QUOPS: más allá del número de qubits para medir el rendimiento cuántico real

Los qubits y las prestaciones de puertas cuánticas individuales no bastan para responder a la pregunta decisiva: ¿qué cálculo puede terminar realmente un ordenador cuántico, de forma fiable?

Esa es la cuestión que aborda QUOPS (Quantum Universal Operations Performance System). El marco, liderado por Sandia National Laboratories y con contribuciones de Quantinuum en las demostraciones de hardware y de NVIDIA en una implementación abierta para CUDA-Q, propone medir tanto el tamaño de la computación cuántica que un equipo logra completar como la velocidad a la que lo hace. 13

Qué mide exactamente QUOPS

QUOPS es un benchmark independiente de la arquitectura, aplicable tanto a qubits físicos como a qubits lógicos. En vez de evaluar un único algoritmo o problema, ejecuta los mismos circuitos aleatorizados y computacionalmente universales con diferentes formas y tamaños en sistemas distintos. Cada carga de trabajo debe superar un umbral de éxito basado en fidelidad o polarización; solo entonces cuenta como una ejecución válida. 23

De ese proceso salen dos métricas complementarias:

• Q, o puntuación QUOPS: el tamaño, expresado en operaciones cuánticas, del mayor circuito que supera de manera fiable el criterio del benchmark.
• ω, o tasa QUOPS: el ritmo efectivo al que se realizan esas operaciones exitosas, en QUOPS por segundo.

La diferencia importa. Una máquina puede completar circuitos relativamente pequeños con gran rapidez, mientras otra puede llegar a circuitos mayores pero a un ritmo inferior. QUOPS busca reflejar ambas dimensiones, en vez de reducir la comparación a un solo número. 12

No evalúa solo el chip, sino el sistema entero

Ejecutar un circuito cuántico depende de mucho más que de las especificaciones nominales del procesador. Influyen la compilación, el mapeo del circuito, el enrutamiento entre qubits, la topología de conectividad, los sistemas de control, las mediciones y el ruido acumulado.

QUOPS está diseñado para que esos costes aparezcan en el resultado final. Es decir, no aísla la calidad de cada componente: intenta medir el límite de computación fiable de un sistema cuántico completo. 12

Por eso no debe interpretarse como una clasificación absoluta de «mejor» o «peor» ordenador cuántico. Describe una región de capacidad: hasta qué tamaño de circuito puede llegar una plataforma y a qué ritmo puede operar dentro de ese límite. 3

Willow, Boston y Helios: velocidad frente a tamaño de circuito

Las primeras comparaciones mostraron una diferencia clara entre velocidad y capacidad para circuitos grandes:

• Los sistemas superconductores Willow, de Google, y Boston, de IBM, registraron tasas de operaciones más altas.
• Helios, de Quantinuum y basado en iones atrapados, logró ejecutar circuitos más grandes que superaron el criterio del benchmark. 45

La explicación propuesta está en las ventajas técnicas de cada enfoque. Las puertas superconductoras favorecen una ejecución rápida; Helios, en cambio, combina alta precisión con conectividad efectiva all-to-all, es decir, con la posibilidad de conectar los qubits entre sí sin las mismas restricciones de vecindad. Esto reduce el coste de enrutamiento y permite que se acumulen menos errores antes de que el circuito resulte demasiado grande para ejecutarse de manera fiable. 25

Las puntuaciones físicas Q comunicadas fueron 1.504 para Helios-1, 216 para Willow y 204 para IBM Boston. No implican que Helios sea universalmente superior: reflejan su posición en el compromiso entre el tamaño de la ejecución fiable y el rendimiento por unidad de tiempo. 7

La distancia hasta aplicaciones exigentes sigue siendo enorme

La prepublicación calcula objetivos aproximados de 2,5 × 10⁸ QUOPS para factorizar RSA-2048 y de 3,4 × 10⁸ QUOPS para cálculos de alta precisión sobre FeMoco, un cofactor relevante para estudiar procesos químicos ligados a la fijación de nitrógeno. Según esa referencia, los sistemas actuales de qubits físicos están todavía a unas cinco órdenes de magnitud —alrededor de 100.000 veces— de la escala necesaria para esas aplicaciones. 57

No es un calendario ni una predicción sobre cuándo una máquina concreta podrá romper RSA-2048 o resolver un cálculo de FeMoco. Son estimaciones de recursos que dependen de supuestos sobre algoritmos, arquitecturas y códigos de corrección de errores.

También se probó con qubits lógicos y tolerancia a fallos

QUOPS se aplicó asimismo a una demostración de tolerancia a fallos de hasta ocho qubits lógicos en Helios-1. Sandia la presenta como el primer caso de benchmarking de un procesador tolerante a fallos. 12

La relevancia es que el marco no queda limitado a los qubits físicos ruidosos de los dispositivos actuales. Su misma lógica puede utilizarse para seguir el rendimiento de sistemas que incorporan codificación y corrección de errores. Eso no significa que la tolerancia a fallos ya supere a las arquitecturas físicas en todas las métricas; el valor de la demostración es ofrecer una referencia común para seguir la transición hacia máquinas lógicas de mayor escala. 13

Cómo interpretar estos resultados

QUOPS desplaza el foco de «¿cuántos qubits tiene?» a una pregunta más práctica: «¿cuánta computación universal y fiable puede completar?». Las pruebas sugieren que la conectividad y la precisión ayudan a ampliar el tamaño máximo de circuito viable, mientras que unas puertas rápidas pueden elevar la tasa de ejecución.

Aun así, hay una cautela esencial: los resultados proceden de una prepublicación en arXiv que aún no ha sido revisada por pares. Las definiciones del benchmark, los umbrales de éxito y las proyecciones hacia aplicaciones de gran escala deben considerarse provisionales hasta que sean evaluados y reproducidos de forma independiente. 5