Making Quantum Computing Cheaper And More Expensive-Reviewing Q-CTRL’s Fire Opal: By Brian Siegelwax

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

O grafică a platformei Fire Opal a Q-CTRL și pretenția sa de a face calculul cuantic mai ieftin de utilizat.

By Autor invitat postat pe 21 februarie 2024

Acest articol a început cu intenția de a demonstra cum se utilizează Q-CTRL Foc Opal cerere vă poate economisi bani pe accesul la hardware cuantic computer. Și va începe să facă asta. Dar, așa cum este predispusă experimentarea, a fost descoperită o întorsătură neașteptată pe parcurs.

Un grafic al modului în care funcționează Fire Opal de la Q-CTRL pentru a găsi soluții inovatoare. (PC Q-CTRL)

Primul: economisirea considerabile a banilor

Q-CTRL a publicat un articol intitulat "Reducerea costurilor de calcul cuantic de 2,500 de ori cu Fire Opal” în care susțin că „estimațiile au trecut de la o estimare de 89,205 USD pentru o singură rulare a unui algoritm QAOA la doar 32 USD” folosind soluția QAOA de la Fire Opal.

Fără a deveni tehnic, QAOA utilizează un circuit cuantic parametrizat. Ghicim parametrii și apoi rulăm circuitul. Pe baza rezultatelor, ajustăm iterativ parametrii și rulăm din nou circuitul până ajungem la o aproximare acceptabilă a soluției.

Ceea ce ne preocupă aici este costul rulării acelui circuit. De fiecare dată când rulăm acel circuit, suportăm acel cost. În consecință, scopul nostru este să rulăm acest algoritm cu cele mai puține iterații posibile. A face acest lucru este atât mai rapid, cât și mai ieftin.

Am comparat personal soluția QAOA de la Fire Opal față de alte două soluții QAOA și nu există nicio îndoială că Fire Opal a redus acest număr de iterații. Fire Opal îmbunătățește dramatic calitatea rezultatelor fiecărei iterații, astfel încât să ajungeți efectiv la o soluție aproximativă. Sincer să fiu, am renunțat la ceilalți doi rezolvatori. Deci, deși personal nu voi cheltui 90,000 USD doar pentru a verifica afirmația Q-CTRL de 2500X, pot verifica că Fire Opal oprește rularea circuitelor atunci când ajunge la o soluție aproximativă, în timp ce nu pot verifica dacă ceilalți rezolvatori obțin acolo deloc. Imaginea prezentată în partea de sus a acestui articol a venit de la Q-CTRL și arată o economie de 5700X, dar nu are un articol asociat la care să se leagă.

În al doilea rând: Cheltuind infinit mai mulți bani

Ceea ce ar trebui să ne intereseze, totuși, sunt algoritmii care sunt destinați calculului cuantic tolerant la erori (FTQC). Acești algoritmi durează atât de mult pentru a se executa, încât computerele cuantice de astăzi returnează zgomot pur. Deși în mod normal ne concentrăm pe calitatea rezultatelor sau pe lipsa acestora, este posibil să fie nevoie să luăm în considerare și timpul de execuție. Un model de preț s-ar putea baza pe câte ori vom rula fiecare circuit, dar s-ar putea baza și pe cât timp rulează. Dacă Fire Opal poate îmbunătăți eficiența execuției circuitului, aceasta s-ar putea traduce în costuri mai mici legate de durata de rulare.

Eu folosesc platforma Classiq Python SDK pentru a sintetiza circuite uriașe, cum ar fi cele necesare pentru estimarea fazei cuantice (QPE). Dacă vrem să vedem cât de mai puțin costisitor este Fire Opal, va trebui să rulăm cele mai mari circuite posibile, astfel încât să putem vedea o răspândire clară.

Am început cu hidrogen molecular (H2) cu un qubit de numărare. Dacă nu sunteți familiarizat, QPE calculează energia de stare fundamentală a moleculelor folosind un registru (cubiți de date) pentru a reprezenta molecula și un registru (cubiți de numărare) pentru a determina precizia soluției. În mod ideal, vrem să folosim opt qubiți de numărare pentru H2, dar am testat deja asta și hardware-ul actual nu poate face față. H2 necesită doar un qubit de date, astfel încât acest prim circuit a folosit doar doi qubits în total.

Atât Qiskit, cât și Fire Opal au folosit șapte secunde de IBM Timp de rulare cuantic. Cu toate acestea, Fire Opal a aplicat automat reducerea erorilor, ceea ce a consumat încă 21 de secunde de rulare. Pentru a fi corect, am aplicat echivalentul lui Qiskit, numit M3, iar M3 a folosit doar 11 secunde suplimentare de rulare. Pentru H2 cu un qubit de numărare, Qiskit a câștigat de fapt comparația timpului de rulare.

Dar apoi am încercat H2 cu doi qubiți de numărare. The Qiskit lucrarea a eșuat, în timp ce lucrarea Fire Opal a fost finalizată cu suficientă precizie încât să puteți estima aproximativ soluția. Precizia este departe de locul unde trebuie să fie, dar este cel puțin în locul corect.

Și aici se află întorsătura neașteptată. Costul lucrării eșuate Qiskit este de 0.00 USD. Deoarece lucrarea Fire Opal a fost finalizată, în mod ironic, este infinit mai scumpă atunci când utilizați un plan premium IBM Quantum.

În plus, Fire Opal poate trece peste H2 cu doi qubiți de numărare. L-am împins personal la H2 cu 6 qubiți de numărare, precum și la oxigen molecular (O2) - care necesită 11 qubiți de date - cu 2 qubiți de numărare. O2 cu 2 qubiți de numărare a consumat 4 minute și 28 de secunde din timpul de execuție IBM Quantum, iar rezultatul te menține în continuare în stadiul corect. Apăsarea în continuare returnează mesaje de eroare de la IBM Quantum.

Prin urmare, cel mai mare circuit QPE care poate rula pe hardware-ul actual, consumând 268 de secunde de rulare la 1.60 USD pe secundă, costă 428.80 USD folosind Fire Opal cu acces premium la hardware IBM Quantum sau 0.00 USD fără Fire Opal, deoarece lucrarea va eșua.

Concluzie: Opalul de foc nu este neapărat mai ieftin

Ei spun că „cuantica” este neintuitivă și nu dezamăgește niciodată. În loc să fie mai puțin costisitor prin rularea mai puține iterații sau scurtarea timpului de rulare, Fire Opal ajunge să fie mai scump pentru că îl poți împinge mai departe. Puteți rula un algoritm care altfel ar putea costa 90,000 USD, deoarece nu va costa nici pe departe. Și puteți rula circuite care altfel ar eșua și nu ar costa nimic. Prin urmare, opalul de foc este mai scump doar din cauza faptului că funcționează efectiv.

Brian N. Siegelwax este un designer independent de algoritmi cuantici și un scriitor independent pentru În interiorul tehnologiei cuantice. El este cunoscut pentru contribuțiile sale în domeniul calculului cuantic, în special în proiectarea algoritmilor cuantici. El a evaluat numeroase cadre, platforme și utilități de calcul cuantic și și-a împărtășit cunoștințele și descoperirile prin scrierile sale. Siegelwax este, de asemenea, autor și a scris cărți precum „Dungeons & Qubits” și „Choose Your Own Quantum Adventure”. El scrie în mod regulat pe Medium despre diverse subiecte legate de calculul cuantic. Munca sa include aplicații practice ale calculului cuantic, recenzii ale produselor de calcul cuantic și discuții despre conceptele de calcul cuantic.

Categorii: Articol invitat, fotonică, cuantic calcul

Etichete: Brian Siegelwax, Foc Opal, Q-CTRL