BlueQubit заявляет о превосходстве в сэмплировании случайных схем на облачном чипе IBM Nighthawk r2
Препринт BlueQubit описывает сэмплирование случайных схем на 61 кубите процессора IBM ibm_phoenix за 19 секунд; на суперкомпьютере Frontier это заняло бы около 110 лет.
Эта страница переведена с английского. Названия компаний и продуктов, а также ссылки на источники оставлены без изменений. Читать оригинал на английском
Исследователи BlueQubit вместе с соавторами, связанными с EPFL и XPRIZE Foundation, сообщают о вычислительном квантовом превосходстве в сэмплировании случайных схем на коммерческом процессоре IBM, которым может воспользоваться любой, у кого есть облачный доступ. Согласно препринту, 61-кубитный эксперимент на 120-кубитном чипе IBM ibm_phoenix, построенном на архитектуре Nighthawk r2 второго поколения, за 19 секунд дал набор выборок, воспроизведение которого на суперкомпьютере Frontier заняло бы, по оценке, 110 лет.
Что было объявлено
Статья Quantum computational advantage in random-circuit sampling on IBM superconducting quantum computers опубликована на arXiv, а 28 октября о ней написал Quantum Computing Report. Авторы подчёркивают, что схемы компилировались и запускались через стандартный облачный процесс Qiskit без какой-либо калибровки под бенчмарк. Насколько им известно, пишут они, это первая подобная демонстрация на коммерческом и широко доступном процессоре, которую могли бы повторить большинство пользователей-неспециалистов. Схемы, скрипты и полный набор из миллиона выборок опубликованы на GitHub.
Технические подробности
При сэмплировании случайных схем выполняются слои случайных вентилей, а машина выдаёт битовые строки; задача для классического компьютера — получить выборки сопоставимого качества. Команда выбрала 61 кубит и 102 элемента связи на чипе с квадратной решёткой по последним калибровочным данным и применила нативные вентили CZ по четырёхцветной «кирпичной» схеме.
Точность оценивалась двумя независимыми способами — зеркальным бенчмаркингом и бенчмаркингом перекрёстной энтропии (XEB) по фрагментам, — и методы согласовывались на всех глубинах. На опорной глубине 36 циклов, содержащей 918 вентилей CZ, оценённая точность составила около 2,3 × 10⁻³. Именно на этой глубине стоимость тензорно-сетевого моделирования для системы такого размера перестаёт расти с глубиной. Согласно модели затрат авторов, классическое получение миллиона битовых строк потребовало бы около 1,2 × 10²⁷ машинных операций — примерно 110 лет на Frontier. Весь эксперимент занял около 11 минут процессорного времени.
Статья также измеряет прогресс между поколениями чипов IBM: точность на цикл выросла с 0,836 на устройстве Nighthawk r1 первого поколения (ibm_miami) до 0,872 на r2, что на глубоких схемах даёт более чем порядок величины. Авторы проверили атаки «разрезания», которые пытаются подделать показатель XEB, разбивая схему на части, и установили, что ни одна не достигла экспериментального значения на 36 циклах; самая сильная отставала примерно в десять раз.
Почему это важно
Поскольку эксперимент проводился через обычный облачный доступ, а схемы, данные и код открыты, другие пользователи могут попытаться воспроизвести его, а не принимать утверждение на веру. Работа также даёт наглядную меру того, насколько улучшилось сверхпроводниковое оборудование IBM между двумя поколениями чипов.
За чем следить
Авторы осторожно оговаривают пределы своего утверждения. Их классическая оценка предполагает неограниченную память и свёртки отдельных амплитуд, и они отмечают, что приближённые, многоамплитудные методы, слайсинг и состояния матричного произведения могут снизить классические затраты, как это уже случалось с прежними экспериментами по превосходству. Работа — препринт, поэтому следующими проверками станут рецензирование и попытки групп классического моделирования сократить разрыв.
Источники
Факты на этой странице взяты из указанных ниже источников и собраны 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