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Ein Quantenprozessor von IBM absolvierte einen Sampling-Benchmark in 19 Sekunden – nach Schätzungen der Forschenden würde der Frontier-Supercomputer dafür unter ihrem Simulationsmodell rund 110 Jahre benötigen.
In einer am 23. Sept. auf arXiv veröffentlichten Studie berichteten Forschende über einen Quantenvorteil mithilfe des 120-Qubit-Prozessors Nighthawk r2 von IBM. Bei einem als Random-Circuit-Sampling bekannten Benchmark erzeugte das System in 19 Sekunden 1 Million Samples. Mithilfe eines Tensor-Netzwerk-Simulationsmodells schätzen die Autoren, dass die Erzeugung von Samples mit vergleichbarer Genauigkeit auf Frontier rund 110 Jahre dauern und 1,2 × 10²⁷ Gleitkommaoperationen erfordern würde. Die Angabe von 19 Sekunden bezieht sich auf den Sampling-Lauf; für das gesamte Experiment wurde der Quantenprozessor etwa 11 Minuten lang ausgeführt.
„Nach unserem Kenntnisstand“ schreiben die Autoren „ist dies die erste Demonstration eines Quantenvorteils beim standardmäßigen Random-Circuit-Sampling auf einem kommerziell und breit zugänglichen Quantenprozessor, den die meisten Nutzer von Quantencomputern ohne Expertenkenntnisse problemlos reproduzieren können.“
Raus aus dem Forschungskeller
Als Google 2019 mit der Behauptung eines Quantenvorteils auf seinem 53-Qubit-System Sycamore Schlagzeilen machte, lief der Test auf speziell dafür entwickelter Hardware in einer exklusiven Forschungseinrichtung. Das Team von BlueQubit griff dagegen über IBMs öffentliche Cloud-Plattform auf Nighthawk r2 zu. Es nutzte standardmäßige Cloud-Ausführungsstacks und nahm vor dem Start der 61-Qubit-Schaltung mit 36 Zyklen keine benchmarkspezifische Kalibrierung vor.
Eine schnellere Schaltungsausführung ist eine Verbesserung; die Studie berichtet außerdem über eine höhere Genauigkeit als bei Nighthawk r1. IBMs Nighthawk r2 behält die 120 programmierbaren Qubits seines Vorgängers Nighthawk r1. IBM vergleicht seinen Durchsatz mit dem der eigenständigen Heron-Prozessorfamilie. Nighthawk integriert jedoch spezielle Hardware-Reset-Elemente direkt in jedes Qubit.
Laut IBM, senkt der Reset-Mechanismus die effektive Energie-Relaxationszeit eines Qubits von etwa 200 Mikrosekunden auf rund 25 Nanosekunden und ermöglicht damit Ruhezeiten zwischen Schaltungsläufen von nur 1 Mikrosekunde. IBM gibt einen Durchsatz von mehr als 100.000 Schaltungsausführungen pro Sekunde an, verglichen mit rund 4.000 bei Heron. Unabhängig davon entwickelt IBM modulare kryogene Infrastruktur zur Unterstützung größerer Quantensysteme.
Architektonische Realität und Zielkonflikte
Die Schätzung von 110 Jahren ist mit den üblichen Vorbehalten verbunden. Sie setzt unbegrenzten Arbeitsspeicher und 20 % der theoretischen Spitzenleistung von Frontier voraus. Sie gilt für eine bestimmte Sampling-Strategie und legt keine minimale Laufzeit für jeden klassischen Ansatz fest. Klassische Forschende entwickeln erfahrungsgemäß clevere algorithmische Abkürzungen, die solche Zeitspannen verkürzen können.
Darüber hinaus bleibt Random-Circuit-Sampling ein synthetischer Mathematik-Benchmark, der speziell dazu entwickelt wurde, eine Rechenlücke nachzuweisen, und keine Anwendung zur Lösung realer Logistik- oder Chemieprobleme. Die Ergebnisse wurden als arXiv-Preprint veröffentlicht. Andere Forschungsarbeiten, daruntereine vorgeschlagene Qubit-Architektur mit suprafluidem Helium, untersuchen andere Möglichkeiten zur Reduzierung von Quantenfehlern.
Was eWeek herausfand: Die Benchmark-Geschwindigkeit lässt die wirtschaftliche Perspektive offen
Für Unternehmen, die Quantendienste evaluieren, besteht die wichtigste Erkenntnis darin, den Schaltungsdurchsatz zusammen mit Genauigkeit, Zugangskosten und der Leistung bei der vorgesehenen Arbeitslast zu bewerten. Dieser Sampling-Benchmark belegt keinen Vorteil für Logistik, Chemie oder eine andere geschäftliche Anwendung. Unabhängig davon stellt IBMs Fortschritt in DARPAs Quantum Benchmarking Initiativeden Ansatz einer unabhängigen Prüfung unter, bei der im Mittelpunkt steht, ob der Rechenwert die Kosten übersteigen kann.
Vor der Entscheidung für ein Pilotprojekt sollten Teams einen End-to-End-Vergleich mit ihrer besten klassischen Option anfordern, einschließlich Wartezeit in der Warteschlange, Vorverarbeitung, Fehlerkompensation und Gesamtkosten. Diese Messungen würden dabei helfen festzustellen, ob eine schnellere Schaltungsausführung einen geschäftlichen Nutzen bringt.
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