Quantum Machines och Nvidia visar CUDA-Q över levande qubitar, GPU:er och CPU:er

Quantum Machines och Nvidia använde IEEE Quantum Week i Toronto för att visa en CUDA-Q-applikation från början till slut över levande qubitar, Quantum Machines styrhårdvara samt GPU:er och CPU:er, sammankopplade med Nvidia NVQLink. Poängen är inte en enskild kvantoperation, utan att behandla kvantprocessorn och den klassiska styrkedjan som delar av ett och samma heterogena system som kan schemaläggas. 1015

Vad visades?

Enligt bolagens uppgifter kördes ett enda CUDA-Q-program över levande qubitar och Quantum Machines Pulse Processing Unit, medan NVQLink knöt samman kvantstyrmiljön med Nvidias accelererade beräkningsresurser. Quantum Machines beskriver det som första gången ett företag inom kvantstyrning har kört denna typ av heltäckande CUDA-Q-program över dessa resurser. 1015

Det är dock viktigt att tolka uppgiften rätt. Det handlar om ett påstående från bolagen och branschrapportering, inte om ett oberoende fastställt branschbenchmark. Även uppgiften om att hela utbytet av mätdata och styrbeslut tog omkring en mikrosekund behöver verifieras oberoende. 1015

Så fördelas arbetet mellan qubitar, GPU:er och CPU:er

Tanken är ett program där varje uppgift skickas till den resurs som passar den bäst:

• Levande qubitar och kvantstyrsystemet utför kvantoperationer och återkoppling i realtid.
• GPU:er tar hand om beräkningstunga, latenskänsliga klassiska uppgifter, exempelvis avkodning av mätdata för kvantfelkorrigering.
• CPU:er sköter mer allmänt värdarbete och orkestrering.

NVQLink är avsett att vara gränssnittet med deterministisk latens mellan ett kvantsystems styrenhet och högpresterande klassiska beräkningsresurser. Därmed är ambitionen att arbetsflöden som kvantfelkorrigering ska kunna ingå direkt i styrslingan, snarare än att byggas ihop som en separat och manuellt samordnad process. 115

Därför spelar programmeringsmodellen roll

För utvecklare som använder Python, C++ eller Quantum Machines språk QUA är löftet en mer övergripande modell för hybridarbetslaster. I stället för att själv skriva och samordna pulsstyrning på låg nivå, överlämningar mellan processorer, dataöverföringar och återkopplingsvägar kan utvecklaren beskriva arbetet i ett CUDA-Q-centrerat flöde. Systemet ska sedan dirigera uppgifterna till rätt kvant- eller klassisk resurs. 15

Det betyder inte att hårdvarans komplexitet försvinner. Den flyttas i stället längre ned i styr-, kompilerings- och orkestreringslagret. Det är en väsentlig skillnad för team som vill skapa återanvändbara applikationer, snarare än skräddarsydda laboratorieintegrationer.

Varför återkoppling på mikrosekundnivå är viktig

Kvantfelkorrigering kräver en mycket tät kedja: felsyndrom mäts, mätningarna avkodas klassiskt och ett korrigerande ingrepp tillämpas eller planeras innan kvanttillståndet hinner bli obrukbart. Nvidias NVQLink-arkitektur är uttryckligen inriktad på att koppla kvantstyrning till HPC-resurser för kvantfelkorrigering online och andra beräkningsintensiva realtidsuppgifter. 1

Quantum Machines och Nvidia uppger att deras demonstration utbytte mätdata och styrbeslut på ungefär en mikrosekund. Den tidsbudgeten är betydelsefull eftersom CPU- eller GPU-baserad avkodning och optimering måste hinna färdigt inom den latens som kvantmaskinvaran och styrsystemet tillåter. 101315

Kvantprocessorn som en superdatorresurs

Demonstrationen stödjer en större arkitekturtanke: framtidens kvantprocessorer kan fungera mindre som fristående laboratorieinstrument och mer som specialiserade acceleratorer i kvantklassiska superdatorer.

Quantum Machines beskriver en hierarki där kvantstyrenheter ger snabb återkoppling, CPU-GPU-servrar med avgränsad latens hanterar exempelvis kalibrering, optimering och avkodning för felkorrigering, medan större HPC-system – högpresterande datorresurser – schemalägger bredare tillämpningslaster. 6 Nvidias program för IEEE Quantum Week lyfter på samma sätt feltolerant kvantberäkning som en systemfråga som omfattar QPU:n (kvantprocessorn), programvarustacken, accelererad beräkning och realtidsdrift. 2

I den modellen är huvudfrågan inte om varje uppgift ska köras på en kvantprocessor. Frågan är om varje uppgift körs på den resurs som kan slutföra den inom den nödvändiga latenstiden.

Fokus på styrskiktet

Quantum Machines kopplade demonstrationen till ett bredare arbete med kalibreringsflöden och konstruktion av feltoleranta system. IEEE Quantum Weeks officiella program tog upp en keynote från Quantum Machines, ”From Pulse to Platform: Control Layer for FTQC”, parallellt med Nvidias programpunkt om att utforma en accelererad kvantsuperdator för den feltoleranta eran. 11

Det understryker en central begränsning: bättre qubitar räcker inte i sig för att skapa feltoleranta system. Även styrskiktet, de klassiska acceleratorerna, orkestreringsmjukvaran och vägarna för återkoppling måste kunna skalas tillsammans.

För närvarande bör Toronto-demonstrationen ses som ett integrationsbevis. Den visar hur ett CUDA-Q-baserat arbetsflöde kan förena levande kvantmaskinvara med CPU:er och GPU:er via NVQLink. Den bevisar däremot inte i sig att en produktionsklar, feltolerant kvantdator finns på plats. 1015