Jak porównać różne kwantowe urządzenia obliczeniowe?

15

W ostatnich latach pojawiło się wiele demonstracji urządzeń zdolnych do wykonania dowodu zasadności, małej skali, nietolerującej błędów obliczeń kwantowych (lub technologii kwantowych Noisy Intermediate-Scale, jak się do nich odwołuje ).

Mam na myśli głównie urządzenia nadprzewodzące i pułapki jonowe demonstrowane przez grupy takie jak Google, Microsoft, Rigetti Computing, grupa Blatta (i prawdopodobnie inne, o których teraz zapominam).

Urządzenia te, a także te, które będą za nimi podążać, często różnią się radykalnie od siebie (pod względem architektury, bramki łatwiejsze / trudniejsze do wdrożenia, liczba kubitów, łączność między kubitami, spójność i czasy bramkowania, generacja i możliwości odczytu, wierność bramek, aby wymienić najbardziej oczywiste czynniki).

Z drugiej strony w komunikatach prasowych i wiadomościach nietechnicznych często mówi się, że „nowe urządzenie X ma Y więcej kubitów niż poprzednie, dlatego jest o wiele potężniejsze”.

Czy liczba kubitów jest naprawdę tak ważnym czynnikiem przy ocenie tych urządzeń? A może zamiast tego powinniśmy stosować inne wskaźniki? Mówiąc bardziej ogólnie, czy istnieją „proste” wskaźniki, których można użyć do jakościowego, ale sensownego porównania różnych urządzeń?

glS
źródło

Odpowiedzi:

5

Myślę, że odpowiedź zależy od tego, dlaczego je porównujesz. Rzeczy takie jak objętość kwantowa, być może lepiej nadają się do określania postępu w rozwoju urządzeń, niż do pełnego informowania użytkowników końcowych.

Na przykład, kupujesz nowego laptopa, prawdopodobnie używasz więcej niż tylko jednej liczby, porównując je. To samo powinno dotyczyć procesorów kwantowych. Urządzenie ma wiele różnych aspektów: liczbę kubitów, łączność, wszystkie rodzaje hałasu, czas pomiaru (a więc czy możliwe jest sprzężenie zwrotne z wyników pomiarów), czasy działania bramki itp. Wszystkie te elementy należy połączyć, aby powiedz jedną rzecz, którą naprawdę musisz wiedzieć: czy może uruchomić program, który chcesz uruchomić? Myślę, że zawsze będzie to najbardziej trafne porównanie. Ale to także najtrudniejsze.

James Wootton
źródło
14

To bardzo dyskutowany temat i nie jestem pewien, czy w tej chwili istnieje odpowiedź na twoje pytanie. Jednak IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) zaproponował PAR 7131 - Standard dla obliczeń kwantowych wydajności i wskaźników wydajności :

Celem tego projektu jest zapewnienie znormalizowanego zestawu wskaźników wydajności i ustandaryzowanej metodologii analizy porównawczej prędkości / wydajności różnych rodzajów sprzętu i oprogramowania do obliczeń kwantowych, a także porównanie tych wskaźników wydajności z identycznymi wskaźnikami w klasycznych komputerach, tak aby użytkownicy ten dokument może określać szybkość komputera kwantowego dla konkretnej aplikacji, może łatwo i niezawodnie porównać wydajność komputera.

Pełne ujawnienie Jestem obecnym przewodniczącym grupy roboczej ds. Standardów obliczeń kwantowych, a powodem, dla którego ten PAR został pierwotnie zaproponowany, był brak dokumentacji / standardów dotyczących testowania różnych architektur obliczeń kwantowych pod kątem architektur klasycznych i siebie nawzajem. Czynniki, które zauważyłeś powyżej

liczba kubitów, łączność między kubitami, spójność i czasy bramkowania, możliwości generowania i odczytu, wierność bramek

są uwzględnione, podobnie jak kilka innych czynników. Co ważne, pracowaliśmy również nad sposobem standaryzacji solverów; często pomijany element w testach porównawczych. Niezoptymalizowane solwery zbyt często korzystają z maszyny kwantowej przy porównywaniu architektur kwantowych z architekturami klasycznymi. Oznacza to, że solver działający na architekturze kwantowej jest zawsze optymalizowany tam, gdzie nie działa solver działający na architekturze klasycznej. Stwarza to nieodłączne uprzedzenie na korzyść architektury kwantowej.

Jeśli jesteś zainteresowany udziałem w opracowaniu tego standardu, daj mi znać, im więcej osób zaangażowanych zarówno ze strony kwantowej, jak i klasycznej, tym lepsze imho. W międzyczasie PAR wkrótce rozpocznie pracę i będzie koordynował swoje wysiłki z innymi organizacjami normalizacyjnymi, tak aby pojawił się jeden wspólny standard bez uprzedzeń, aby pomóc w osiągnięciu wyników i analiz porównawczych w przyszłości.

Whurley
źródło
bardzo interesujące, dziękuję za odpowiedź. Czy mógłbyś wyjaśnić, co rozumiesz przez „standaryzowanie solverów”? Kiedy mówisz „solwery”, masz na myśli kompilatory, czyli innymi słowy algorytmy do rozkładania bramki kwantowej?
glS
1
Przez „solver” mam na myśli kod matematyczny uruchamiany w każdym systemie. Który może mieć postać kompilatora, oprogramowania matematycznego, samodzielnego programu lub biblioteki oprogramowania.
whurley
9

Podczas gdy liczba kubitów powinna być częścią takiej miary, jak mówisz, daleko jej do wszystkiego.

Jednak porównanie dwóch różnych całkowicie różnych urządzeń (np. Optyki nadprzewodnikowej i liniowej) nie jest najłatwiejszym zadaniem 1 .

Czynniki

Pytanie o spójność i czas bramki jest równoważne pytaniu o wierność i czas bramki 1 . Bramy, które są trudniejsze lub łatwiejsze do wdrożenia, po prostu wpływają na wierność.

Współczynnik inicjalizacji, generowanie kubitów / splątanie i możliwości odczytu (itp.) Wpłyną na ogólną wierność, a także na coś podobnego do tego, „jak często (średnio) możemy wykonywać obliczenia (uzyskując wystarczająco wysoki wynik wierności, dla niektórych idea „wystarczająco wysokiej wierności”).

Jeśli chodzi o architekturę, im więcej makro-architektury (np. QRAM) będzie miało własne standardy i standardy, takie jak czas odczytu, „czy odczyt jest na żądanie?” i oczywiście wierność.

Więcej mikroarchitektury można opisać pod tymi samymi pojęciami łączności.

Innym, często ignorowanym miernikiem jest wykorzystywana moc / zasoby.

Ogólnie rzecz biorąc, może to nieco zawęziło tę listę , ale wciąż jest to lista, która wymaga sporego porównania. Porównywanie różnych urządzeń korzystających z tej samej metody nie jest nawet takie proste, ponieważ (przy obecnych poziomach technologii) procesory z większą liczbą kubitów często mają niższą wierność 2 .

Objętość kwantowa

2)ϵmifafa

nn

V.Q=maxnnmin[n,1ϵmifafa(n)]2).

Oczywiście chcemy wyjść poza naukę i zająć się inżynierią. Do tego potrzebujemy standardowego 3 . Jest to obecnie planowane, jak szczegółowo opisano w odpowiedzi Whurleya .

Ponieważ jednak porównanie takich list nie będzie proste, zawsze istnieje bardziej subiektywny sposób, na przykład Quantum Awesomeness , w którym przyjemność z gry zależy od tego, jak dobry jest procesor 4 .


1 W tym konkretnym przypadku jednym z przykładów jest to, że ponieważ fotony nie ulegają odszyfrowaniu, należy to dostosować do pytania o czas lub liczbę bramek, zanim stan zrealizowany nie będzie już dobrym przybliżeniem do stanu idealnego, który prosi tylko o wierność, wierność i czasy bramkowania

2 Próbowałem przynajmniej tyle, a nawet to nie jest najfajniejsze zadanie

3 Pierwszy, inaczej niż w XKCD 927

4 Autor jest zdania, że ​​chociaż niesamowity pomysł i pomocny w zrozumieniu, jak dobry jest procesor, powiedzenie, że jeden procesor jest lepszy od drugiego w takiej grze, jest zbyt subiektywny, aby stwierdzić, czy jeden procesor jest rzeczywiście lepszy niż inne

Mithrandir24601
źródło
6

IBM promuje swój pomysł na wielkość kwantową (zobacz także ten ), aby określić moc modelu bramy za pomocą pojedynczej liczby. Przed IBM Rigetti podjął próbę zdefiniowania całkowitego współczynnika kwantowego . Niejasne, czy uwzględnia to, czego chcemy pod względem przydatności urządzeń do aplikacji. Wydaje mi się, że takie rzeczy, jak objętość kwantowa, są projektowane z uwzględnieniem eksperymentów supremacji. Skłaniam się do myślenia, że ​​metryka powinna być naprawdę specyficzna dla aplikacji. W przypadku próbkowania w pracy sugerowano użycie wyniku qBAS .

W przypadku wyżarzania kwantowego i podobnych podejść analogicznych wydaje się, że społeczność zgadza się na czas rozwiązania i warianty; jeszcze raz specyfika aplikacji.

Społeczność pracuje nad zdefiniowaniem wskaźników i spodziewam się, że w 2018 r. Zobaczę rzeczywiste przebiegi tego samego problemu na różnych urządzeniach (porównanie empiryczne).

Davide Venturelli
źródło