Лекция
Это окончание невероятной информации про квантовый компьютер .
...
удается ввести в состоянии квантовой запутанности. Если же кубиты не находятся в запутанном состоянии, то это не квантовый компьютер[39].
В мае 2013 года профессор Amherst College из канадской провинции Новая Шотландия Катерина МакГью (Catherine McGeoch) объявила о своих результатах сравнения компьютера D-Wave One на процессоре Vesuvius с традиционным компьютером с микропроцессором Intel. В первом тесте одну из задач класса QUBO, хорошо подходящую для структуры процессора, компьютер D-Wave One выполнил за 0,5 секунды, в то время как компьютеру с процессором Intel потребовалось 30 мин (выигрыш по скорости 3600 раз). Во втором тесте требовалась специальная программа для «перевода» задачи на язык компьютера D-Wave и скорость вычислений двух компьютеров была примерно равной. В третьем тесте, в котором также требовалась программа «перевода», компьютер D-Wave One за 30 минут нашел решение 28 из 33 заданных задач, в то время как компьютер на процессоре Intel нашел решение только для 9 задач[40].
В январе 2014 года ученые D-Wave опубликовали статью, в которой сообщается, что с помощью метода кубитовой туннельной спектроскопии[41] ими было доказано наличие квантовой когерентности и запутанности между отдельными подгруппами кубитов (размером 2 и 8 элементов) в процессоре во время проведения вычислений.
(к оглавлению)
При проектировании и эксплуатации квантовых компьютеров перед учеными и инженерами возникает огромное количество проблем, которые на сегодняшний день решаются с переменным успехом. Согласно исследованию (и еще вот тут) можно выделить следующий ряд проблем:
Крайне рекомендую прочитать статью “Характеристики квантовых компьютеров”, особенно комментарии к ней.
Давайте организуем все основные проблемы в три большие группы и рассмотрим поподробнее каждую из них:
(к оглавлению)
Описание от N+1.
Квантовое состояние очень хрупкая штука, кубиты в запутанном состоянии крайне нестабильны, любое внешнее воздействие может разрушить (и разрушает) эту связь. Изменение температуры на мельчайшую долю градуса, давление, пролетевший рядом случайный фотон — все это дестабилизирует нашу систему.
Для решения этой проблемы строят низкотемпературные саркофаги, в которых температура (-273.14 градуса цельсия) чуть-чуть выше абсолютного ноля, с максимальной изоляцией внутренней камеры с процессором от всех (возможных) воздействий внешней среды.
Максимальное время жизни квантовой системы из нескольких запутанных кубитов, в течение которого она сохраняет свои квантовые свойства и может быть использована для произведения вычислений, называют временем декогеренции.
На текущий момент время декогеренции в лучших квантовых решениях составляет порядка десятков и сотен микросекунд.
Есть прекрасный сайт, на котором можно посмотреть сравнительные таблицы параметров всех созданных квантовых систем. В эту статью для примера вынесены только два топовых процессора — от IBM IBM Q System One и от Google Sycamore. Как мы видим, время декогеренции (Т2) не превышает 200 мкс.
Я не нашел точных данных по Sycamore, но в самой статье о квантовом превосходстве приводятся две цифры — 1 миллион вычислений за 200 секунд, в другом месте — за 130 секунд без потерь на управляющие сигналы и прочее. В любом случае это дает нам время декогеренции порядка 150 мкс. Помните нашего экспериментатора с мешком? Ну так вот он.
| Computer Name | N Qubits | Max paired | T2 (мкс) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
Чем нам грозит декогеренция?
Основная проблема в том, что через 150 мкс наша вычислительная система из N запутанных кубитов начнет выдавать на выходе вместо вероятностного распределения правильных решений — вероятностный белый шум.
То есть нам надо:
И сделать все это за 150 мкс. Не успел — результат превратился в тыкву.
Но это еще не все...
(к оглавлению)
Как мы уже говорили, квантовые процессы и квантовые вычисления имеют вероятностную природу, мы не можем быть уверены на 100% ни в чем, а только с какой-то вероятностью. Ситуация усугубляется еще и тем, что квантовые вычисления подвержены ошибкам. Основные типы ошибок при квантовых вычислениях это:
Ошибки, связанные с декогерентностью, возникают сразу же, как только мы запутали наши кубиты и начали производить вычисления. Чем больше кубитов мы запутали, тем сложнее система, и тем легче ее разрушить. Низкотемпературные саркофаги, защищенные камеры, все эти технологические ухищрения как раз направлены на то, чтобы снизить число ошибок и продлить время декогеренции.
Вычислительные ошибки гейтов — любая операция (вентиль) над кубитами может с некоторой вероятностью завершиться с ошибкой, а нам для реализации алгоритма нужно выполнить сотни вентилей, вот и представьте, что мы получим в конце выполнения нашего алгоритма. Классический вариант ответа на вопрос — “Какова вероятность встретить динозавра в лифте?” — 50х50, или встретишь или нет.
Проблема еще усугубляется тем, что стандартные методы коррекции ошибок (дублирование вычислений и усреднение) в квантовом мире не работают из-за теоремы о запрете клонирования. Для коррекции ошибок в квантовых вычислениях пришлось придумать квантовые же методы коррекции. Грубо говоря мы берем N обычных кубитов и делаем из них 1 логический кубит с меньшим уровнем ошибок.
Но тут возникает другая проблема — общее количество кубитов. Смотрите, допустим у нас есть процессор со 100 кубитами, из которых 80 кубитов заняты коррекцией ошибок, тогда нам для вычислений остается только 20.
Ошибки считывания финального результата — как мы помним, результат квантовых вычислений нам представлен в виде вероятностного распределения ответов. Но считывание финального состояния тоже может завершиться с ошибкой.
На том же сайте есть сравнительные таблицы процессоров по уровням ошибок. Для сравнения возьмем те же процессоры, что и в предыдущем примере — IBM IBM Q System One и Google Sycamore:
| Computer | 1-Qubit Gate Fidelity | 2-Qubit Gate Fidelity | Readout Fidelity |
| IBM Q System One | 99.96% | 98.31% | — |
| Google Sycamore | 99.84% | 99.38% | 96.2% |
Здесь фиделити — мера схожести двух квантовых состояний. Величину ошибки можно грубо представить как 1-Fidelity. Как мы видим, ошибки на 2-х кубитных гейтах и ошибки считывания являются главным препятствием к выполнению сложных и длинных алгоритмов на существующих квантовых компьютерах.
Еще можно почитать роадмап от 2016 года от NQIT по решению задачи коррекции ошибок.
(к оглавлению)
В теории мы строим и оперируем схемами из десятков запутанных кубитов, в реальности же все сложнее. Все существующие квантовые чипы (процессоры) построены таким образом, что обеспечивают безболезненное запутывание одного кубита только со своими соседями, которых не больше шести.
Если же нам надо запутать 1-й кубит, скажем, с 12-м, то нам придется строить цепочку дополнительных квантовых операций, задействовать дополнительные кубиты и прочее, что увеличивает общий уровень ошибок. Да, и не забывайте про время декогеренции, возможно к тому моменту, когда вы закончите связывать кубиты в нужную вам схему, время закончится и вся схема превратится в симпатичный генератор белого шума.
Также не забывайте, что архитектура у всех квантовых процессоров разная, и программу, написанную в эмуляторе в режиме “связность всех со всеми” нужно будет “перекомпилировать” в архитектуру конкретного чипа. Есть даже специальные программы оптимизаторы для выполнения этой операции.
Максимальная связность и максимальное количество кубитов для тех же топовых чипов:
| Computer Name | N Qubits | Max paired | T2 (мкс) |
| IBM Q System One | 20 | 6 | 70 |
| Google Sycamore | 53 | 4 | ~150-200 |
И, для сравнения, таблица с данными предыдущего поколения процессоров. Сравните количество кубитов, время декогеренции и процент ошибок с тем, что мы имеем сейчас у нового поколения. Все-таки прогресс потихоньку, но движется.
Итак:
- На текущий момент нет полносвязных архитектурных схем из > 6 кубитов
- Чтобы на реальном процессоре запутать кубит 0 с, например, 15-м может потребоваться несколько десятков дополнительных операций
- Больше операций -> больше ошибок -> сильнее влияние декогерентности
(к оглавлению)
Декогеренция — прокрустово ложе современных квантовых вычислений. В 150 мкс мы должны уложить все:
Пока результаты неутешительные, хотя вот тут заявляют о достижении 0.5с времени удержания когерентности на квантовом компьютере, основанном на ионных ловушках:
We measure a qubit coherence time in excess of 0.5 s, and with magnetic shielding we expect this to improve to be longer than 1000 s
Про эту технологию еще можно почитать здесь или, например, здесь.
Ситуация осложняется еще и тем, что при совершении сложных вычислений необходимо использовать квантовые схемы коррекции ошибок, что тоже отъедает и время, и доступные кубиты.
Ну и, наконец, современные архитектуры не позволяют с минимальными затратами реализовать схемы запутанности лучше, чем 1 к 4 или 1 к 6.
(к оглавлению)
Для решения вышеуказанных проблем, в настоящее время используют следующие подходы и методы:
Также проводятся исследования, направленные на увеличение времени декогеренции, на поиск новых (и доработку известных) физических реализаций квантовых объектов, на оптимизацию схем коррекции и прочее и прочее. Прогресс есть (посмотрите выше на характеристики более ранних и топовых на сегодняшний день чипов), но пока идет медленно, очень очень медленно.
(к оглавлению)
2000-кубитный компьютер D-Wave 2000Q. Источник: D-Wave Systems
На фоне заявления Google о достижении квантового превосходства используя процессор с 53-мя кубитами, компьютеры и анонсы от компании D-Wave, в которых число кубитов исчисляется тысячами, несколько сбивает с толку. Ну действительно, если 53 кубита смогли достичь квантового превосходства, то на что же способен компьютер с 2048 кубитами? Но не все так хорошо...
Если коротко (взято из вики):
Компьютеры D-Wave работают на принципе квантовой релаксации (квантовый отжиг), могут решать крайне ограниченный подкласс задач оптимизации, и не подходят для реализации традиционных квантовых алгоритмов и квантовых вентилей.
Более подробно можно почитать, например, тут, тут (осторожно, может не открываться из России), или у Scott Aaronson в статье из его блога. Кстати, очень рекомендую почитать вообще его блог, там много хорошего материала
Вообще с самого начала анонсов у научного сообщества возникали вопросы к компьютерам D-Wave. Например, в 2014 году IBM поставила под сомнение факт, что D-Wave использует квантовые эффекты. Дело дошло до того, что в 2015 году Google вместе с NASA купила один из таких квантовых компьютеров и после исследований подтвердила, что таки да, компьютер работает и вычисляет задачу быстрее, чем обычный.
Главное, что компьютеры D-Wave, с их сотнями и тысячами кубитов нельзя использовать для вычисления и запуска квантовых алгоритмов. На них нельзя запустить алгоритм Шора, например. Все, что они могут — это используя определенные квантовые механизмы решать определенную задачу оптимизации. Можно считать, что D-Wave это такой квантовый ASIC для конкретной задачи.
(к оглавлению)
Квантовые вычисления можно эмулировать на обычном компьютере. Ведь действительно, смотрите:
Тогда:
(С)
Для сравнения, Summit (Top-1 из Top-500) несет на себе всего 2.8 Петабайт памяти.
Текущий рекорд симуляций — 49 кубит поставленный в прошлом году на крупнейшем китайском суперкомпьютере (Sunway Taihu Light)
Предел симуляции квантового компьютера на классических системах обусловлен количеством оперативной памяти необходимой для хранения состояния кубитов.
Рекомендую еще прочитать вот этот комментарий. Оттуда:
По операциям — для точной эмуляции схемы на 49 кубитов из каких-то 39 "тактов" (независимых слоев вентилей) потребовалось 2^63 комплексных умножений — 4 Пфлопс суперкомпьютера на протяжении 4 часов
Эмуляция квантового компьютера из 50+ кубит на классических системах считается невыполнимой за разумное время. В том числе из-за этого факта Google использовал для своего эксперимента с квантовым превосходством процессор с 53-мя кубитами.
Википедия дает нам следующее определение квантового вычислительного превосходства:
Ква́нтовое превосхо́дство — способность квантовых вычислительных устройств решать проблемы, которые классические компьютеры практически не могут решить.
Фактически достижение квантового превосходства означает, что, например, факторизацию больших чисел по алогритму Шора можно решать за адекватное время, или можно эмулировать на квантовом уровне сложные химические молекулы, и так далее. То есть новая эпоха наступила.
Но в формулировке определения есть некоторая лазейка, “которые классические компьютеры практически не могут решить”. Фактически это означает, что если создать квантовый компьютер из 50+ кубитов и запустить на нем некоторую квантовую схему, то, как мы рассматривали выше, результат работы этой схемы невозможно будет сэмулировать на обычном компьютере. То есть классический компьютер воссоздать результат работы такой схемы будет не в состоянии.
Является ли такой результат реальным квантовым превосходством или нет, вопрос скорее философский. Но понимать, что сделал Google, и на чем основано его недавнее заявление о достижении квантового превосходства на своем новом процессоре Sycamore надо.
54-кубитный процессор Sycamore
Итак, в октябре 2019 года разработчики Google опубликовали в научном издании Nature статью « квантовое превосходство с применением программируемого сверхпроводящего процессора». Авторы объявили о достижении впервые в истории квантового превосходства с помощью 54-кубитного процессора «Sycamore».
В сети в статьях Sycamore часто упоминают то как 54-х кубитный процессор, то как 53-х. Истина в том, что согласно оригинальной статье, процессор физически состоит из 54-х кубитов, но один из них нерабочий и выведен из эксплуатации. Таким образом, в реальности мы имеем 53-х кубитный процессор.
В Сети тут же появилось множество материалов на эту тему, градус которых варьировался от восторженных до скептических.
Позднее сотрудники отдела квантовых вычислений компании IBM заявили, что Google ложно сообщила о достижении квантового превосходства. В компании утверждают, что обычный вычислитель справится с этой задачей в худшем случае за 2,5 дня, и при этом полученный ответ будет точнее, чем у квантового компьютера. Такой вывод был сделан по итогам проведенного теоретического анализа нескольких способов оптимизации.
Ну и, конечно, Scott Aaronson в своем блоге не смог обойти своим вниманием это заявление. Его анализ вместе со всеми ссылками и Scott’s Supreme Quantum Supremacy FAQ! как обычно стоят того, чтобы потратить на них свое время. На хабре есть перевод этого FAQ, и обязательно почитайте комментарии, там есть ссылки на предварительные документы, утекшие в Сеть до официального объявления.
Что же в реальности сделал Google? Для детального понимания почитайте Ааронсона, а кратко вот:
Я могу, конечно, вам сказать, но чувствую себя при этом глуповато. Вычисление такое: экспериментатор генерирует случайную квантовую схему С (т.е. Случайную последовательность 1-кубитных и 2-кубитных — между ближайшими соседями — вентилей, с глубиной к примеру в 20, действующую на 2D сеть n=50-60 кубитов). После этого экспериментатор посылает С на квантовый компьютер, и просит его применить С к начальному состоянию из 0, измерить результат в базисе {0,1}, послать обратно n-битную наблюдаемую последовательность (строку) и повторить несколько тысяч или миллионов раз. Наконец, используя свое знание о С, экспериментатор проводит статистическую проверку на соответствие результата с ожидаемым выходом от квантового компьютера.
Совсем коротко:
То есть Google реализовал синтетическую задачу на 53-х кубитном процессоре, и свое заявление о достижении квантового превосходства основывает на факте невозможности эмуляции такого процессора на стандартных системах за разумное время.
Для понимания — в этом разделе нисколько не умаляется достижение Google, инженеры действительно молодцы, а вопрос о том можно считать это реальным квантовым превосходством или нет, как уже говорилось ранее, скорее философский, чем инженерный. Но надо понимать, что достигнув такого вычислительного превосходства мы ни на шаг не продвинулись к возможности запускать алгоритм Шора на 2048-и битных числах.
Перспективность квантовых счислений заключается в том, что квантовые компьютеры смогут решать целые классы задач, которые сейчас являются очень тяжелыми и трудно обрабатываемыми.
А что же станет с классическими компьютерами? Отомрут ли они? Вряд ли. И для классических, и для квантовых компьютеров найдутся свои сферы применения.
Внедрение квантовых компьютеров не приведет к решению принципиально нерешаемых классических задач, а лишь ускорит некоторые вычисления. Кроме того, станет возможна квантовая связь - передача кубитов на расстояние, что приведет к возникновению своего рода квантового Интернета. Квантовая связь позволит обеспечить защищенное (законами квантовой механики) от подслушивания соединение всех желающих друг с другом. Информация, хранимая в квантовых базах данных, будет надежнее защищена от копирования, чем сейчас. Фирмы, производящие программы для квантовых компьютеров, смогут уберечь их от любого, в том числе и незаконного, копирования.
У квантовых компьютеров есть еще одна сфера применения, огромное значение которой понятно уже сегодня, - создание экспертных систем нового поколения.
Квантовый компьютер сможет не только накапливать, хранить и обрабатывать информацию, но и производить с ней операции, совершенно недоступные даже самым мощным современным компьютерам.
Создание подобной экспертной системы произведет крупнейший переворот в технике. Страна, которая первой создаст такую экспертную систему, получит уникальный шанс вырваться в лидеры в научно-технической гонке.
Появление квантовых компьютеров будет означать революцию не только в вычислительной технике, но также и в технике передачи информации, в организации принципиально новых систем связи, и может быть началом развития новых, пока неизвестных, областей Науки и Техники.
Квантовые компьютеры и квантовые вычисления — очень многообещающая, очень молодая и пока малоприменимая в промышленном плане область информационных технологий.
Развитие квантовых вычислений позволит (когда-нибудь) решать задачи:
Основные проблемы при создании и эксплуатации квантовых компьютеров:
Состояние дел на текущий момент:
Что может помочь:
Выводы из данной статьи про квантовый компьютер указывают на необходимость использования современных методов для оптимизации любых систем. Надеюсь, что теперь ты понял что такое квантовый компьютер , квантовые алгоритмы, квантовое превосходство и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Квантовая информатика
Часть 1 Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и перспективы
Часть 2 Алгоритм Шора. - Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и
Часть 3 Декогеренция - Квантовый компьютер понятие и применение проблемы и перспективы
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Квантовая информатика
Термины: Квантовая информатика