量子コンピューティングをより安く、より高価にする - Q-CTRL の Fire Opal のレビュー: Brian Siegelwax 著 – Inside Quantum Technology

この記事は、Q-CTRL の使用方法を説明することを目的として始まりました。 ファイヤーオパール 量子コンピューターのハードウェアへのアクセスにかかる費用を節約できます。そしてそれをやり始めるのです。しかし、実験にはよくあることですが、その過程で予期せぬひねりが発見されました。 

Q-CTRL の Fire Opal が革新的なソリューションを見つけるためにどのように機能するかを示す図。 (PC Q-CTRL)

第一: かなりのお金を節約する

Q-CTRL が公開されました 記事 "と題しFire Opal で量子コンピューティングのコストを 2,500 分の XNUMX に削減その中で彼らは、Fire Opal の QAOA ソルバーを使用すると、「QAOA アルゴリズムの 89,205 回の実行で見積もられた 32 ドルがわずか XNUMX ドルになった」と主張しています。

技術的な話は省きますが、QAOA はパラメータ化された量子回路を使用します。パラメータを推測して回路を実行します。結果に基づいて、許容可能な解の近似値に到達するまで、パラメータを繰り返し調整し、回路を再実行します。 

ここで私たちが懸念しているのは、その回路を実行するコストです。その回路を実行するたびに、そのコストが発生します。したがって、私たちの目標は、このアルゴリズムを可能な限り少ない反復で実行することです。そうすることで、より速く、より安価になります。

私は個人的に Fire Opal の QAOA ソルバーを他の 90,000 つの QAOA ソルバーに対してベンチマークしましたが、Fire Opal がこの反復回数を削減したことは疑いの余地がありません。 Fire Opal は各反復の結果の品質を劇的に向上させ、実際に近似解に到達できるようにします。正直に言うと、他の 2500 つのソルバーは諦めました。したがって、私は Q-CTRL の XNUMXX の主張を検証するためだけに個人的に XNUMX ドルを費やすつもりはありませんが、Fire Opal が近似解に到達すると回路の実行を停止することは検証できますが、他のソルバーが解に到達するかどうかは検証できません。まったくそこにあります。 この記事の上部にある注目の画像は Q-CTRL から取得したもので、5700X の節約を示していますが、リンクする関連記事がありません。

2 番目: 無限に多くのお金を使う

しかし、私たちが本当に関心を持つべきなのは、フォールトトレラント量子コンピューティング (FTQC) を目的としたアルゴリズムです。これらのアルゴリズムの実行には非常に長い時間がかかるため、今日の量子コンピューターはまったくのノイズを返します。通常、結果の品質またはその不足に焦点を当てますが、実行時間も考慮する必要がある場合があります。価格モデルは、各サーキットを実行する回数に基づいている場合もありますが、実行時間に基づいている場合もあります。 Fire Opal が回路実行の効率を向上させることができれば、ランタイム関連コストの削減につながる可能性があります。

私はClassiqプラットフォームを使用しています Python SDK 量子位相推定 (QPE) に必要な回路などの巨大な回路を合成します。 Fire Opal がどれほど安価であるかを確認したい場合は、明確な広がりを確認できるように、可能な限り最大の回路を実行する必要があります。

私は、2 つの計数量子ビットを備えた水素分子 (H2) から始めました。馴染みのない方のために説明すると、QPE は分子を表す 2 つのレジスタ (データ量子ビット) と、解の精度を決定する XNUMX つのレジスタ (計数量子ビット) を使用して分子の基底状態エネルギーを計算します。理想的には、HXNUMX に XNUMX つの計数量子ビットを使用したいと考えていますが、それはすでにテスト済みであり、現在のハードウェアでは処理できません。 HXNUMX は XNUMX つのデータ量子ビットのみを必要とするため、この最初の回路では合計 XNUMX 量子ビットのみが使用されました。

Qiskit と Fire Opal はどちらも 7 秒を使用しました IBM 量子ランタイム。ただし、Fire Opal はエラー軽減策を自動的に適用するため、さらに 21 秒の実行時間がかかりました。公平を期すために、私は M3 と呼ばれる Qiskit の同等のものを適用しましたが、M3 では追加の実行時間は 11 秒だけでした。 2 つの計数量子ビットを備えた HXNUMX では、Qiskit が実行時間の比較で実際に勝利しました。

しかし、その後、2 つの計数量子ビットを使用して HXNUMX を試してみました。の キスキット ジョブは失敗しましたが、Fire Opal ジョブは、解決策を大まかに見積もることができる十分な精度で完了しました。精度は必要なレベルからはほど遠いですが、少なくとも正しい基準内にはあります。 

そしてそこには予想外の展開が待っています。失敗した Qiskit ジョブのコストは 0.00 ドルです。 Fire Opal ジョブが完了したため、皮肉なことに、IBM Quantum プレミアム プランを使用すると、コストが無限に高くなります。

さらに、Fire Opal は 2 つの計数量子ビットで H2 を超えることができます。私は個人的に、6 つの計数量子ビットを備えた H2 と、11 つの計数量子ビットを備えた分子酸素 (O2) (2 データ量子ビットが必要) にプッシュしました。 2 つの計数量子ビットを備えた O4 は、IBM Quantum ランタイムを 28 分 XNUMX 秒消費しましたが、結果は依然として正しい予測範囲内にとどまっています。さらにプッシュすると、IBM Quantum からエラー メッセージが返されます。

したがって、現在のハードウェアで実行できる最大の QPE 回路は、268 秒あたり 1.60 ドルで 428.80 秒のランタイムを消費し、IBM Quantum ハードウェアへのプレミアム アクセスを持つ Fire Opal を使用すると 0.00 ドルかかります。ジョブが失敗するため、Fire Opal を使用しない場合は XNUMX ドルかかります。

結論: ファイアオパールは必ずしも安いわけではありません

「量子」は直感的ではなく、必ず失望するものだと言われます。 Fire Opal は、反復回数を減らしたり、実行時間を短縮したりしてコストを下げるのではなく、さらに進めることができるため、最終的にはコストが高くなります。 90,000 ドルかかる可能性のあるアルゴリズムを、それに近い費用で実行できるためです。また、通常なら失敗してしまうような回路を実行することもでき、費用もかかりません。したがって、ファイアオパールは実際に機能するという理由だけでより高価になります。 

ブライアン・N・シーゲルワックス 独立した量子アルゴリズム設計者であり、フリーライターでもあります。 量子技術の内部。彼は、量子コンピューティングの分野、特に量子アルゴリズムの設計における貢献で知られています。彼は数多くの量子コンピューティングのフレームワーク、プラットフォーム、ユーティリティを評価し、著書を通じて洞察や発見を共有してきました。シーゲルワックスは作家でもあり、「Dungeons & Qubits」や「Choose Your Own Quantum Adventure」などの本を書いています。彼は量子コンピューティングに関連するさまざまなトピックについて定期的に Medium に執筆しています。彼の仕事には、量子コンピューティングの実際の応用、量子コンピューティング製品のレビュー、量子コンピューティングの概念に関する議論が含まれます。

カテゴリー： ゲスト記事, フォトニクス, 量子コンピューティング

タグ： ブライアン・シーゲルワックス, ファイヤーオパール, Q-CTRL

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• 情報源： https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/making-quantum-computing-cheaper-and-more-expensive-reviewing-q-ctrls-fire-opal-by-brian-siegelwax/