MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
IBM представила обновлённую версию квантового процессора Nighthawk, кратно подняв ёмкость и производительность фирменной квантовой платформы. Что более важно, в следующем году на основе этого процессора будет представлен кластер из двух стоек — первый в своём роде квантовый суперкомпьютер.
Источник изображений: IBM
Предшествующая версия процессора Nighthawk r2, которая стала доступна в сентябре 2026 года (оригинальный процессор Nighthawk r1 был анонсирован в ноябре 2025 года), обеспечивает производительность до 100 000 измерений в секунду. Она позволяет выполнять квантовые схемы с более чем 7500 квантовыми операциями на 120 программируемых кубитах. В процессоре Nighthawk r2 впервые была реализована схема быстрого сброса кубитов (high-speed qubit reset), сокращающая промежуток между последовательными запусками схем, или цепей, как принято обозначать подлежащие вычислению квантовые алгоритмы в англоязычной литературе.
Так, если для получения новой выборки процессору Nighthawk r1 для сброса кубитов требовалось 250 мкс, то у процессора Nighthawk r2 на это уходит около 1 мкс. Поскольку квантовые вычисления построены на статистическом анализе выборок, чем больше будет запусков и измерений схем, тем точнее окажется результат. Представленная сегодня третья версия процессора, помимо троекратного увеличения числа кубитов, также унаследовала схему быстрого сброса кубитов.
В целом процессор Nighthawk r3 рассчитан на выполнение до 10 000 квантовых операций с использованием 520 программируемых кубитов. При этом общее количество физических кубитов на чипе составит 2034. Архитектура сохраняет соединение кубитов по квадратной решётке, но дополнительно предусматривает десять межчиповых соединений l-couplers. Они предназначены для передачи квантовых состояний между отдельными процессорами и объединения нескольких чипов (стоек) в единую систему. IBM уже продемонстрировала передачу квантового состояния между процессорами Nighthawk r1 через четыре таких соединения с точностью 99,3 %. Следующая цель компании — довести этот показатель до 99,9 %, о чём сообщалось пару недель назад.
В 2027 году IBM намерена объединить два процессора Nighthawk r3 в одну систему с 1040 программируемыми кубитами. Криогенная инфраструктура для такого масштабирования уже испытана: компания показала объединение двух криогенных модулей в единую систему, которая достигла рабочей температуры ниже 15 мК менее чем за пять дней. В IBM считают, что препятствий для создания и запуска двухстоечного кластера больше нет.
Параллельно IBM развивает интеграцию квантовых процессоров с классическими высокопроизводительными вычислительными системами (HPC). Такая комбинация необходима для обработки результатов измерений, подавления ошибок и реализации алгоритмов коррекции квантовых ошибок. Очевидно, что по мере усложнения квантовых вычислительных платформ будет становиться сложнее их классическая обвязка.
Недавно IBM совместно с Национальной лабораторией Ок-Ридж (Oak Ridge National Laboratory) и AMD запустила новую платформу для квантовой коррекции ошибок, которая физически объединяет процессоры Nighthawk с системой высокопроизводительных вычислений Umbra от ORNL, работающей на графических процессорах AMD Instinct MI355X и процессорах AMD Epyc пятого поколения.
Клиенты IBM отмечают многообещающие результаты подобной интеграции. Например, используя новую среду, клиника Кливленда и RIKEN автоматически обработали 608 млн образцов для моделирования биологически значимых структур, что в 33 раза быстрее, чем при использовании неавтоматизированного рабочего процесса.
Отдельно компания подчеркнула рост производительности квантовых процессоров Nighthawk r2 (что автоматически распространяется и на версию r3) за счёт ускоренного сброса состояния кубитов при подготовке к каждому новому запуску схемы (алгоритма). По данным IBM, заказчики и партнёры компании выполнили на r2 более 34 млрд квантовых схем, получив ускорение до 19 раз относительно предыдущих процессоров компании.
В частности, E.ON сообщила об ускорении в 15 раз при использовании квантового машинного обучения для оптимизации энергетических сетей. В других случаях ускорение расчётов было больше, а в иных — меньше, что не умаляет достоинств новинок, а даёт надежду на прорыв во многих областях науки и техники.
Источник:
