Czy obliczenia kwantowe są tańsze i droższe — recenzja Fire Opal Q-CTRL: Brian Siegelwax – Inside Quantum Technology

Ten artykuł rozpoczął się od zademonstrowania, jak używać klawiszy Q-CTRL Ognisty opal aplikacja może zaoszczędzić pieniądze na dostępie do sprzętu komputera kwantowego. I zacznie się od tego. Ale jak to zwykle bywa w przypadku eksperymentów, po drodze odkryto nieoczekiwany zwrot akcji. 

Grafika przedstawiająca sposób działania Fire Opal firmy Q-CTRL w celu znalezienia innowacyjnych rozwiązań. (Q-CTRL PC)

Po pierwsze: oszczędność znacznych pieniędzy

Q-CTRL opublikowało artykuł pod tytulem "Zmniejszenie kosztów obliczeń kwantowych 2,500 razy dzięki Fire Opal”, w którym twierdzą, że „szacunki wzrosły z przewidywanych 89,205 32 dolarów za pojedyncze uruchomienie algorytmu QAOA do zaledwie XNUMX dolarów” przy użyciu solwera QAOA firmy Fire Opal.

Bez wchodzenia w szczegóły techniczne, QAOA wykorzystuje sparametryzowany obwód kwantowy. Odgadujemy parametry i następnie uruchamiamy obwód. Na podstawie wyników iteracyjnie dostosowujemy parametry i uruchamiamy obwód ponownie, aż do uzyskania akceptowalnego przybliżenia rozwiązania. 

Martwi nas tutaj koszt uruchomienia tego obwodu. Za każdym razem, gdy uruchamiamy ten obwód, ponosimy ten koszt. W związku z tym naszym celem jest uruchomienie tego algorytmu przy jak najmniejszej liczbie iteracji. Jest to zarówno szybsze, jak i tańsze.

Osobiście porównałem solwer QAOA Fire Opal z dwoma innymi solwerami QAOA i nie ma wątpliwości, że Fire Opal zmniejszył tę liczbę iteracji. Fire Opal radykalnie poprawia jakość wyników każdej iteracji, dzięki czemu faktycznie uzyskujesz przybliżone rozwiązanie. Szczerze mówiąc, zrezygnowałem z dwóch pozostałych rozwiązań. Tak więc, choć osobiście nie mam zamiaru wydawać 90,000 2500 dolarów tylko po to, aby zweryfikować twierdzenie Q-CTRL o XNUMXX, mogę sprawdzić, czy Fire Opal przestaje uruchamiać obwody, gdy dojdzie do przybliżonego rozwiązania, podczas gdy nie mogę zweryfikować, czy inni rozwiązujący to osiągną tam w ogóle. Obraz przedstawiony na górze tego artykułu pochodzi z Q-CTRL i pokazuje oszczędności 5700X, ale nie ma powiązanego artykułu, do którego można by zalinkować.

Po drugie: wydawanie nieskończenie więcej pieniędzy

To, czym naprawdę powinniśmy się jednak zainteresować, to algorytmy przeznaczone do obliczeń kwantowych odpornych na błędy (FTQC). Wykonanie tych algorytmów zajmuje tak dużo czasu, że dzisiejsze komputery kwantowe zwracają czysty szum. Chociaż zwykle koncentrujemy się na jakości wyników lub ich braku, być może będziemy musieli wziąć pod uwagę czas wykonania. Model cenowy może opierać się na tym, ile razy uruchomimy każdy obwód, ale może również opierać się na czasie jego trwania. Jeśli Fire Opal może poprawić efektywność wykonania obwodów, może to przełożyć się na niższe koszty związane z czasem działania.

Korzystam z platformy Classiq SDK Pythona do syntezy ogromnych obwodów, takich jak te wymagane do kwantowej estymacji fazy (QPE). Jeśli chcemy zobaczyć, o ile tańszy jest Fire Opal, będziemy musieli uruchomić możliwie największe obwody, abyśmy mogli zobaczyć wyraźny spread.

Zacząłem od wodoru cząsteczkowego (H2) z jednym kubitem liczącym. Jeśli nie jesteś zaznajomiony, QPE oblicza energię stanu podstawowego cząsteczek, używając jednego rejestru (kubitów danych) do reprezentowania cząsteczki i jednego rejestru (kubitów liczących) do określenia precyzji rozwiązania. W idealnej sytuacji chcielibyśmy użyć ośmiu kubitów zliczających dla H2, ale już to przetestowałem i obecny sprzęt sobie z tym nie radzi. H2 wymaga tylko jednego kubitu danych, więc ten pierwszy obwód wykorzystywał w sumie tylko dwa kubity.

Zarówno Qiskit, jak i Fire Opal zużywały siedem sekund IBM Kwantowy czas działania. Jednak Fire Opal automatycznie zastosował łagodzenie błędów, co pochłonęło dodatkowe 21 sekund czasu działania. Aby być uczciwym, zastosowałem odpowiednik Qiskita, zwany M3, a M3 zużywał tylko 11 dodatkowych sekund czasu działania. W przypadku H2 z jednym kubitem zliczającym Qiskit faktycznie wygrał porównanie czasu wykonania.

Ale potem wypróbowałem H2 z dwoma kubitami liczącymi. The Qiskit zadanie nie powiodło się, podczas gdy zadanie Fire Opal zostało wykonane z wystarczającą dokładnością, że można z grubsza oszacować rozwiązanie. Precyzja jest daleka od wymaganej, ale przynajmniej jest na właściwym poziomie. 

I w tym tkwi nieoczekiwany zwrot akcji. Koszt nieudanego zadania Qiskit wynosi 0.00 USD. Ponieważ zadanie Fire Opal zostało ukończone, jak na ironię, jest ono nieskończenie droższe w przypadku korzystania z planu premium IBM Quantum.

Co więcej, Fire Opal może przepchnąć się przez H2 za pomocą dwóch zliczających kubitów. Osobiście popchnąłem go do H2 z 6 kubitami zliczającymi, a także do tlenu cząsteczkowego (O2) – który wymaga 11 kubitów danych – z 2 kubitami zliczającymi. O2 z 2 kubitami liczącymi pochłonął 4 minuty i 28 sekund środowiska wykonawczego IBM Quantum, a wynik nadal utrzymuje Cię na właściwym poziomie. Dalsze naciśnięcie powoduje zwrócenie komunikatów o błędach z IBM Quantum.

Dlatego też największy obwód QPE, który można uruchomić na obecnym sprzęcie, zużywający 268 sekund czasu działania przy cenie 1.60 USD na sekundę, kosztuje 428.80 USD przy użyciu Fire Opal z dostępem premium do sprzętu IBM Quantum lub 0.00 USD bez Fire Opal, ponieważ zadanie zakończy się niepowodzeniem.

Wniosek: Ognisty Opal niekoniecznie jest tańszy

Mówią, że „kwantowość” jest nieintuicyjna i zawsze rozczarowuje. Zamiast być tańszym, uruchamiając mniej iteracji lub skracając czas działania, Fire Opal staje się droższy, ponieważ można go dalej rozwijać. Możesz uruchomić algorytm, który w innym przypadku mógłby kosztować 90,000 XNUMX dolarów, ponieważ nie będzie to kosztować nawet w przybliżeniu. Można także uruchamiać obwody, które w przeciwnym razie zawiodłyby i nic nie kosztowały. Dlatego Fire Opal jest droższy po prostu ze względu na fakt, że faktycznie działa. 

Briana N. Siegelwaxa jest niezależnym projektantem algorytmów kwantowych i niezależnym pisarzem Wewnątrz technologii kwantowej. Znany jest ze swojego wkładu w dziedzinie obliczeń kwantowych, szczególnie w projektowaniu algorytmów kwantowych. Ocenił liczne platformy, platformy i narzędzia obliczeń kwantowych, a swoimi spostrzeżeniami i ustaleniami podzielił się w swoich pismach. Siegelwax jest także autorem i autorem książek, takich jak „Dungeons & Qubits” i „Choose Your Own Quantum Adventure”. Regularnie pisze na Medium na różne tematy związane z obliczeniami kwantowymi. Jego praca obejmuje praktyczne zastosowania obliczeń kwantowych, recenzje produktów do obliczeń kwantowych i dyskusje na temat koncepcji obliczeń kwantowych.

Kategorie: Artykuł gościnny, fotonika, informatyka kwantowa

tagi: Briana Siegelwaxa, Ognisty opal, Q+CTRL

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/making-quantum-computing-cheaper-and-more-expensive-reviewing-q-ctrls-fire-opal-by-brian-siegelwax/