BlueQubit rivendica un vantaggio nel campionamento di circuiti casuali sul chip cloud Nighthawk r2 di IBM
Un preprint di BlueQubit riporta un campionamento di circuiti casuali a 61 qubit su ibm_phoenix di IBM in 19 secondi, stimando circa 110 anni sul supercomputer Frontier.
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I ricercatori di BlueQubit, insieme a collaboratori affiliati all'EPFL e alla XPRIZE Foundation, riportano un vantaggio quantistico computazionale nel campionamento di circuiti casuali su un processore commerciale IBM utilizzabile da chiunque abbia accesso al cloud. Secondo il preprint, un esperimento a 61 qubit sul chip ibm_phoenix da 120 qubit di IBM, basato sull'architettura Nighthawk r2 di seconda generazione, ha prodotto in 19 secondi un insieme di campioni che richiederebbe circa 110 anni per essere riprodotto sul supercomputer Frontier.
Cosa è stato annunciato
L'articolo, Quantum computational advantage in random-circuit sampling on IBM superconducting quantum computers, è stato pubblicato su arXiv e ripreso da Quantum Computing Report il 28 ottobre. Gli autori sottolineano che i circuiti sono stati compilati ed eseguiti tramite il flusso di lavoro standard di Qiskit nel cloud, senza alcuna calibrazione mirata al benchmark. Per quanto a loro noto, scrivono, si tratta della prima dimostrazione di questo tipo su un processore commerciale e ampiamente accessibile che la maggior parte degli utenti non esperti potrebbe replicare. Circuiti, script e l'intero insieme di un milione di campioni sono pubblicati su GitHub.
I dettagli tecnici
Il campionamento di circuiti casuali esegue strati di porte casuali e chiede alla macchina di produrre stringhe di bit; la sfida per un computer classico è generare campioni di qualità paragonabile. Il gruppo ha selezionato 61 qubit e 102 accoppiatori sul chip a reticolo quadrato in base ai dati di calibrazione più recenti, applicando poi porte CZ native secondo uno schema a mattoni a quattro colori.
La fedeltà è stata stimata in due modi indipendenti, con il mirror benchmarking e con il cross-entropy benchmarking (XEB) a patch, e i metodi hanno concordato a tutte le profondità. Alla profondità di riferimento di 36 cicli, che comprende 918 porte CZ, la fedeltà stimata era di circa 2,3 × 10⁻³. È a questa profondità che il costo della simulazione a reti tensoriali smette di crescere con la profondità per questa dimensione del sistema. Secondo il modello di costo degli autori, campionare classicamente un milione di stringhe di bit richiederebbe circa 1,2 × 10²⁷ operazioni macchina, circa 110 anni su Frontier. L'intero esperimento ha usato circa 11 minuti di tempo del processore.
L'articolo misura anche i progressi tra generazioni di chip IBM: la fedeltà per ciclo è salita da 0,836 sul dispositivo Nighthawk r1 di prima generazione (ibm_miami) a 0,872 su r2, il che si traduce in oltre un ordine di grandezza sui circuiti profondi. Gli autori hanno testato attacchi di "taglio" che cercano di falsificare il punteggio XEB suddividendo il circuito in parti, e hanno verificato che nessuno raggiungeva il punteggio sperimentale a 36 cicli; il più forte restava circa dieci volte al di sotto.
Perché è importante
Poiché l'esperimento è stato eseguito con un normale accesso cloud e circuiti, dati e codice sono pubblici, altri utenti possono provare a riprodurlo invece di fidarsi sulla parola. L'articolo offre inoltre un metro concreto di quanto l'hardware superconduttore di IBM sia migliorato tra due generazioni di chip.
Cosa osservare
Gli autori sono cauti sui limiti della loro affermazione. La stima classica presuppone memoria illimitata e contrazioni a singola ampiezza, e notano che metodi approssimati, a ampiezze multiple, di slicing e a stati prodotto di matrici potrebbero ridurre i costi classici, come accaduto con precedenti esperimenti di vantaggio. Il lavoro è un preprint: la revisione paritaria e i tentativi dei gruppi di simulazione classica di ridurre il divario saranno le prossime prove.
Fonti
I fatti riportati in questa pagina provengono dalle fonti sotto indicate, raccolte da DesignQuantum.
- Quantum computational advantage in random-circuit sampling on IBM superconducting quantum computers (arXiv preprint) arxiv.org
- rcs-nighthawk: circuits, data and code (GitHub) github.com
- BlueQubit Benchmarks Quantum Computational Advantage in Random-Circuit Sampling on IBM Nighthawk r2 Hardware (Quantum Computing Report) quantumcomputingreport.com