NVIDIA, CUDA-Q Logical ile Hata Toleranslı Kuantum Sistem Tasarımını Birleştirmek İstiyor

NVIDIA, Toronto’daki IEEE Quantum Week etkinliğinde açık kaynak CUDA-Q platformunu CUDA-Q Logical adlı yeni bir orkestrasyon katmanıyla genişletti. Şirketin hedefi, hata toleranslı kuantum bilgisayar tasarımında birbirinden ayrı ele alınması zor olan algoritma, kuantum hata düzeltme (QEC), derleyici, donanım mimarisi ve kuantum işlemci birimi (QPU) kararlarını aynı iş akışında programlanabilir ve doğrulanabilir hâle getirmek. 19

Buradaki kritik kavram mantıksal kübit: Uzun ve güvenilir kuantum hesaplamaları yürütmek için, çok sayıda fiziksel kübitin hata düzeltme ile bir araya getirilmesiyle oluşturulması beklenen kübit türü. CUDA-Q Logical, bu mantıksal katmana odaklanıyor; yani tek tek fiziksel kübitlerin ötesinde, tüm sistemin çalışabilirliğini ve kaynak maliyetini incelemeyi amaçlıyor. 19

Neden birlikte tasarım gerekiyor?

Hata toleranslı bir kuantum bilgisayarda “en iyi algoritmayı”, “en iyi hata düzeltme kodunu” veya “en iyi kübit teknolojisini” tek başına seçmek yeterli değil. Bir hata düzeltme kodu gerekli fiziksel kübit sayısını değiştirebilir; donanımın bağlantı yapısı işlemlerin derlenmesini etkileyebilir; kontrol ve kod çözme tercihleri ise çalışma zamanı davranışını belirleyebilir.

CUDA-Q Logical, bu karşılıklı bağımlılıkları test edilebilir kılmayı hedefliyor. Sürüm notlarına göre katman, QEC bileşenlerini ifade etmek ve birleştirmek için ek dil araçları sağlıyor; ayrıca bunların farklı sistem mimarilerinde çalışması için gereken kaynakların anlaşılmasına yardımcı oluyor. Böylece araştırmacılar yapılandırmaları değiştirip sonuçları karşılaştırabilir ve tasarım varsayımlarını daha erken aşamada doğrulayabilir. 24

CUDA-Q’nun temel platformu da QPU’ları, GPU’ları ve CPU’ları tek bir hibrit kuantum-klasik sistem içinde entegre etmeye ve programlamaya yönelik. 18

Açıklanan örnekler ne gösteriyor?

NVIDIA’nın duyurduğu örnekler, belirli mimariler, entegrasyonlar ve varsayımlar için elde edilen sonuçları yansıtıyor. Dolayısıyla bunlar, hata toleranslı kuantum hesaplamanın genel düzeyini gösteren tek bir ortak performans ölçütü olarak okunmamalı.

Fermilab: tasarım değerlendirmesinde yaklaşık 7 kat hızlanma

Fermilab, hata toleranslı mimari geliştirme sürecinde tekrarlanabilir ve doğrulanabilir bir iş akışı için CUDA-Q Logical kullandı. NVIDIA’ya göre bu yaklaşım, geliştirme süresini yaklaşık beş aydan üç haftaya indirdi; bu da yaklaşık 7 kat hızlanmaya karşılık geliyor. 1

Iceberg Quantum ve Diraq: 1.000 mantıksal kübitlik mimari modeli

Iceberg Quantum ile Diraq, yaklaşık 150.000 Diraq silikon fiziksel kübitinden 1.000 mantıksal kübit üretmeyi hedefleyen bir mimariyi modelledi. Bu, 1.000 mantıksal kübitin bugün bu donanımda çalıştığı anlamına gelmiyor; söz konusu çalışma bir mimari modelleme ve doğrulama sürecini anlatıyor. 121

Infleqtion: qLDPC ile fiziksel veri kübiti hesabı

Infleqtion, QEC araştırmaları için açık kaynak qLDPC kütüphanesini CUDA-Q Logical ile bütünleştirdi. Şirket, mantıksal kübit başına yaklaşık altı fiziksel veri kübiti kullanan bir kod oluşturup doğruladığını bildirdi. Infleqtion’a göre bu yaklaşım, yaygın yüzey-kodu yöntemlerine kıyasla beş kata kadar daha az fiziksel veri kübiti gerektirebilir. Ancak bu karşılaştırma, bildirilen kodun ve varsayımların koşullarına özgü; tüm hata toleranslı sistemler için evrensel bir gereksinim değil. 192031

Qedma: Quantinuum iş akışları için hata azaltma

Qedma, QESEM hata azaltma teknolojisini Quantinuum sistemlerini hedefleyen CUDA-Q iş akışlarına entegre etti. Hata azaltma ile hata toleranslı hata düzeltme aynı yöntem değildir; yine de entegrasyon, CUDA-Q’nun yazılım bileşenlerini belirli kuantum donanımı iş akışlarıyla bir araya getiren bir katman olarak kullanımını gösteriyor. 26

Quantum Machines: gerçek zamanlı kuantum-klasik kontrol

Quantum Machines, NVIDIA’nın cudaq-realtime yeteneğini Open Acceleration Stack ile entegre etti. NVIDIA’ya göre API, GPU’lar ile kuantum denetleyicileri arasında mikrosaniye gecikmeli geri çağrıları destekliyor. Amaç, çalışan kübitler, GPU’lar ve CPU’lar arasında sıkı bağlı işlemler yürütmek. 30

Sandia: donanım hazırlığını ölçmeye yönelik QUOPS

Sandia National Laboratories, QUOPS’u CUDA-Q içinde kullanılabilir hâle getirdi. NVIDIA, QUOPS’u hata toleranslı kuantum donanımının pratik uygulamalara ne kadar hazır olduğunu değerlendiren bir kıyaslama aracı olarak tanımlıyor. Araç, tek bir üreticiye özgü metrik yerine platformlar arası değerlendirmeyi desteklemeyi amaçlıyor. 122

Asıl önem: “hangi kübit daha iyi?” sorusunun ötesi

CUDA-Q Logical, hata toleranslı kuantum hesaplamayı çözülmüş bir problem hâline getirmiyor. Değeri, uygulama ile fiziksel makine arasındaki karmaşık tasarım alanını incelemek için ortak ve genişletilebilir bir yazılım katmanı sunmasında.

Bu alanda çalışan ekipler açısından soru çoğu zaman yalnızca “hangi kübit teknolojisi daha iyi?” değildir. Asıl mesele; algoritma, QEC kodu, derleyici, mimari, kontrol yığını ve klasik hızlandırmanın belirli bir birleşiminin kabul edilebilir kaynak ve performans hedeflerine ulaşıp ulaşamayacağıdır. CUDA-Q Logical, bu birleşimleri modellemeyi, karşılaştırmayı ve doğrulamayı kolaylaştırmayı hedefliyor. 124

Nereden erişilebilir?

CUDA-Q Logical, açık kaynak CUDA-Q projesinin GitHub deposunda kullanılabilir durumda. NVIDIA’nın geliştirici sayfasında CUDA-Q kurulumu için şu Python komutu da yer alıyor: 182437

pip install cudaq