Como comparar diferentes dispositivos de computação quântica?

Nos últimos anos, houve uma série de demonstrações de dispositivos capazes de executar prova de princípio, computação quântica em pequena escala, não tolerante a falhas (ou tecnologias Quânticas Noisy Intermediate-Scale Quantum, como elas foram referidas ).

Com isso, estou me referindo principalmente aos dispositivos supercondutores e de captura de íons demonstrados por grupos como Google, Microsoft, Rigetti Computing, grupo de Blatt (e provavelmente outros que estou esquecendo agora).

Esses dispositivos, assim como os que os seguirão, são muitas vezes radicalmente diferentes um do outro (em termos de arquitetura, portas mais fáceis / difíceis de implementar, número de qubit, conectividade entre os qubits, tempos de coerência e gate, geração e recursos de leitura, fidelidade de portais, para citar os fatores mais óbvios).

Por outro lado, é muito comum em comunicados à imprensa e notícias não técnicas dizer apenas "o novo dispositivo X tem Y mais qubits do que o anterior, portanto, é muito mais poderoso".

O número de qubits é realmente um fator tão importante para avaliar esses dispositivos? Ou devemos usar métricas diferentes? De maneira mais geral, existem métricas "simples" que podem ser usadas para comparar qualitativamente, mas significativamente, dispositivos diferentes?

Eu acho que a resposta depende de por que você as está comparando. Coisas como o volume quântico talvez sejam mais adequadas para definir o progresso no desenvolvimento de dispositivos em vez de informar completamente os usuários finais.

Por exemplo, você está comprando um laptop novo, provavelmente usa mais do que apenas um único número ao compará-los. O mesmo deve ser verdade para os processadores quânticos. Existem muitos aspectos diferentes para um dispositivo: número de qubits, conectividade, todos os diferentes tipos de ruído, tempo de medição (e se a realimentação dos resultados da medição é viável), tempos de operação do portão etc. Tudo isso precisa ser combinado para diga a única coisa que você realmente precisa saber: ele pode executar o programa que você deseja executar? Penso que essa sempre será a comparação mais pertinente. Mas também é o mais complicado.

Este é um tópico muito debatido e não tenho certeza de que haja uma resposta para sua pergunta no momento. No entanto, o IEEE (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos) propôs o PAR 7131 - Padrão para Métricas de Desempenho da Computação Quântica e Benchmarking de Desempenho :

O objetivo deste projeto é fornecer um conjunto padronizado de métricas de desempenho e uma metodologia padronizada de benchmarking da velocidade / desempenho de vários tipos de hardware e software de computação quântica, além de comparar essas métricas de desempenho com métricas idênticas em computadores clássicos, para que os usuários de este documento pode determinar a velocidade de um computador quântico para um aplicativo específico e comparar de maneira fácil e confiável o desempenho do computador.

Divulgação completa Sou o atual Presidente do Grupo de Trabalho sobre Padrões de Computação Quântica e a razão pela qual este PAR foi proposto originalmente foi devido à falta de documentação / padrões para testar as várias arquiteturas de computação quântica em relação às arquiteturas clássicas e entre si. Os fatores que você viu acima

número de qubit, conectividade entre os qubits, tempos de coerência e gate, recursos de geração e leitura, fidelidade de gateways

estão todos incluídos, assim como vários outros fatores. Tão importante quanto nós também trabalhamos em uma maneira de padronizar os solucionadores; um componente frequentemente esquecido no benchmarking. Os solucionadores não otimizados muitas vezes beneficiam uma máquina quântica ao comparar arquiteturas quânticas com arquiteturas clássicas. Ou seja, o solucionador em execução na arquitetura quântica é sempre otimizado onde o solucionador em execução na arquitetura clássica não é. Isso cria um viés inerente a favor da arquitetura quântica.

Se você estiver interessado em participar do desenvolvimento desse padrão, por favor, avise-me, quanto mais pessoas envolvidas, tanto do lado quântico quanto clássico do argumento, melhor serão. Enquanto isso, o PAR começará a trabalhar em breve e coordenará seus esforços com outras organizações de padrões para que um único padrão comum sem viés possa surgir para ajudar a abordar o desempenho e o benchmarking no futuro.

Embora o número de qubits deva fazer parte dessa métrica, como você diz, está longe de tudo.

No entanto, comparar dois dispositivos completamente diferentes (por exemplo, supercondutor e óptica linear) não é a tarefa mais direta ¹ .

Fatores

Perguntar sobre tempos de coerência e gate é equivalente a perguntar sobre fidelidade e tempos de gate ¹ . Gates, sendo mais difícil ou mais fácil de implementar, afeta a fidelidade novamente.

A taxa de inicialização, a geração de qubit / emaranhado e as capacidades de leitura (etc.) afetarão as fidelidades gerais, bem como algo semelhante a 'com que frequência (em média) podemos executar um cálculo (enquanto obtemos um resultado de fidelidade suficientemente alto, para alguns ideia de 'fidelidade suficientemente alta') '.

Em termos de arquitetura, quanto mais macroarquitetura (por exemplo, qRAM) tiver seus próprios padrões e referências, como tempo de leitura, 'é leitura sob demanda?' e, claro, fidelidade.

Quanto mais microarquitetura puder ser descrita sob as mesmas noções de conectividade.

Outra métrica, muitas vezes ignorada, é a energia / recursos utilizados.

No geral, isso pode ter reduzido a lista um pouco , mas ainda é uma lista que envolve uma quantidade razoável de comparação. Comparar dispositivos diferentes que usam o mesmo método não é tão simples quanto (nos níveis atuais de tecnologia), os processadores com maior número de qubits geralmente têm fidelidades mais baixas ² .

Volume quântico

$2$$\epsilon_{eff}$

$n$$n'$

É claro que queremos ir além do ponto da ciência e entrar na engenharia. Para isso, precisamos de um padrão ³ . No momento, isso está sendo planejado, conforme detalhado na resposta de Whurley .

No entanto, como qualquer comparação entre essas listas não será direta, sempre haverá uma maneira mais subjetiva, como Quantum Awesomeness , em que o prazer do jogo depende de quão bom é o processador ⁴ .

^{1 Nesse caso em particular, um exemplo é que, como os fótons não caem aqui, isso deve ser adaptado para perguntar sobre o período de tempo ou o número de portas antes que o estado realizado não seja mais uma boa aproximação ao estado ideal, o que é apenas pedir a fidelidade, ou fidelidade e tempos de portão}

^{2 Eu tentei isso pelo menos e mesmo isso não é exatamente a tarefa mais divertida}

^{3 O primeiro, ao contrário do XKCD 927}

^{4 A opinião do autor é que, embora seja uma ideia incrível e útil para ter uma idéia de quão bom é um processador, dizer que um processador é melhor que outro em um jogo desse tipo é um pouco subjetivo demais para saber se um processador é realmente melhor do que outro}

A IBM está promovendo sua ideia de volume quântico (veja também isso ) para quantificar a potência de uma máquina modelo de portão com um único número. Antes da IBM, houve uma tentativa de Rigetti para definir um fator quântico total . Não está claro se ele captura o que queremos em termos de utilidade dos dispositivos para aplicativos. Coisas como o volume quântico são projetadas com experimentos de supremacia em mente, parece-me. Estou inclinado a pensar que uma métrica deve ser realmente específica do aplicativo. Para amostragem, este trabalho sugeriu o uso do escore qBAS .

Para recozimento quântico e abordagens analógicas semelhantes, parece que a comunidade está concordando com o tempo de solução e as variantes; mais uma vez bastante específicos do aplicativo.

A comunidade está trabalhando na definição de métricas, e espero em 2018 ver execuções reais do mesmo problema em diferentes dispositivos (comparação empírica).