云平台，以屏蔽底层硬件的复杂性，降低开发门槛，构建繁荣的开发者生态。算法层面，则需要持续创造更多能充分发挥混合架构优势的新型算法，将更多领域的难题“翻译”成混合系统可以高效求解的语言。
展望未来，混合计算的应用将深化至网络路由优化、动态频谱分配等更复杂的场景，并拓展至新药研发、金融建模、新材料发现等更广阔的、有重大影响的领域。为此，构建开放的软硬件生态、加强产学研合作以加速技术迭代、培养具备经典与前沿计算双重知识背景的跨学科人才，将是推动这场计算革命的关键。
5 结束语
混合计算是后摩尔时代高性能计算发展的必然趋势，标志着计算范式从单一走向多元协同的重大转折。本文通过深度剖析量子计算在6G通信中的前沿应用，具体展示了这种融合范式的强大生命力。该案例不仅为解决下一代通信网络的关键难题提供了创新的技术思路，更为其他领域探索和应用混合计算解决方案提供了范例和信心，由多种计算技术协同驱动的、更加智能和高效的未来正加速到来。
