A NVIDIA adicionou o CUDA-Q Logical à sua plataforma de código aberto CUDA-Q, uma camada de orquestração para a criação de aplicações que rodam em computadores quânticos tolerantes a falhas, e traz consigo dois números interessantes. O Fermilab afirma que a ferramenta reduziu o ciclo de desenvolvimento de um algoritmo tolerante a falhas de cinco meses para três semanas, e a Iceberg Quantum a utilizou para demonstrar que o hardware de spin-qubits da Diraq pode alcançar 1,000 qubits lógicos com 150,000 qubits físicos, aproximadamente 10 vezes menos do que a estimativa anterior da Diraq. Ambos os resultados são trabalhos de acesso antecipado relatados pelos laboratórios e fornecedores envolvidos, mas são os primeiros números concretos para uma ferramenta voltada para o próximo estágio da computação quântica, onde qubits lógicos com correção de erros substituem os qubits físicos brutos.
Por que o codesign é o gargalo
Processadores tolerantes a falhas, baseados em qubits lógicos, são o que tornam a computação quântica útil possível, pois superam os erros inerentes aos qubits físicos e podem executar os cálculos mais complexos necessários para a descoberta de medicamentos, a modelagem financeira e a ciência dos materiais. Projetar um aplicativo para um desses sistemas significa lidar simultaneamente com o algoritmo, o código de correção de erros, a arquitetura de hardware e o restante da QPU (Unidade de Processamento Quântico), e a NVIDIA afirma que a alteração de qualquer um deles pode impactar os recursos necessários para o aplicativo. O CUDA-Q Logical permite que os pesquisadores descrevam todos esses componentes em conjunto e alternem entre opções para encontrar a configuração que apresenta o melhor desempenho com qubits lógicos.
“A computação quântica está amadurecendo para uma era de qubits lógicos, e os pesquisadores precisam de uma plataforma aberta e personalizável capaz de representar todos os aspectos de um sistema tolerante a falhas”, disse Timothy Costa, vice-presidente e gerente geral de computação quântica da NVIDIA. A NVIDIA lista o Fermi National Accelerator Laboratory, a Infleqtion, a IQM Quantum Computers, a QCDesign, a Quantum Motion e o Sandia National Laboratories entre os fabricantes e laboratórios de QPU que já a utilizam.
A Iceberg mapeia sua arquitetura qLDPC nos qubits de spin da Diraq.
O resultado principal vem da Iceberg Quantum, que usou CUDA-Q Logical para modelar sua arquitetura de correção de erros Pinnacle no hardware de qubits de spin de silício da Diraq. Pinnacle é um código de verificação de paridade quântica de baixa densidade (qLDPC), uma família que promete uma sobrecarga muito menor do que o código de superfície, mas que geralmente exige hardware mais complexo. O relatório da Diraq afirma que a modelagem mostrou que o Pinnacle pode ser executado em seu hardware sem exigir muito mais da plataforma do que uma abordagem de código de superfície exigiria, com a conectividade não local confinada a blocos de processamento modulares e cronogramas de transferência de qubits ajustados para que a transferência não contribua mais para o orçamento de erros do que as portas físicas. A contagem de qubits físicos, considerando o hardware, ficou dentro de 5% dos números do artigo original do Pinnacle, o que explica como as duas empresas chegaram a 1,000 qubits lógicos a partir de 150,000 qubits físicos, o número que a Diraq agora relata em seu white paper "The Case for Silicon" e aproximadamente 10 vezes menor que sua estimativa anterior. O CEO da Diraq, Andrew Dzurak, classificou isso como um aumento de uma ordem de magnitude no desempenho lógico projetado para cada dispositivo.
Fermilab reduz tempo de desenvolvimento de cinco meses para três semanas.
O Fermilab utilizou o CUDA-Q Logical em trabalhos iniciais para validar resultados anteriores e avaliar os requisitos físicos dos qubits, tempos de execução e outros recursos em diferentes abordagens de correção de erros e hardware. O laboratório afirma que isso transformou o projeto de sistemas tolerantes a falhas em um fluxo de trabalho computacional repetível e verificável, além de reduzir o tempo de desenvolvimento de algoritmos de cinco meses para três semanas, uma aceleração de 7 vezes. "Usando o CUDA-Q Logical, nossa equipe explorou combinações desses recursos em apenas três semanas, em comparação com o que normalmente levaria cerca de cinco meses para construir uma infraestrutura especializada", disse Anna Grassellino, diretora de tecnologia do Fermilab e diretora do Centro de Materiais e Sistemas Quânticos Supercondutores.
O benchmark QUOPS da Sandia é lançado em CUDA-Q.
Juntamente com a camada de orquestração, a NVIDIA está lançando uma implementação de referência do QUOPS, um benchmark multiplataforma e independente de hardware, desenvolvido pelos Laboratórios Nacionais Sandia, que mede o progresso em direção à computação quântica tolerante a falhas em escala de utilidade. O campo tem se baseado principalmente em métricas de qubits físicos, como contagem de qubits, fidelidade de portas e tempo de coerência; o QUOPS visa avaliar o quão próximo um sistema está de executar cargas de trabalho úteis. A Sandia publicou um preprint antes da IEEE Quantum Week com os resultados iniciais do QUOPS para QPUs do Google, IBM e Quantinuum. "Criamos o QUOPS exatamente para isso e estamos entusiasmados em vê-lo sendo usado por fornecedores e clientes de computação quântica", disse Timothy Proctor, codiretor do Laboratório de Desempenho Quântico da Sandia, referindo-se à necessidade de acompanhar e prever o crescimento das capacidades da computação quântica.
O restante da pilha de GPUs quânticas
O mesmo anúncio resume a adoção em toda a linha quântica da NVIDIA. A Diraq usou o NVIDIA Ising, que a NVIDIA chama de a primeira família de modelos abertos para construir e implantar IA para computação quântica útil, para calibrar seu processador de qubits de silício. A Anyon Computing, a Quandela e a Quantum Machines construíram suas soluções com base no NVQLink, a arquitetura aberta da NVIDIA para acoplar QPUs a supercomputadores com GPUs, com a Quantum Machines executando uma demonstração de integração no Centro de Computação Quântica de Israel. A IonQ relatou progresso no DQAOA-GPT, uma estrutura de IA generativa quântica; a MITRE publicou um trabalho sobre gêmeos digitais acelerados por GPU de sensores quânticos; a Phasecraft está usando o cuQuantum para construir o que descreve como o maior banco de dados molecular emulado gerado por um solucionador de autovalores quântico variacional; e a UCLA e o Caltech estão trabalhando nas sequências de controle necessárias para executar aplicações quânticas.
O momento escolhido coloca a camada de software da NVIDIA no mesmo patamar dos roteiros de hardware que temos acompanhado, incluindo o caminho da IBM para uma máquina tolerante a falhas em 2029 e o Nighthawk r2 de 120 qubits a caminho do CSCS . O CUDA-Q Logical já está disponível no GitHub , e a implementação de referência do QUOPS é distribuída em CUDA-Q, com o repositório de benchmarks da Sandia publicado separadamente.
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