Однією з найбільш вражаючих рис квантових обчислень є те, що ця сфера, незважаючи на те, що не довела свою особливу корисність, вже породила безліч стартапів, які зосереджені на створенні чогось іншого, окрім кубітів. Легко відкинути це як прагматизм — спробу скористатися шумом навколо квантових обчислень. Але може бути корисно розглянути ті питання, на які націлені ці стартапи, оскільки вони можуть свідчити про складні проблеми в квантових обчисленнях, які ще не були вирішені жодною з великих компаній, задіяних у цій галузі, таких як Amazon, Google, IBM чи Intel.
У випадку компанії Riverlane, що базується у Великобританії, невирішеним питанням є величезна кількість класичних обчислень, які будуть необхідні для того, щоб квантове обладнання працювало. Конкретно, вона націлена на величезну кількість обробки даних, яка буде потрібна для ключової частини квантового корекції помилок: виявлення, коли сталася помилка.
Виявлення помилок проти даних
Усі кубіти є крихкими, схильними втрачати свій стан під час операцій або просто з часом. Неважливо, яка технологія — холодні атоми, надпровідні трансмони, що завгодно — ці показники помилок накладають жорсткі обмеження на обсяг обчислень, які можна виконати до неминучості помилки. Це виключає можливість виконання майже всіх корисних обчислень, що працюють безпосередньо на існуючих апаратних кубітах.
Зазвичай прийнятим рішенням є робота з так званими логічними кубітами. Це передбачає з’єднання кількох апаратних кубітів разом і розподіл квантової інформації між ними. Додаткові апаратні кубіти з’єднуються так, щоб їх можна було вимірювати для моніторингу помилок, що впливають на дані, що дозволяє їх виправляти. Може знадобитися десятки апаратних кубітів для створення одного логічного кубіта, що означає, що навіть найбільші існуючі системи можуть підтримувати лише близько 50 надійних логічних кубітів.
Засновник і CEO Riverlane, Стів Бріерлі, розповів , що корекція помилок навантажує не лише апаратні кубіти; вона також навантажує класичну частину системи. Кожне вимірювання кубітів, яке використовується для моніторингу системи, потрібно обробити, щоб виявити та інтерпретувати будь-які помилки. Нам потрібно приблизно 100 логічних кубітів для виконання деяких з найпростіших цікавих обчислень, що означає моніторинг тисяч апаратних кубітів. Виконання більш складних обчислень може вимагати тисячі логічних кубітів.
Ці дані корекції помилок (в галузі відомі як синдромні дані) потрібно зчитувати між кожною операцією, що призводить до великої кількості даних. “На масштабі ми говоримо про сто терабайт на секунду”, — сказав Бріерлі. “При мільйоні фізичних кубітів ми оброблятимемо близько ста терабайт на секунду, що дорівнює глобальному стрімінгу Netflix.”
Також ці дані потрібно обробляти в реальному часі, інакше обчислення затримуватимуться в очікуванні корекції помилок. Щоб уникнути цього, помилки повинні виявлятися в реальному часі. Для кубітів на основі трансмонів синдромні дані генеруються приблизно кожну мікросекунду, тому реальний час означає завершення обробки даних — можливо, терабайтів їх — з частотою близько мегагерца. І Riverlane була заснована, щоб забезпечити обладнання, здатне з цим впоратися.
Обробка даних
Систему, яку розробила компанія, описано в статті, яку вони опублікували на arXiv. Вона призначена для обробки синдромних даних після того, як інше обладнання вже перетворило аналогові сигнали в цифрову форму. Це дозволяє обладнанню Riverlane працювати поза будь-яким низькотемпературним обладнанням, яке необхідне для деяких видів фізичних кубітів.
Ці дані проходять через алгоритм, який стаття називає “Collision Clustering decoder”, що відповідає за виявлення помилок. Щоб продемонструвати його ефективність, вони реалізували його на типовому програмованому вентильному масиві (FPGA) від Xilinx, де він займає лише близько 5 відсотків чіпу, але може обробляти логічний кубіт, побудований з майже 900 апаратних кубітів (у цьому випадку симульованих).
Компанія також продемонструвала спеціалізований чіп, який обробляв ще більший логічний кубіт, займаючи лише маленьку долю квадратного міліметра і споживаючи всього 8 міліватт енергії.
Обидві ці версії є високоспеціалізованими; вони просто подають інформацію про помилки для інших частин системи. Таким чином, це дуже спрямоване рішення. Але воно також досить гнучке, оскільки працює з різними кодами корекції помилок. Критично важливо також те, що воно інтегрується з системами, призначеними для управління кубітами на основі різної фізики, включаючи холодні атоми, утримані йони та трансмони.
“На початку, я думаю, це було трохи головоломкою”, — сказав Бріерлі. “У вас є всі ці різні типи фізики; як ми це будемо робити?” Виявилося, що це не було значним викликом. “Один із наших інженерів працював у Оксфорді з надпровідними кубітами, а вдень він працював з кубітами у пастці для йонів. Він повернувся до Кембриджу й був дуже захоплений. Він сказав: ‘Вони використовують ту ж саму електроніку керування’.” Виявляється, що незалежно від фізики, яка використовується для управління кубітами, усі позичили однакове обладнання з іншого поля (Бріерлі сказав, що це був система на чіпі радіочастотного радіосигналу від Xilinx, побудована для прототипування базових станцій 5G). Це дозволяє досить легко інтегрувати спеціалізоване обладнання Riverlane з різноманітними системами.
Що далі?
Але днями компанія оголосила про план, який передбачає швидке масштабування цього чіпу. “Наразі у нас є один чіп для квантової корекції помилок, який підтримує один логічний кубіт на до тисячі фізичних кубітів,” — сказав Бріерлі . “Наступне покоління буде підтримувати 10,000 фізичних кубітів. Це великий виклик — потрібно виконати багато інженерної роботи. Це приведе нас до першого покоління квантових комп’ютерів з коректованими помилками.” Згідно з його словами, компанія планує продовжувати збільшувати потужність в десять разів кожні 12-18 місяців.
У статті на arXiv також зазначено, що наразі алгоритм запам’ятовує весь потік даних, але у кінцевому рахунку йому потрібно буде змінитися для “забування” старих даних і операції лише з вужчим часовим вікном. Система розроблена таким чином, що може комбінувати окремі функціональні блоки на одному чіпі (Бріерлі називає їх “чіплетами”) і, коли складність стає достатньо великою, комбінувати кілька чіпів. Бріерлі сказав, що алгоритм може працювати паралельно на одному потоці даних, за умови наявності часового перекриття між сигналами, які обробляють різні чіплети.
Знову ж таки, інтерес Riverlane до цієї області випливає з того факту, що ці проблеми потрібно вирішувати всім у сфері квантових обчислень для того, щоб продовжувати розвивати коректовані помилки кубітів. І, як визнав Бріерлі, ніщо не зупиняє їх від створення власного рішення.
Тепер він значно більш оптимістичний. “Я думаю, що ми побачимо перший довготривалий логічний кубіт протягом наступних 12 місяців, і ми швидко досягнемо сотень логічних кубітів протягом двох-трьох років”, — сказав він . Для технології, яку деякі вважають завжди в майбутньому, це дуже короткий часовий проміжок.
За матеріалами: technica
