BlueQubit ogłasza przewagę w próbkowaniu losowych obwodów na chmurowym chipie IBM Nighthawk r2
Preprint BlueQubit opisuje próbkowanie losowych obwodów na 61 kubitach procesora ibm_phoenix IBM w 19 sekund, co na superkomputerze Frontier zajęłoby szacunkowo około 110 lat.
Ta strona została przetłumaczona z angielskiego. Nazwy firm i produktów oraz linki do źródeł pozostają bez zmian. Przeczytaj oryginał po angielsku
Badacze z BlueQubit, wraz ze współpracownikami związanymi z EPFL i XPRIZE Foundation, informują o obliczeniowej przewadze kwantowej w próbkowaniu losowych obwodów na komercyjnym procesorze IBM, z którego może korzystać każdy z dostępem do chmury. Według ich preprintu eksperyment z 61 kubitami na 120-kubitowym chipie IBM ibm_phoenix, opartym na architekturze Nighthawk r2 drugiej generacji, w 19 sekund wygenerował zbiór próbek, którego odtworzenie na superkomputerze Frontier zajęłoby szacunkowo 110 lat.
Co ogłoszono
Praca Quantum computational advantage in random-circuit sampling on IBM superconducting quantum computers ukazała się w arXiv, a 28 października opisał ją Quantum Computing Report. Autorzy podkreślają, że obwody skompilowano i uruchomiono w standardowym chmurowym procesie Qiskit, bez kalibracji dopasowanej do benchmarku. Według ich wiedzy, piszą, to pierwsza taka demonstracja na komercyjnym i szeroko dostępnym procesorze, którą większość niespecjalistów mogłaby powtórzyć. Obwody, skrypty i pełny zbiór miliona próbek opublikowano w GitHub.
Szczegóły techniczne
Próbkowanie losowych obwodów polega na wykonywaniu warstw losowych bramek i odczytywaniu ciągów bitów; wyzwaniem dla komputera klasycznego jest wygenerowanie próbek porównywalnej jakości. Zespół wybrał 61 kubitów i 102 sprzęgacze na chipie o kwadratowej siatce na podstawie najnowszych danych kalibracyjnych, a następnie zastosował natywne bramki CZ w czterokolorowym wzorze cegiełkowym.
Wierność oszacowano dwiema niezależnymi metodami, benchmarkingiem lustrzanym i benchmarkingiem entropii krzyżowej (XEB) z podziałem na fragmenty, i obie metody zgadzały się na wszystkich głębokościach. Przy głębokości referencyjnej 36 cykli, obejmującej 918 bramek CZ, szacowana wierność wyniosła około 2,3 × 10⁻³. Na tej głębokości koszt symulacji sieciami tensorowymi przestaje rosnąć wraz z głębokością dla układu tej wielkości. Według modelu kosztów autorów klasyczne wygenerowanie miliona ciągów bitów wymagałoby około 1,2 × 10²⁷ operacji maszynowych, czyli mniej więcej 110 lat na Frontier. Cały eksperyment zużył około 11 minut czasu procesora.
Praca mierzy też postęp między generacjami chipów IBM: wierność na cykl wzrosła z 0,836 na urządzeniu Nighthawk r1 pierwszej generacji (ibm_miami) do 0,872 na r2, co w głębokich obwodach daje ponad rząd wielkości. Autorzy przetestowali ataki typu „przecięcia”, które próbują sfałszować wynik XEB, dzieląc obwód na części, i stwierdzili, że żaden nie osiągnął wyniku eksperymentalnego przy 36 cyklach; najsilniejszy był około dziesięciokrotnie słabszy.
Dlaczego to ważne
Ponieważ eksperyment przeprowadzono przez zwykły dostęp do chmury, a obwody, dane i kod są publiczne, inni użytkownicy mogą spróbować go odtworzyć, zamiast przyjmować twierdzenie na wiarę. Praca daje też konkretną miarę tego, jak bardzo nadprzewodzący sprzęt IBM poprawił się między dwiema generacjami chipów.
Na co zwrócić uwagę
Autorzy ostrożnie wskazują granice swojego twierdzenia. Ich klasyczne oszacowanie zakłada nieograniczoną pamięć i kontrakcje pojedynczych amplitud; zauważają, że metody przybliżone, wieloamplitudowe, slicing oraz stany iloczynu macierzy mogłyby obniżyć koszty klasyczne, jak działo się w przypadku wcześniejszych eksperymentów przewagi. Praca jest preprintem, więc kolejnymi sprawdzianami będą recenzja naukowa i próby zmniejszenia różnicy przez zespoły zajmujące się symulacją klasyczną.
Źródła
Fakty na tej stronie pochodzą z poniższych źródeł, zebranych przez 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