Делаем квантовые вычисления дешевле и дороже — обзор огненного опала Q-CTRL: Брайан Сигелвакс — Inside Quantum Technology

Эта статья началась с намерения продемонстрировать, как использовать Q-CTRL. Огненный опал приложению может сэкономить вам деньги на доступе к оборудованию квантового компьютера. И он начнет делать это. Но, как всегда бывает с экспериментами, на этом пути был обнаружен неожиданный поворот. 

Графика того, как Fire Opal Q-CTRL помогает найти инновационные решения. (ПК Q-CTRL)

Первое: значительная экономия денег

Q-CTRL опубликовал статью под названием "Сокращение затрат на квантовые вычисления в 2,500 раз с помощью Fire OpalВ котором они заявляют, что «оценка выросла с прогнозируемых 89,205 32 долларов за один запуск алгоритма QAOA до всего лишь XNUMX долларов» с использованием решателя QAOA Fire Opal.

Не вдаваясь в технические подробности, QAOA использует параметризованную квантовую схему. Угадываем параметры и затем запускаем схему. На основе результатов мы итеративно корректируем параметры и повторно запускаем схему, пока не придем к приемлемому приближению решения. 

Что нас беспокоит, так это стоимость эксплуатации этой схемы. Каждый раз, когда мы запускаем эту схему, мы несем эти затраты. Следовательно, наша цель — запустить этот алгоритм с наименьшим возможным количеством итераций. Это и быстрее, и дешевле.

Я лично сравнивал решатель QAOA Fire Opal с двумя другими решателями QAOA, и нет никаких сомнений в том, что Fire Opal сократил это количество итераций. Fire Opal значительно улучшает качество результатов каждой итерации, так что вы действительно приходите к приблизительному решению. Честно говоря, я отказался от двух других решателей. Итак, хотя я лично не собираюсь тратить 90,000 2500 долларов только на то, чтобы проверить заявление Q-CTRL о XNUMXX, я могу убедиться, что Fire Opal прекращает работу цепей, когда приходит к приблизительному решению, в то время как я не могу проверить, что другие решатели получают там вообще. Изображение в верхней части этой статьи было получено с помощью Q-CTRL и показывает экономию в 5700 раз, но у него нет связанной статьи, на которую можно было бы дать ссылку.

Второе: тратить бесконечно больше денег

Однако нас действительно должны интересовать алгоритмы, предназначенные для отказоустойчивых квантовых вычислений (FTQC). Выполнение этих алгоритмов занимает так много времени, что современные квантовые компьютеры выдают чистый шум. Хотя мы обычно фокусируемся на качестве результатов или их отсутствии, нам также может потребоваться учитывать время выполнения. Ценовая модель может основываться на том, сколько раз мы будем запускать каждую схему, но она также может зависеть от того, как долго она будет работать. Если Fire Opal сможет повысить эффективность выполнения схемы, это может привести к снижению затрат, связанных со временем выполнения.

Я использую платформу Classiq SDK Python синтезировать огромные схемы, например, необходимые для оценки квантовой фазы (QPE). Если мы хотим увидеть, насколько дешевле Fire Opal, нам нужно будет запустить как можно более крупные цепи, чтобы мы могли видеть четкий разброс.

Я начал с молекулярного водорода (H2) с одним счетным кубитом. Если вы не знакомы, QPE вычисляет энергию основного состояния молекул, используя один регистр (кубиты данных) для представления молекулы и один регистр (подсчет кубитов) для определения точности решения. В идеале мы хотим использовать восемь счетных кубитов для H2, но я уже проверял это, и нынешнее оборудование не может с этим справиться. Для H2 требуется только один кубит данных, поэтому в этой первой схеме всего использовалось только два кубита.

И Кискит, и Огненный Опал использовали семь секунд IBM Квантовое время выполнения. Однако Fire Opal автоматически применил устранение ошибок, что потребовало дополнительных 21 секунды времени работы. Честно говоря, я применил эквивалент Qiskit, называемый M3, и M3 использовал только 11 дополнительных секунд времени работы. Для H2 с одним счетным кубитом Qiskit фактически выиграл сравнение времени выполнения.

Но затем я попробовал H2 с двумя счетными кубитами. Кискит задание не удалось, тогда как задание Fire Opal выполнено с достаточной точностью, чтобы вы могли примерно оценить решение. Точность далека от той, которая должна быть, но, по крайней мере, она находится на правильном уровне. 

И в этом заключается неожиданный поворот. Стоимость неудачного задания Qiskit составляет 0.00 доллара США. По иронии судьбы, поскольку работа Fire Opal завершена, при использовании премиального плана IBM Quantum она обходится намного дороже.

Более того, Fire Opal может преодолеть H2 с помощью двух счетных кубитов. Я лично подтолкнул его к H2 с 6 счетными кубитами, а также к молекулярному кислороду (O2), для которого требуется 11 кубитов данных, с 2 счетными кубитами. O2 с двумя счетными кубитами потребовал 2 минуты 4 секунд времени выполнения IBM Quantum, и результат по-прежнему позволяет вам оставаться на правильном уровне. Дальнейшее нажатие возвращает сообщения об ошибках от IBM Quantum.

Таким образом, самая большая схема QPE, которая может работать на современном оборудовании и потребляет 268 секунд времени работы по цене 1.60 доллара США в секунду, стоит 428.80 доллара США при использовании Fire Opal с премиальным доступом к оборудованию IBM Quantum или 0.00 доллара США без Fire Opal, поскольку задание не удастся.

Вывод: огненный опал не обязательно дешевле.

Говорят, что «квантум» неинтуитивен и никогда не разочаровывает. Вместо того, чтобы быть менее дорогим за счет меньшего количества итераций или сокращения времени выполнения, Fire Opal в конечном итоге оказывается более дорогим, потому что вы можете продвигать его дальше. Вы можете запустить алгоритм, который в противном случае мог бы стоить 90,000 XNUMX долларов, потому что он не будет стоить даже близко столько. И вы можете запускать схемы, которые в противном случае вышли бы из строя и ничего не стоили бы. Таким образом, огненный опал дороже просто потому, что он действительно работает. 

Брайан Н. Сигелвакс — независимый разработчик квантовых алгоритмов и писатель-фрилансер для Внутри квантовой технологии. Он известен своим вкладом в область квантовых вычислений, особенно в разработку квантовых алгоритмов. Он оценил многочисленные структуры, платформы и утилиты квантовых вычислений и поделился своими идеями и выводами в своих трудах. Сигельвакс также является автором и написал такие книги, как «Подземелья и кубиты» и «Выбери свое квантовое приключение». Он регулярно пишет на Medium на различные темы, связанные с квантовыми вычислениями. Его работа включает в себя практическое применение квантовых вычислений, обзоры продуктов квантовых вычислений и обсуждения концепций квантовых вычислений.

Категории: Гостевая статья, фотоника, квантовые вычисления

Теги: Брайан Сигелвакс, Огненный опал, Q-CTRL

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/making-quantum-computing-cheaper-and-more-expensive-reviewing-q-ctrls-fire-opal-by-brian-siegelwax/