Des chercheurs d'Amazon Web Services (AWS), de Nvidia, du Lawrence Berkeley National Laboratory et de la NASA ont proposé un modèle pour évaluer l'interaction des processeurs quantiques avec les supercalculateurs classiques.
Il vous permet de déterminer quand les équipements quantiques doivent être situés à proximité d’une infrastructure de calcul haute performance et quand l’accès à distance via le cloud est suffisant pour fonctionner.
Les exigences dépendent du type de tâche
Les chercheurs ont divisé l’interaction quantique-classique en deux niveaux :
- Le premier est lié au contrôle des équipements en temps réel. Cela inclut l’étalonnage des qubits physiques et le traitement des données de correction d’erreurs quantiques.
- La seconde couvre les algorithmes hybrides dans lesquels un ordinateur classique et un processeur quantique effectuent alternativement une partie du calcul.
En correction d'erreurs, un système classique analyse les mesures de contrôle et détermine quels défauts doivent être corrigés. Le traitement doit être effectué à des intervalles allant de fractions de microseconde à plusieurs microsecondes. Pour de telles tâches, une communication directe avec une latence minimale est requise. Une connexion à distance via un réseau classique ne fonctionnera pas.
Dans le second cas, le retard affecte la durée du travail, mais ne détermine pas toujours la capacité à exécuter l'algorithme. Par conséquent, pour certaines tâches, un accès cloud à un appareil quantique est suffisant.
L'accès à distance ne convient pas à tous les algorithmes
Les auteurs ont divisé le temps d’exécution de l’algorithme hybride en calculs classiques, fonctionnement du processeur quantique et échange de données.
Si la majeure partie du cycle est occupée par le traitement de l’information, réduire la latence du réseau n’accélérera guère le calcul. Si l’algorithme nécessite des échanges fréquents, une connexion rapide devient critique.
Le premier exemple était la diagonalisation quantique basée sur l’échantillonnage (SQD), utilisée en chimie quantique. Les auteurs ont utilisé les données d'une expérience avec 77 qubits du processeur IBM Heron. La majeure partie du temps dans ce scénario a été occupée par le traitement classique des résultats. La surcharge de communication était d’environ 0,0001, l’accès à distance au processeur quantique était donc suffisant.
La méthode Quantum Accelerated Markov Chain Monte Carlo (QE-MCMC), testée sur un appareil IBM de 10 qubits, a montré un résultat différent. L'algorithme nécessite des échanges séquentiels fréquents. Avec l'accès à distance, les coûts de communication dépassaient le temps de calcul d'environ 1 000 fois.
Cependant, il n’avait pas besoin de la puissance d’un superordinateur à part entière. Un petit contrôleur classique avec une faible latence de connexion suffit pour l'implémenter.
La correction des erreurs renforcera les exigences
À mesure que nous évoluons vers des qubits logiques et des ordinateurs quantiques tolérants aux pannes, le rôle de l’infrastructure classique va croître. Le système doit traiter en permanence les mesures, détecter les erreurs et envoyer des commandes correctives. La vitesse de la partie classique commencera à déterminer le rythme de fonctionnement de l'ordinateur quantique.
Les auteurs s’attendent à ce que les grandes installations tolérantes aux pannes nécessitent une intégration plus étroite avec les systèmes informatiques hautes performances. Cependant, il n’existe pas d’architecture universelle. Les exigences dépendent de l'algorithme, des caractéristiques du matériel, du nombre d'échanges et de la quantité de données transférées.
Les chercheurs proposent d’utiliser le modèle pour réévaluer régulièrement l’infrastructure à mesure que les processeurs quantiques et les méthodes informatiques évoluent.
Rappelons qu'en juillet, Nvidia a ouvert le code d'un module d'IA permettant de prétraiter les signaux d'erreur quantiques. Dans la simulation, le couplage avec un décodeur classique a réduit la fréquence des pannes logiques et accéléré le traitement.
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