Quantum Machines และ NVIDIA สาธิต CUDA-Q แบบครบวงจรบนคิวบิตจริง GPU และ CPU ผ่าน NVQLink

Quantum Machines และ NVIDIA ใช้งาน IEEE Quantum Week ที่นครโทรอนโตเพื่อสาธิตแอปพลิเคชัน CUDA-Q แบบครบวงจร ซึ่งทำงานข้ามคิวบิตจริง ฮาร์ดแวร์ควบคุมของ Quantum Machines รวมถึง GPU และ CPU โดยเชื่อมต่อผ่าน NVIDIA NVQLink ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่การสั่งงานควอนตัมเพียงขั้นตอนเดียว แต่คือการทำให้ควอนตัมโปรเซสเซอร์กับระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทำงานเป็นระบบเฮเทอโรจีเนียสเดียวที่จัดสรรงานได้ 1015

เดโมนี้แสดงอะไร

ตามข้อมูลที่บริษัทและรายงานในอุตสาหกรรมระบุ โปรแกรม CUDA-Q เพียงโปรแกรมเดียวทำงานร่วมกับคิวบิตจริงและ Pulse Processing Unit ของ Quantum Machines พร้อมใช้ NVQLink เชื่อมสภาพแวดล้อมการควบคุมควอนตัมเข้ากับระบบประมวลผลเร่งความเร็วของ NVIDIA โดย Quantum Machines ระบุว่านี่เป็นครั้งแรกที่บริษัทด้านการควบคุมควอนตัมทำงานลักษณะนี้แบบครบวงจรข้ามทรัพยากรดังกล่าว 1015

อย่างไรก็ดี คำว่า “ครั้งแรก” ควรอ่านอย่างระมัดระวัง เพราะเป็นหมุดหมายตามที่บริษัทและสื่อเฉพาะทางรายงาน ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรมที่ได้รับการยืนยันโดยอิสระ เช่นเดียวกับตัวเลขรอบการแลกเปลี่ยนข้อมูลการวัดและคำสั่งควบคุมที่รายงานว่าราว 1 ไมโครวินาที ซึ่งยังต้องอาศัยการตรวจสอบอิสระเพิ่มเติม 1015

คิวบิต GPU และ CPU แบ่งงานกันอย่างไร

แนวคิดคือการจัดสรรงานตามทรัพยากรและข้อจำกัดด้านเวลา ภายในโปรแกรมไฮบริดเดียวกัน

• คิวบิตจริงและระบบควบคุมควอนตัม รับผิดชอบการปฏิบัติการควอนตัมและการควบคุมแบบเรียลไทม์
• GPU รับงานคลาสสิกที่คำนวณหนักและไวต่อเวลา เช่น การถอดรหัสข้อมูลการวัดเพื่อใช้ในการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม
• CPU รับงานโฮสต์ งานทั่วไป และการประสานลำดับงานของระบบ

NVQLink ถูกออกแบบให้เป็นอินเทอร์เฟซระหว่างตัวควบคุมระบบควอนตัมกับทรัพยากรคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง โดยมีความหน่วงที่กำหนดได้แน่นอนสำหรับงานแบบเรียลไทม์ เป้าหมายคือให้ภาระงานออนไลน์ เช่น การประมวลผลเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม เป็นส่วนหนึ่งของวงจรปฏิบัติการโดยตรง แทนที่จะเป็นขั้นตอนแยกที่ต้องต่อระบบเข้าด้วยกันเอง 115

เหตุใดโมเดลการเขียนโปรแกรมจึงสำคัญ

สำหรับนักพัฒนาที่ใช้ Python, C++ หรือภาษา QUA ของ Quantum Machines แนวทางนี้เสนอวิธีอธิบายเวิร์กโหลดควอนตัม–คลาสสิกในระดับที่สูงขึ้น แทนการเขียนและประสานรายละเอียดระดับล่างด้วยตนเอง ไม่ว่าจะเป็นลำดับพัลส์ควบคุม การส่งต่องานระหว่างตัวประมวลผล การย้ายข้อมูล หรือเส้นทางฟีดแบ็ก

กล่าวคือ นักพัฒนาสามารถแสดงงานเป็นโฟลว์ที่มี CUDA-Q เป็นศูนย์กลาง แล้วให้ระบบส่งแต่ละงานไปยังทรัพยากรควอนตัมหรือคลาสสิกที่เหมาะสม 15

นี่ไม่ได้ทำให้ความซับซ้อนของฮาร์ดแวร์หายไป แต่ย้ายภาระการประสานงานส่วนใหญ่ไปไว้ในชั้นควบคุม คอมไพเลชัน และออร์เคสเตรชัน ซึ่งมีความสำคัญต่อทีมที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ทำซ้ำได้ แทนการประกอบระบบเฉพาะกิจสำหรับแล็บแต่ละครั้ง

เหตุใดฟีดแบ็กระดับไมโครวินาทีจึงเกี่ยวข้องกับการแก้ไขข้อผิดพลาด

การแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมต้องพึ่งวงจรที่กระชับมาก: วัดสัญญาณบ่งชี้ข้อผิดพลาด (syndrome) ถอดรหัสผลการวัดด้วยการประมวลผลแบบคลาสสิก แล้วใช้หรือจัดตารางคำสั่งแก้ไขให้รวดเร็วพอ ขณะที่สถานะควอนตัมยังมีประโยชน์อยู่

สถาปัตยกรรม NVQLink ของ NVIDIA มุ่งเชื่อมระบบควบคุมควอนตัมเข้ากับทรัพยากร HPC เพื่อรองรับการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมแบบออนไลน์ และงานเรียลไทม์ที่ใช้การคำนวณเข้มข้นอื่น ๆ 1

Quantum Machines และ NVIDIA รายงานว่าเดโมนี้แลกเปลี่ยนข้อมูลการวัดและการตัดสินใจควบคุมได้ในเวลาราว 1 ไมโครวินาที ตัวเลขนี้มีความหมายเพราะการถอดรหัสหรือการปรับเหมาะด้วย CPU และ GPU ต้องเสร็จภายในงบเวลาที่ฮาร์ดแวร์ควอนตัมและระบบควบคุมยอมรับได้ 101315

เป้าหมายใหญ่: ทำให้ QPU เป็นทรัพยากรของซูเปอร์คอมพิวเตอร์

เดโมนี้สนับสนุนแนวคิดเชิงสถาปัตยกรรมที่กว้างกว่า นั่นคือควอนตัมโปรเซสเซอร์หรือ QPU อาจพัฒนาไปเป็นตัวเร่งความเร็วเฉพาะทางภายในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม–คลาสสิก คล้ายบทบาทของ GPU ในระบบประมวลผลยุคใหม่ มากกว่าจะเป็นเครื่องมือโดดเดี่ยว

Quantum Machines อธิบายโครงสร้างแบบลำดับชั้นไว้ว่า ตัวควบคุมควอนตัมรับผิดชอบฟีดแบ็กความเร็วสูง เซิร์ฟเวอร์ CPU–GPU ที่ควบคุมความหน่วงได้รับงานอย่างการคาลิเบรต การปรับเหมาะ และการถอดรหัสเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด ขณะที่ระบบ HPC ขนาดใหญ่จัดตารางเวิร์กโหลดของแอปพลิเคชันในภาพรวม 6 ด้าน NVIDIA ก็วางกรอบการประชุม IEEE Quantum Week ว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อความผิดพลาดเป็นโจทย์ระดับทั้งระบบ ครอบคลุม QPU ซอฟต์แวร์สแตก การประมวลผลเร่งความเร็ว และการทำงานแบบเรียลไทม์ 2

ภายใต้โมเดลนี้ คำถามไม่ใช่ทุกงานต้องรันบนควอนตัมโปรเซสเซอร์หรือไม่ แต่คือแต่ละงานควรอยู่บนทรัพยากรใดจึงจะเสร็จทันตามข้อกำหนดด้านความหน่วง

งานชั้นควบคุมที่ไปไกลกว่าเดโม

Quantum Machines นำการสาธิตการเชื่อมต่อระบบมาพร้อมกับการเน้นเวิร์กโฟลว์การคาลิเบรต และการออกแบบระบบควอนตัมที่ทนต่อความผิดพลาด โปรแกรมทางการของ IEEE Quantum Week ระบุปาฐกถาของ Quantum Machines ชื่อ “From Pulse to Platform: Control Layer for FTQC” ควบคู่กับเซสชันของ NVIDIA ว่าด้วยการออกแบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบเร่งความเร็วสำหรับยุค fault-tolerant 11

ประเด็นนี้สะท้อนข้อเท็จจริงสำคัญว่า การพัฒนาคิวบิตอย่างเดียวไม่เพียงพอสำหรับระบบที่ทนต่อความผิดพลาด ชั้นควบคุม ตัวเร่งการประมวลผลแบบคลาสสิก ซอฟต์แวร์ออร์เคสเตรชัน และเส้นทางฟีดแบ็ก ต้องขยายขีดความสามารถไปพร้อมกัน

ในตอนนี้ เดโมที่โทรอนโตควรถูกมองว่าเป็นหลักฐานการบูรณาการระบบ แสดงให้เห็นว่าเวิร์กโฟลว์บน CUDA-Q สามารถเชื่อมฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงเข้ากับ CPU และ GPU ผ่าน NVQLink ได้ แต่ไม่ได้พิสูจน์ด้วยตัวเองว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อความผิดพลาดและพร้อมใช้งานจริงได้เกิดขึ้นแล้ว 1015