Come devono essere confrontati diversi dispositivi di calcolo quantistico?

Negli ultimi anni, si è assistito a dimostrazioni di dispositivi in ​​grado di eseguire prove di principio, calcoli quantistici su piccola scala e non tolleranti ai guasti (o tecnologie quantistiche su scala intermedia rumorosa, come sono stati indicati ).

Con questo mi riferisco principalmente ai dispositivi superconduttori e trappola ionica dimostrati da gruppi come Google, Microsoft, Rigetti Computing, il gruppo di Blatt (e probabilmente altri che sto dimenticando ora).

Questi dispositivi, oltre a quelli che li seguiranno, sono spesso radicalmente diversi l'uno dall'altro (in termini di architettura, porte più facili / difficili da implementare, numero di qubit, connettività tra i qubit, coerenza e tempi di gate, generazione e capacità di lettura, fedeltà di gate, per nominare i fattori più ovvi).

D'altra parte, è molto comune nei comunicati stampa e nelle notizie non tecniche dire semplicemente "il nuovo dispositivo X ha Y più qubit di quello precedente, quindi è molto più potente".

Il numero di qubit è davvero un fattore così importante per valutare questi dispositivi? O dovremmo invece utilizzare metriche diverse? Più in generale, ci sono metriche "semplici" che possono essere utilizzate per confrontare qualitativamente, ma significativamente, diversi dispositivi?

Penso che la risposta dipenda dal perché le stai confrontando. Cose come il volume quantico, forse sono più adatte a definire i progressi nello sviluppo di dispositivi piuttosto che informare completamente gli utenti finali.

Ad esempio, stai acquistando un nuovo laptop, probabilmente li usi più di un solo numero per confrontarli. Lo stesso dovrebbe valere per i processori quantistici. Ci sono molti aspetti diversi in un dispositivo: numero di qubit, connettività, tutti i diversi tipi di rumore, tempo per la misurazione (e quindi se il feedback dai risultati della misurazione è fattibile), tempi di funzionamento del gate, ecc. Tutti questi devono essere combinati per dirti l'unica cosa che devi veramente sapere: può eseguire il programma che vuoi eseguire? Questo è, credo, sarà sempre il confronto più pertinente. Ma è anche il più complicato.

Questo è un argomento molto dibattuto e al momento non sono sicuro che ci sia una risposta alla tua domanda. Tuttavia, l' IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) ha proposto PAR 7131 - Standard per le metriche delle prestazioni di calcolo quantistico e il benchmark delle prestazioni :

Lo scopo di questo progetto è fornire un set standardizzato di metriche delle prestazioni e una metodologia standardizzata di benchmarking della velocità / prestazioni di vari tipi di hardware e software di calcolo quantistico, nonché di confrontare queste metriche delle prestazioni con metriche identiche nei computer classici in modo tale che gli utenti di questo documento può determinare la velocità di un computer quantistico per un'applicazione specifica in grado di confrontare facilmente e in modo affidabile le prestazioni del computer.

Informativa completa Sono l'attuale presidente del gruppo di lavoro sugli standard di calcolo quantistico e il motivo per cui questo PAR è stato originariamente proposto era a causa della mancanza di documentazione / standard sui test delle varie architetture di calcolo quantistico contro architetture classiche e tra loro. I fattori che hai visto sopra

numero di qubit, connettività tra i qubit, coerenza e tempi di gate, capacità di generazione e lettura, fedeltà di gate

sono tutti inclusi così come molti altri fattori. Altrettanto importante, abbiamo anche lavorato su un modo per standardizzare i solutori; un componente spesso trascurato nel benchmarking. I solutori non ottimizzati fin troppo spesso avvantaggiano una macchina quantistica quando si confrontano architetture quantistiche con architetture classiche. Cioè, il solutore in esecuzione sull'architettura quantistica è sempre ottimizzato dove non lo è il solutore in esecuzione sull'architettura classica. Questo crea una propensione intrinseca a favore dell'architettura quantistica.

Se sei interessato a partecipare allo sviluppo di questo standard, per favore fatemelo sapere, più persone sono coinvolte sia dal lato quantico sia da quello classico dell'argomento, meglio è. Nel frattempo il PAR inizierà a lavorare a breve e coordinerà i propri sforzi con altre organizzazioni di standardizzazione in modo che possa emergere un unico standard comune senza distorsioni per aiutare a gestire le prestazioni e il benchmarking in futuro.

Mentre il numero di qubit dovrebbe far parte di tale metrica, come dici tu, è tutt'altro che tutto.

Tuttavia, confrontare due diversi dispositivi completamente diversi (ad es. Ottica superconduttiva e lineare) non è il compito più semplice ¹ .

fattori

Chiedere coerenza e tempi di chiusura equivale a chiedere fedeltà e tempi di chiusura ¹ . Il fatto che le porte siano più difficili o più facili da implementare influisce nuovamente sulla fedeltà.

Il tasso di inizializzazione, la generazione di qubit / entanglement e le capacità di lettura (ecc.) Influenzeranno le fedeltà globali e qualcosa di simile a 'quanto frequentemente (in media) possiamo eseguire un calcolo (pur ottenendo un risultato di fedeltà abbastanza elevato, per alcuni idea di "fedeltà sufficientemente elevata") ".

In termini di architettura, più la macroarchitettura (ad esempio qRAM) avrà i suoi standard e parametri di riferimento, come i tempi di lettura, "è la lettura su richiesta?" e, naturalmente, fedeltà.

Più microarchitettura può essere descritta con le stesse nozioni di connettività.

Un'altra metrica, spesso ignorata, è la potenza / risorse utilizzate.

Nel complesso, questo potrebbe aver ristretto leggermente questo elenco , ma è comunque un elenco che comporta un discreto confronto. Confrontando dispositivi diversi che utilizzano lo stesso metodo non è nemmeno così semplice come (ai livelli attuali della tecnologia), i processori con un numero maggiore di qubit spesso hanno una fedeltà inferiore ² .

Volume quantico

$2$$\epsilon_{eff}$

$n$$n'$

Certo, vogliamo andare oltre il punto della scienza e passare all'ingegneria. Per questo abbiamo bisogno di uno standard ³ . Questo è attualmente in programma, come dettagliato nella risposta di Whurley .

Tuttavia, poiché qualsiasi confronto tra tali elenchi non sarà semplice, c'è sempre il modo più soggettivo, come Quantum Awesomeness , in cui il divertimento del gioco dipende da quanto è buono il processore ⁴ .

^{1 In questo caso particolare, un esempio è che i fotoni non si discostano, quindi questo deve essere adattato per chiedere in merito al tempo o al numero di porte prima che lo stato realizzato non sia più una buona approssimazione allo stato ideale, che sta solo chiedendo la fedeltà, o la fedeltà e i tempi di chiusura}

^{2 Almeno ci ho provato e anche questo non è esattamente il compito più divertente}

^{3 Il primo, a differenza di XKCD 927}

^{4 L'opinione dell'autore è che, sebbene un'idea fantastica e utile per farsi un'idea di quanto sia buono un processore, dire che un processore è migliore di un altro in un gioco del genere è un po ' troppo soggettivo per dire se un processore è effettivamente migliore di un altro}

IBM sta promuovendo il loro volume quantico (vedi anche questo ) idea per quantificare la potenza di una macchina modello gate con un solo numero. Prima di IBM, c'era stato un tentativo da parte di Rigetti di definire un fattore quantistico totale . Non è chiaro se cattura ciò che vogliamo in termini di utilità dei dispositivi per le applicazioni. Mi sembra che cose come il volume quantico siano progettate tenendo conto degli esperimenti di supremazia. Sono incline a pensare che una metrica debba essere specifica per l'applicazione. Per il campionamento, questo lavoro ha suggerito di utilizzare il punteggio qBAS .

Per la ricottura quantistica e simili approcci analogici, sembra che la comunità stia concordando tempi di soluzione e varianti; ancora una volta abbastanza specifiche dell'applicazione.

La community sta lavorando alla definizione delle metriche e mi aspetto che nel 2018 vedremo le esecuzioni effettive dello stesso problema su dispositivi diversi (confronto empirico).