Исследователи Amazon Web Services (AWS), Nvidia, Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли и NASA предложили модель для оценки взаимодействия квантовых процессоров с классическими суперкомпьютерами.
Она позволяет определить, когда квантовое оборудование необходимо размещать рядом с высокопроизводительной вычислительной инфраструктурой, а когда для работы достаточно удаленного доступа через облако.
Требования зависят от типа задачи
Исследователи разделили квантово-классическое взаимодействие на два уровня:
Первый связан с управлением оборудованием в реальном времени. К нему относятся калибровка физических кубитов и обработка данных квантовой коррекции ошибок.
Второй охватывает гибридные алгоритмы, в которых классический компьютер и квантовый процессор поочередно выполняют части расчета.
При коррекции ошибок классическая система анализирует контрольные измерения и определяет, какие сбои необходимо исправить. Обработка должна укладываться в интервалы от долей микросекунды до нескольких микросекунд. Для таких задач необходима прямая связь с минимальной задержкой. Удаленное подключение через обычную сеть не подойдет.
Во втором случае задержка влияет на продолжительность работы, но не всегда определяет возможность выполнить алгоритм. Поэтому некоторым задачам достаточно облачного доступа к квантовому устройству.
Удаленный доступ подходит не всем алгоритмам
Авторы разделили время выполнения гибридного алгоритма на классические вычисления, работу квантового процессора и обмен данными.
Если основную часть цикла занимает обработка информации, сокращение сетевой задержки почти не ускоряет расчет. Если алгоритм требует частых обменов, быстрое соединение становится критичным.
Первым примером стала квантовая диагонализация на основе выборок (SQD), применяемая в квантовой химии. Авторы использовали данные эксперимента с 77 кубитами процессора IBM Heron. Основное время в этом сценарии занимала классическая обработка результатов. Доля коммуникационных издержек составила около 0,0001, поэтому удаленного доступа к квантовому процессору было достаточно.
Иной результат показал метод Монте-Карло по цепям Маркова с квантовым ускорением (QE-MCMC), протестированный на 10-кубитном устройстве IBM. Алгоритм требует частых последовательных обменов. При удаленном доступе коммуникационные издержки превышали время вычислений примерно в 1000 раз.
Однако мощность полноценного суперкомпьютера ему не требовалась. Для выполнения достаточно небольшого классического контроллера с низкой задержкой соединения.
Коррекция ошибок усилит требования
По мере перехода к логическим кубитам и отказоустойчивым квантовым компьютерам роль классической инфраструктуры будет расти. Система должна непрерывно обрабатывать измерения, обнаруживать ошибки и отправлять корректирующие команды. Скорость классической части начнет определять темп работы квантового компьютера.
Авторы ожидают, что крупным отказоустойчивым установкам потребуется более тесная интеграция с высокопроизводительными вычислительными системами. При этом универсальной архитектуры нет. Требования зависят от алгоритма, характеристик оборудования, числа обменов и объема передаваемых данных.
Исследователи предлагают использовать модель для регулярной переоценки инфраструктуры по мере развития квантовых процессоров и методов вычислений.
Напомним, в июле Nvidia открыла код ИИ-модуля для предварительной обработки сигналов квантовых ошибок. В симуляции связка с классическим декодером сократила частоту логических сбоев и ускорила обработку.
https://forklog.com/cryptorium/chto-takoe-kvantovye-vychisleniya-i-kvantovye-kompyutery
