SEEQC تعلن تحقيق مكاسب في فك ترميز QEC عبر مفكك ترميز أولي على الشريحة وNVIDIA Ising
تقول SEEQC إن عمليات المحاكاة تُظهر أن مفكك الترميز الأولي المعتمد على الشريحة لديها، عند إقرانه مع NVIDIA Ising وNVQLink، خفّض زمن استجابة فك ترميز QEC ومعدل الأخطاء المنطقية بنحو 50%.
تُرجمت هذه الصفحة من الإنجليزية. أسماء الشركات والمنتجات وروابط المصادر لم تتغير. اقرأ النسخة الأصلية بالإنجليزية
تقول SEEQC إنها أثبتت، عبر المحاكاة، طريقة أسرع للتعامل مع واحدة من أبرز نقاط الاختناق في الحوسبة الكمومية المتحمّلة للأخطاء: فك ترميز بيانات تصحيح الأخطاء. ووفقًا لإعلان الشركة، فإن بنية متعددة المراحل تجمع بين مفكك الترميز الأولي المعتمد على الشريحة من SEEQC ونماذج فك الترميز Ising من NVIDIA خفّضت كلًا من زمن استجابة فك الترميز ومعدل الخطأ المنطقي بنحو 50% مقارنة باستخدام NVIDIA Ising وحده كمفكك ترميز أولي.
ما الذي أُعلن
كُشف عن النتيجة في 22 أكتوبر ضمن إعلان للشركة نشره The Quantum Insider. وقالت SEEQC إنها دمجت مفكك الترميز الأولي الخاص بها في معالج كمومي مُماثَل ومكدس بنية شمل زمن استجابة واقعيًا لمفكك الترميز عند التوسع. وفي هذا الإعداد، عملت عتاد SEEQC كطبقة خلفية لـ NVIDIA Ising Decoding، بينما وفّر SEEQC Digital Link وNVIDIA NVQLink مسار الاتصال منخفض زمن الاستجابة بين النظام الكمومي والحوسبة المسرَّعة بوحدات GPU.
وكان خط الأساس للمقارنة، بحسب الإعلان، هو تشغيل NVIDIA Ising كمفكك ترميز أولي مستقل. وبالمقارنة مع هذا المرجع، قالت SEEQC إن النهج الموحّد حسّن المقياسين اللذين أبرزتهما على أنهما حاسمان لتوسيع الأنظمة المتحمّلة للأخطاء: زمن فك الترميز وأداء الخطأ المنطقي.
وقال John Levy، الرئيس التنفيذي لـ SEEQC، إن هذا العمل يشير إلى اقتران أوثق بين المعالجات الكمومية وبنية الحوسبة عالية الأداء.
التفاصيل التقنية
ينتج عن تصحيح الأخطاء الكمومية كميات كبيرة من بيانات المتلازمة يجب معالجتها بسرعة كافية لمواكبة العمليات الكمومية. وترى SEEQC أن جزءًا من هذه المعالجة ينبغي أن يحدث على مقربة أكبر بكثير من المعالج الكمومي، بدلًا من إرسال جميع البيانات إلى موارد كلاسيكية أعلى مستوى.
وفي البنية المعلَن عنها، ينفّذ مفكك الترميز الأولي على مستوى الشريحة من SEEQC معالجة متخصصة قرب QPU، ما يقلل حركة البيانات قبل تمرير المعلومات إلى أنظمة قائمة على GPU تشغّل NVIDIA Ising. وتقول الشركة إن هذا الترتيب يخفّض أعباء الاتصال ويُسرّع خطوات فك الترميز الحرجة.
ويُعد دور الربط البيني عنصرًا محوريًا أيضًا في هذا الادعاء. فقد أشارت SEEQC إلى Digital Link الخاص بها إلى جانب NVIDIA NVQLink بوصفهما الإطار الذي يتيح تبادلًا منخفض زمن الاستجابة بين الجانب الكمومي وبيئة الحوسبة المسرَّعة. وتصف NVIDIA NVQLink بأنه بنية ربط بيني مفتوحة بين QPU وGPU، ومصممة للمهام الآنية مثل المعايرة وتصحيح الأخطاء الكمومية.
والنتيجة المُعلنة مستمدة من المحاكاة، وليست من عرض حيّ بالعتاد لمكدس النظام الكامل.
لماذا يهم ذلك
بالنسبة إلى مطوري العتاد الكمومي، لا يتعلق تصحيح الأخطاء بأداء الشيفرة فقط، بل ببنية النظام ككل. إذ يمكن لزمن الاستجابة ونقل البيانات وأعباء الحوسبة الكلاسيكية أن تحد جميعها من قابلية التوسع، حتى لو تحسّن عتاد الكيوبتات.
وتُعد النتيجة التي أعلنتها SEEQC لافتة لأنها تطرح فك الترميز بوصفه مشكلة أنظمة موزعة: بعض الوظائف تُنفَّذ على مستوى الشريحة، وأخرى على بنية GPU التحتية. وإذا صمد هذا التقسيم للمهام في العتاد المدمج، فقد يقلل العبء على كل من مكدس التحكم الكلاسيكي والمعالج الكمومي الأساسي.
كما ينسجم الإعلان مع توجه أوسع في الصناعة نحو أنظمة هجينة كمومية-كلاسيكية، تُربط فيها العتاد الكمومي المتخصص بإحكام مع الحوسبة التقليدية عالية الأداء.
ما الذي ينبغي متابعته
قالت SEEQC إن الخطوة التالية هي دمج مكونات النظام التي جرى عرضها في معالج كمومي مع تكامل من شريحة إلى شريحة داخل بنية HPC متقدمة. وتقول الشركة إن هذا العمل يهدف إلى تقييم مكاسب إضافية في أداء تصحيح الأخطاء الكمومية وقابلية التوسع، فضلًا عن أعباء عمل هجينة كمومية-كلاسيكية أخرى.
ويبقى السؤال الأساسي الآن هو ما إذا كان بالإمكان إعادة إنتاج الفائدة التي أظهرتها المحاكاة في عتاد منشور فعليًا، حيث كثيرًا ما تعقّد تعقيدات الواجهات والتوقيت وضوضاء النظام الأفكار المعمارية الواعدة. وبالنسبة إلى المستثمرين والفرق التقنية على حد سواء، ستكون المحطة التالية ذات الدلالة الحقيقية هي تقديم دليل من معالج كمومي مدمج، لا من المحاكاة وحدها.
المصادر
تستند الحقائق الواردة في هذه الصفحة إلى المصادر أدناه، كما جمعها DesignQuantum.
- SEEQC Combines Chip-Based Processing With NVIDIA AI to Improve Quantum Error Correction thequantuminsider.com
- NVIDIA NVQLink for Quantum Computing nvidia.com