IBM, AMD i Centrum Nauk Kwantowych Departamentu Energii w Oak Ridge National Laboratory zaprezentowały dziś platformę wspólnego projektowania do kwantowej korekcji błędów, zbudowaną wokół sprzętu kwantowego i klasycznego, znajdującego się w tym samym obiekcie. W ośrodku IBM w Poughkeepsie w stanie Nowy Jork, komputery kwantowe IBM, w tym 120-kubitowy procesor IBM Quantum Nighthawk, znajdują się w tej samej lokalizacji co Umbra, system obliczeniowy o wysokiej wydajności ORNL zbudowany na procesorach graficznych AMD Instinct MI355X i procesorach AMD EPYC piątej generacji. Sprzęt AMD odpowiada za klasyczną stronę badań: dekodowanie, optymalizację i orkiestrację oprogramowania.
Klasyczne obliczenia do kwantowej korekcji błędów
Kody korekcji błędów rozprowadzają informacje kwantowe po wielu fizycznych kubitach i powtarzają kontrole w poszukiwaniu oznak problemów. Komputer klasyczny odczytuje każdą rundę kontroli i ustala, które kubity uległy awarii – zadanie to IBM nazywa dekodowaniem – a dekoder musi nadążać za procesorem kwantowym. Obecnie komputery kwantowe i klastry HPC rzadko znajdują się w tym samym obiekcie, dlatego naukowcy łączą się z maszyną kwantową za pośrednictwem chmury, wykonują klasyczną pracę na oddzielnych systemach i łączą je za pośrednictwem oddzielnych interfejsów API. Każde przekazanie powoduje opóźnienie i ogranicza liczbę eksperymentów, które zespół może przeprowadzić.
Platforma umieszcza obie połowy obok siebie, dzięki czemu naukowcy mogą testować korekcję błędów na prawdziwym sprzęcie kwantowym w ramach przepływów pracy, którym ma ona służyć, bez konieczności samodzielnego budowania tej infrastruktury. IBM twierdzi, że prace obejmują połączone kody, kody czasoprzestrzenne, dekodery uwzględniające algorytmy, optymalizację i kompilację obwodów uwzględniającą sprzęt oraz orkiestrację oprogramowania w ramach jednego stosu.
Jednym z celów jest hierarchiczna korekcja błędów, która nakłada wewnętrzny kod chroniący kubity w module na kod zewnętrzny, opakowujący logiczne kubity kodu wewnętrznego. Badania IBM szacują, że takie podejście pozwala na wykonanie biliona operacji logicznych przy fizycznym współczynniku błędu wynoszącym jeden na tysiąc, a dekodowanie odbywa się na każdej warstwie.
„Dzięki Umbrze będziemy mogli testować nowe pomysły, oceniać podejścia na dużą skalę i budować podwaliny pod bardziej niezawodne komputery kwantowe” – powiedział Travis Humble, dyrektor Centrum Nauki Kwantowej.
Procesory graficzne MI355X i procesory EPYC 5. generacji w Umbra
W dziedzinie kwantowej, Nighthawk oferuje badaczom łączność w sieci kwadratowej, najwyższą spośród wszystkich architektur procesorów IBM, wysoką przepustowość obwodów oraz sterowanie impulsami w czasie rzeczywistym za pośrednictwem API IBM Quantum System. Naukowcy mogą mierzyć kubity w trakcie obwodu, przetwarzać wyniki w czasie rzeczywistym, ustawiać dokładny czas sygnałów, które chronią kubity przed szumem, oraz pracować bezpośrednio z surowymi sygnałami pomiarowymi. Pozwala to zespołowi porównać koszty każdej metody korekcji błędów w kubitach, czasie, próbkach i klasycznych zasobach oraz określić, gdzie akceleracja GPU jest najbardziej pomocna.
W ujęciu klasycznym akceleratory MI355X umożliwiają badaczom trenowanie i ewaluację dekoderów na dużą skalę, a orkiestrację zapewniają procesory EPYC. Kolokacja utrzymuje niskie opóźnienie podczas dekodowania i wykonywania warunkowego, gdzie program kwantowy wybiera kolejną operację na podstawie pomiaru wykonanego w trakcie obliczeń. Ani IBM, ani AMD nie opublikowały danych dotyczących liczby węzłów, liczby procesorów GPU i CPU, danych dotyczących opóźnień dekodowania ani testów porównawczych dla wdrożenia. AMD oddzielnie opisało adaptacyjne układy SoC i FPGA do sterowania i odczytu z niskim opóźnieniem oraz ROCm do orkiestracji akceleratorów kwantowych w ramach swojej hybrydowej strategii kwantowej , ale ogłoszenie nie umieszcza ich w Umbra.
Platforma rozszerza wcześniejsze prace prowadzone przez te trzy organizacje. IBM i ORNL współpracują już za pośrednictwem Centrum Nauki Kwantowej (Quantum Science Center), a obie firmy wykazały podział obciążeń między komputerami kwantowymi IBM a superkomputerem Frontier, symulując materiały magnetyczne i obliczając konfiguracje molekularne potencjalnego paliwa fuzyjnego. W przypadku AMD, IBM wykorzystuje procesory graficzne AMD do przyspieszenia klasycznego etapu diagonalizacji w kwantowej diagonalizacji opartej na próbkach, a obie firmy zademonstrowały algorytm dekodujący błędy kwantowe na układach AMD.
Planowane połączenia z superkomputerami ORNL
Platforma połączy się z ośrodkiem Oak Ridge Leadership Computing Facility w Oak Ridge w stanie Tennessee. ORNL opisuje również połączenie z Lux, superkomputerem opartym na procesorach AMD, dzięki czemu prace kwantowe będą mogły być prowadzone w ramach szerszej infrastruktury laboratorium w zakresie sztucznej inteligencji i obliczeń naukowych. IBM i AMD twierdzą, że współpraca pozwoli zbadać, w jaki sposób przyszłe generacje obliczeń AMD, sieci i otwartego oprogramowania mogą być projektowane wspólnie z komputerami kwantowymi. Połączenia te opisano jako planowane, a ogłoszenie nie podaje daty ukończenia, harmonogramu dostępu zewnętrznego ani kamienia milowego dotyczącego powszechnej dostępności platformy.
Inicjatywa ta jest zgodna z misją DOE Quantum Genesis i jej celem stworzenia komputera kwantowego o znaczeniu naukowym do 2028 roku. Konkurs Q w ramach misji ma na celu stworzenie 100 kubitów logicznych wykonujących 100 000 operacji twardych do końca 2028 roku, a obecne eksperymenty IBM osiągają 70 kubitów logicznych i 438 operacji twardych, co stanowi około 230-krotną różnicę w liczbie operacji. IBM twierdzi, że wiedza zespołów na temat korekcji błędów i przepływów pracy HPC będzie stanowić podstawę dla IBM Quantum Starling , odpornego na błędy komputera kwantowego, który firma planuje dostarczyć do 2029 roku.
„Ta platforma współprojektowania stanowi ważny krok w kierunku zbudowania skalowalnej i wydajnej infrastruktury obliczeniowej niezbędnej do urzeczywistnienia odpornych na błędy obliczeń kwantowych” — powiedział Mark Papermaster, wiceprezes wykonawczy i dyrektor ds. technologii w AMD.
Amazon