ทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมราคาถูกและแพงขึ้น-ทบทวน Fire Opal ของ Q-CTRL: โดย Brian Siegelwax - Inside Quantum Technology

บทความนี้เริ่มต้นจากความตั้งใจที่จะสาธิตวิธีการใช้ Q-CTRL โอปอลไฟ ใบสมัคร สามารถช่วยคุณประหยัดเงินในการเข้าถึงฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม และมันจะเริ่มทำอย่างนั้น แต่เนื่องจากการทดลองมีแนวโน้มที่จะทำ จึงมีการค้นพบจุดหักมุมที่ไม่คาดคิดระหว่างทาง 

กราฟิกแสดงวิธีการทำงานของ Fire Opal ของ Q-CTRL เพื่อค้นหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม (พีซี Q-CTRL)

ประการแรก: ประหยัดเงินได้มาก

Q-CTRL ได้เผยแพร่แล้ว บทความ หัวข้อ "การลดต้นทุนการประมวลผลควอนตัมถึง 2,500 เท่าด้วย Fire Opal” ซึ่งพวกเขาอ้างว่า “การประมาณการเพิ่มขึ้นจากที่คาดการณ์ไว้ที่ 89,205 ดอลลาร์สำหรับการใช้อัลกอริธึม QAOA เพียงครั้งเดียว เหลือเพียง 32 ดอลลาร์เท่านั้น” โดยใช้ตัวแก้ปัญหา QAOA ของ Fire Opal

โดยไม่ได้รับความรู้ด้านเทคนิค QAOA จะใช้วงจรควอนตัมแบบกำหนดพารามิเตอร์ เราเดาพารามิเตอร์แล้วรันวงจร จากผลลัพธ์ เราจะปรับพารามิเตอร์ซ้ำๆ และรันวงจรใหม่จนกว่าเราจะได้ค่าประมาณของโซลูชันที่ยอมรับได้ 

สิ่งที่เรากังวลคือค่าใช้จ่ายในการรันวงจรนั้น ทุกครั้งที่เรารันวงจรนั้น เราจะต้องเสียค่าใช้จ่ายนั้น ดังนั้น เป้าหมายของเราคือการรันอัลกอริธึมนี้ด้วยการวนซ้ำน้อยที่สุด การทำเช่นนี้ทำได้เร็วและถูกกว่า

ฉันได้เปรียบเทียบตัวแก้ปัญหา QAOA ของ Fire Opal กับตัวแก้ปัญหา QAOA อีกสองคนเป็นการส่วนตัว และไม่มีข้อสงสัยเลยว่า Fire Opal จะลดจำนวนการวนซ้ำนี้ลง Fire Opal ช่วยปรับปรุงคุณภาพผลลัพธ์ของการวนซ้ำแต่ละครั้งได้อย่างมาก ดังนั้นคุณจึงได้คำตอบโดยประมาณอย่างแท้จริง พูดตามตรง ฉันยอมแพ้กับนักแก้ปัญหาอีกสองคน ดังนั้น แม้ว่าโดยส่วนตัวแล้วฉันจะไม่ใช้จ่าย 90,000 ดอลลาร์เพื่อยืนยันการอ้างสิทธิ์ของ Q-CTRL ที่ 2500X แต่ฉันสามารถตรวจสอบได้ว่า Fire Opal หยุดทำงานวงจรเมื่อมาถึงวิธีแก้ปัญหาโดยประมาณ ในขณะที่ฉันไม่สามารถตรวจสอบได้ว่านักแก้ปัญหารายอื่นได้รับ ที่นั่นเลย รูปภาพเด่นที่ด้านบนของบทความนี้มาจาก Q-CTRL และแสดงการประหยัด 5700X แต่ไม่มีบทความที่เกี่ยวข้องให้ลิงก์ไป

ประการที่สอง: การใช้จ่ายเงินมากขึ้นอย่างไม่สิ้นสุด

สิ่งที่เราควรสนใจจริงๆ คืออัลกอริธึมที่มีไว้สำหรับการคำนวณควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด (FTQC) อัลกอริธึมเหล่านี้ใช้เวลานานมากในการดำเนินการจนคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันส่งเสียงรบกวนกลับคืนมา แม้ว่าโดยปกติเราจะเน้นไปที่คุณภาพของผลลัพธ์หรือข้อบกพร่อง แต่เราอาจจำเป็นต้องพิจารณารันไทม์ด้วย แบบจำลองราคาอาจขึ้นอยู่กับจำนวนครั้งที่เราจะรันแต่ละวงจร แต่ก็อาจขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่ใช้ด้วย หาก Fire Opal สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการทำงานของวงจรได้ นั่นอาจส่งผลให้ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับรันไทม์ลดลง

ฉันใช้แพลตฟอร์ม Classiciq งูหลาม SDK เพื่อสังเคราะห์วงจรขนาดใหญ่ เช่น วงจรที่จำเป็นสำหรับการประมาณค่าเฟสควอนตัม (QPE) หากเราต้องการดูว่า Fire Opal ราคาถูกกว่ามากเพียงใด เราจะต้องดำเนินการวงจรให้ใหญ่ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้เรามองเห็นการแพร่กระจายที่ชัดเจน

ฉันเริ่มต้นด้วยโมเลกุลไฮโดรเจน (H2) ด้วยการนับหนึ่งควิบิต หากคุณไม่คุ้นเคย QPE จะคำนวณพลังงานสถานะพื้นของโมเลกุลโดยใช้หนึ่งรีจิสเตอร์ (คิวบิตข้อมูล) เพื่อเป็นตัวแทนของโมเลกุลและหนึ่งรีจิสเตอร์ (การนับคิวบิต) เพื่อกำหนดความแม่นยำของสารละลาย ตามหลักการแล้ว เราต้องการใช้แปดคิวบิตนับสำหรับ H2 แต่ฉันได้ทดสอบแล้วและฮาร์ดแวร์ปัจจุบันไม่สามารถรองรับได้ H2 ต้องการเพียงหนึ่งคิวบิตข้อมูล ดังนั้นวงจรแรกนี้จึงใช้ทั้งหมดเพียงสองคิวบิตเท่านั้น

ทั้ง Qiskit และ Fire Opal ใช้เวลาเจ็ดวินาที ไอบีเอ็ม รันไทม์ควอนตัม อย่างไรก็ตาม Fire Opal จะใช้การลดข้อผิดพลาดโดยอัตโนมัติ ซึ่งกินเวลารันไทม์เพิ่มเติมอีก 21 วินาที พูดตามตรง ฉันใช้สิ่งที่เทียบเท่ากับ Qiskit ที่เรียกว่า M3 และ M3 ใช้เวลารันไทม์เพิ่มเติมเพียง 11 วินาทีเท่านั้น สำหรับ H2 ที่มี qubit นับหนึ่ง Qiskit ชนะการเปรียบเทียบรันไทม์จริงๆ

แต่ฉันก็ลอง H2 ด้วยการนับสองคิวบิต ที่ คิสกิต งานล้มเหลว ในขณะที่งาน Fire Opal เสร็จสิ้นโดยมีความแม่นยำเพียงพอจนคุณสามารถประมาณวิธีแก้ปัญหาคร่าวๆ ได้ ความเที่ยงตรงยังห่างไกลจากจุดที่ต้องการ แต่อย่างน้อยก็อยู่ในสนามเบสบอลที่ถูกต้อง 

และในนั้นก็มีจุดหักมุมที่คาดไม่ถึงอยู่ ค่าใช้จ่ายของงาน Qiskit ที่ล้มเหลวคือ 0.00 ดอลลาร์ เนื่องจากงาน Fire Opal เสร็จสมบูรณ์ จึงมีราคาแพงกว่ามากเมื่อใช้แผนระดับพรีเมียมของ IBM Quantum

นอกจากนี้ Fire Opal ยังสามารถผ่าน H2 ไปได้ด้วยการนับสองคิวบิต โดยส่วนตัวแล้วฉันได้ผลักดันมันไปที่ H2 ด้วย 6 คิวบิตนับ เช่นเดียวกับโมเลกุลออกซิเจน (O2) ซึ่งต้องใช้ 11 คิวบิตข้อมูล โดย 2 คิวบิตนับ O2 ที่มี 2 คิวบิตนับใช้เวลารันไทม์ IBM Quantum 4 นาที 28 วินาที และผลลัพธ์ยังคงทำให้คุณอยู่ในสนามเบสบอลที่ถูกต้อง การพุชข้อความแสดงข้อผิดพลาดส่งคืนเพิ่มเติมจาก IBM Quantum

ดังนั้น วงจร QPE ที่ใหญ่ที่สุดที่สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ปัจจุบันได้ โดยใช้เวลารันไทม์ 268 วินาทีที่ 1.60 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อวินาที มีค่าใช้จ่าย 428.80 ดอลลาร์สหรัฐฯ เมื่อใช้ Fire Opal พร้อมการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ IBM Quantum แบบพรีเมียม หรือ 0.00 ดอลลาร์สหรัฐฯ โดยไม่มี Fire Opal เนื่องจากงานจะล้มเหลว

สรุป: โอปอลไฟไม่จำเป็นต้องถูกกว่าเสมอไป

พวกเขากล่าวว่า "ควอนตัม" นั้นไม่ได้เกิดจากสัญชาตญาณ และไม่เคยทำให้ผิดหวังเลย แทนที่จะราคาถูกลงด้วยการวนซ้ำน้อยลงหรือทำให้รันไทม์สั้นลง Fire Opal กลับกลายเป็นว่ามีราคาแพงกว่าเพราะคุณสามารถผลักดันมันไปได้ไกลกว่านั้น คุณสามารถเรียกใช้อัลกอริธึมที่อาจมีราคา 90,000 เหรียญสหรัฐได้ เนื่องจากไม่มีค่าใช้จ่ายใกล้เคียงกัน และคุณสามารถใช้งานวงจรที่อาจล้มเหลวและไม่เสียค่าใช้จ่ายใดๆ ดังนั้นโอปอลไฟจึงมีราคาแพงกว่าเพียงเพราะใช้งานได้จริง 

ไบรอัน เอ็น. ซีเกลแวกซ์ เป็นผู้ออกแบบอัลกอริทึมควอนตัมอิสระและเป็นนักเขียนอิสระให้กับ ภายในเทคโนโลยีควอนตัม. เขาเป็นที่รู้จักจากผลงานของเขาในด้านการคำนวณควอนตัม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการออกแบบอัลกอริทึมควอนตัม เขาได้ประเมินเฟรมเวิร์ก แพลตฟอร์ม และยูทิลิตี้การประมวลผลควอนตัมมากมาย และได้แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบผ่านงานเขียนของเขา Siegelwax ยังเป็นนักเขียนและได้เขียนหนังสือเช่น "Dungeons & Qubits" และ "Choose Your Own Quantum Adventure" เขาเขียนบน Medium เป็นประจำเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณควอนตัม งานของเขาประกอบด้วยการประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมในทางปฏิบัติ การทบทวนผลิตภัณฑ์คอมพิวเตอร์ควอนตัม และการอภิปรายเกี่ยวกับแนวคิดคอมพิวเตอร์ควอนตัม

หมวดหมู่: บทความรับเชิญ, เล็คทรอนิคส์, การคำนวณควอนตัม

คีย์เวิร์ด: ไบรอัน ซีเกลแว็กซ์, โอปอลไฟ, Q-CTRL

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/making-quantum-computing-cheaper-and-more-expensive-reviewing-q-ctrls-fire-opal-by-brian-siegelwax/