Quantum Machines और NVIDIA का NVQLink डेमो: एक ही CUDA-Q प्रोग्राम में क्यूबिट्स, GPU और CPU

टोरंटो में आयोजित IEEE Quantum Week में Quantum Machines और NVIDIA ने एक ऐसा एंड-टू-एंड CUDA-Q एप्लिकेशन प्रदर्शित किया, जो NVIDIA NVQLink के माध्यम से लाइव क्यूबिट्स, Quantum Machines के नियंत्रण हार्डवेयर, GPU और CPU के बीच चला। इस उपलब्धि का महत्व किसी एक क्वांटम ऑपरेशन से अधिक, क्वांटम प्रोसेसर और उसके क्लासिकल कंट्रोल स्टैक को एक ही शेड्यूल किए जा सकने वाले हाइब्रिड सिस्टम के हिस्से की तरह चलाने में है। 1015

डेमो में क्या दिखाया गया

कंपनियों की रिपोर्ट के अनुसार, एक सिंगल CUDA-Q प्रोग्राम लाइव क्यूबिट्स और Quantum Machines की पल्स प्रोसेसिंग यूनिट (PPU) पर चला तथा NVQLink ने क्वांटम-कंट्रोल वातावरण को NVIDIA के एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग संसाधनों से जोड़ा। Quantum Machines ने इसे किसी क्वांटम-कंट्रोल कंपनी द्वारा इस तरह के एंड-टू-एंड CUDA-Q प्रोग्राम का पहला प्रदर्शन बताया है। 1015

हालांकि, इस दावे को सावधानी से देखना चाहिए। यह कंपनी और ट्रेड मीडिया की रिपोर्टिंग पर आधारित मील का पत्थर है, कोई स्वतंत्र रूप से स्थापित उद्योग बेंचमार्क नहीं। करीब एक माइक्रोसेकंड में पूर्ण मापन-और-नियंत्रण आदान-प्रदान का रिपोर्ट किया गया आंकड़ा भी स्वतंत्र सत्यापन की मांग करता है। 1015

क्यूबिट्स, GPU और CPU में काम कैसे बंटता है

इस मॉडल का मूल विचार है कि एक हाइब्रिड प्रोग्राम उपलब्ध संसाधनों और आवश्यक लेटेंसी के आधार पर काम बांटे:

• लाइव क्यूबिट्स और क्वांटम कंट्रोलर: क्वांटम ऑपरेशन और रीयल-टाइम नियंत्रण।
• GPU: समय-संवेदी और भारी क्लासिकल गणनाएं, जैसे क्वांटम एरर करेक्शन के लिए मापन डेटा को डिकोड करना।
• CPU: सामान्य होस्ट-साइड काम और ऑर्केस्ट्रेशन।

NVQLink को क्वांटम सिस्टम कंट्रोलर और उच्च-प्रदर्शन क्लासिकल कंप्यूटिंग संसाधनों के बीच एक रीयल-टाइम, निर्धारक-लेटेंसी इंटरफेस के रूप में डिजाइन किया गया है। उद्देश्य यह है कि ऑनलाइन क्वांटम एरर करेक्शन जैसी प्रक्रियाएं अलग से जोड़ी गई पाइपलाइन न रहकर सिस्टम के ऑपरेटिंग लूप का हिस्सा बनें। 115

प्रोग्रामिंग मॉडल क्यों मायने रखता है

Python, C++ या Quantum Machines की QUA भाषा में काम करने वाले डेवलपर्स के लिए इसका वादा एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग तरीका है। उन्हें लो-लेवल पल्स-कंट्रोल सीक्वेंस, अलग-अलग प्रोसेसरों के बीच हैंडऑफ, डेटा ट्रांसफर और फीडबैक पथों को हाथ से लिखकर समन्वित करने के बजाय एक CUDA-Q-केंद्रित फ्लो में काम व्यक्त करने की सुविधा मिल सकती है। फिर सिस्टम कार्य को उपयुक्त क्वांटम या क्लासिकल संसाधन तक भेजता है। 15

इससे हार्डवेयर की जटिलता समाप्त नहीं हो जाती। फर्क बस इतना है कि उस समन्वय का बड़ा हिस्सा कंट्रोल, कंपाइलेशन और ऑर्केस्ट्रेशन स्टैक संभालता है। दोहराए जा सकने वाले एप्लिकेशन बनाने वाली टीमों के लिए यह लैब-स्तर के कस्टम इंटीग्रेशन से आगे बढ़ने का महत्वपूर्ण कदम हो सकता है।

लगभग एक माइक्रोसेकंड का फीडबैक क्यों जरूरी है

क्वांटम एरर करेक्शन में एक कसा हुआ चक्र होता है: त्रुटि-संकेतों को मापना, उनका क्लासिकली डिकोड करना और क्वांटम स्थिति उपयोगी बने रहने से पहले सुधारात्मक कार्रवाई लागू या शेड्यूल करना। NVIDIA की NVQLink आर्किटेक्चर का घोषित लक्ष्य क्वांटम नियंत्रण को HPC संसाधनों से जोड़कर ऑनलाइन एरर करेक्शन और अन्य भारी रीयल-टाइम वर्कलोड संभालना है। 1

Quantum Machines और NVIDIA का कहना है कि उनके प्रदर्शन में मापन डेटा और नियंत्रण निर्णयों का आदान-प्रदान लगभग एक माइक्रोसेकंड में हुआ। यह समय-सीमा अहम है, क्योंकि CPU या GPU पर चलने वाले डिकोडिंग और ऑप्टिमाइजेशन कार्यों को क्वांटम हार्डवेयर तथा नियंत्रण प्रणाली की निर्धारित समय-सीमा के भीतर पूरा होना चाहिए। 101315

बड़ी तस्वीर: सुपरकंप्यूटिंग के संसाधन के रूप में QPU

यह प्रदर्शन एक व्यापक वास्तुशिल्प विचार का समर्थन करता है: भविष्य के क्वांटम प्रोसेसर अलग-थलग प्रयोगशाला उपकरणों के बजाय क्वांटम-क्लासिकल सुपरकंप्यूटर में विशेष एक्सेलरेटर की तरह काम कर सकते हैं।

Quantum Machines एक बहु-स्तरीय ढांचे का वर्णन करता है। इसमें क्वांटम कंट्रोलर तेज फीडबैक संभालते हैं; सीमित-लेटेंसी वाले CPU-GPU सर्वर कैलिब्रेशन, ऑप्टिमाइजेशन और एरर-करेक्शन डिकोडिंग जैसे काम करते हैं; जबकि बड़े HPC सिस्टम व्यापक एप्लिकेशन वर्कलोड शेड्यूल करते हैं। 6 NVIDIA ने भी IEEE Quantum Week में फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटिंग को QPU, सॉफ्टवेयर स्टैक, एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग और रीयल-टाइम ऑपरेशन तक फैली पूर्ण-सिस्टम चुनौती के रूप में पेश किया। 2

इस दृष्टिकोण में सवाल यह नहीं है कि हर कार्य क्वांटम प्रोसेसर पर चले। अहम बात यह है कि हर कार्य उस संसाधन पर चले जो उसे आवश्यक लेटेंसी के भीतर पूरा कर सके।

डेमो से आगे: कंट्रोल लेयर पर जोर

Quantum Machines ने इस इंटीग्रेशन प्रदर्शन के साथ कैलिब्रेशन वर्कफ़्लो और फॉल्ट-टॉलरेंट सिस्टम डिजाइन पर भी ध्यान केंद्रित किया। IEEE Quantum Week के आधिकारिक कार्यक्रम में Quantum Machines का मुख्य व्याख्यान “From Pulse to Platform: Control Layer for FTQC” सूचीबद्ध था, जबकि NVIDIA का सत्र फॉल्ट-टॉलरेंट दौर के लिए एक्सेलरेटेड क्वांटम सुपरकंप्यूटर डिजाइन करने पर था। 11

यह जोर एक बुनियादी तथ्य को रेखांकित करता है: फॉल्ट-टॉलरेंट सिस्टम के लिए केवल क्यूबिट्स बेहतर कर देना पर्याप्त नहीं होगा। उनके आसपास का कंट्रोल लेयर, क्लासिकल एक्सेलरेटर, ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर और फीडबैक पथ भी साथ-साथ बड़े और तेज होने होंगे।

फिलहाल, टोरंटो का यह प्रदर्शन एक इंटीग्रेशन प्रूफ पॉइंट के रूप में देखना उचित है। यह दिखाता है कि CUDA-Q आधारित वर्कफ़्लो NVQLink के जरिए लाइव क्वांटम हार्डवेयर को CPU और GPU से कैसे जोड़ सकता है; यह अपने आप में उत्पादन-तैयार, फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर का प्रमाण नहीं है। 1015