Nighthawk ja kvanttiylivoima: miljoona näytettä pilvessä

Yhdeksäntoista sekuntia. Siinä oli kaikki, mitä IBM:n Nighthawk r2 -kvanttiprosessori tarvitsi tuottaakseen miljoona mittausnäytettä; tehtävään, jonka tutkijat arvioivat vievän huipputason supertietokoneelta suunnilleen vuosisadan. Lyhyt. Järkyttävä. Vaikea unohtaa.

Koe kuulostaa kuin teknologiatrillerin riviltä: tutkijat käyttivät kaupallisesti saatavilla olevaa, 120-kubitin suprajohtavaa prosessoria IBM:n pilven kautta, valitsivat siitä 61 kubittia ja ajoivat yhä monimutkaisempia satunnaisia piirejä kunnes osuivat sopivaan kohtaan. 36 sykliä (noin 918 kaksikubitporttia) tuotti miljoona näytettä vain 19 sekunnissa. Ei erikoisia laboratoriokikkoja. Ei räätälöityä kalibrointia. Vain julkinen pilvi ja toistettavat piirit.

Miksi sillä on merkitystä? Koska tämä on uusi virstanpylväs niin kutsutussa kvanttiylivoiman kisassa, joka väittää, että on laskutehtäviä, joita klassiset koneet eivät kohtuullisessa ajassa tai resurssein pysty suorittamaan. Satunnaispiirin otanta, tässä käytetty menetelmä, on pitkään ollut suosittu testi, koska kubittien ja porttien lisääminen saa todennäköisyysjakauman kompleksisuuden ikään kuin räjähtämään. Kvanttilaitteesta voi tuottaa näytteitä nopeasti. Niiden deterministinen toistaminen klassisella supertietokoneella muuttuu periaatteessa kestämättömäksi.

Mutta periaate ja käytäntö ovat eri asioita. Kun Google esitti vastaavan väitteen vuonna 2019, klassisen laskennan tiimit löysivät ovelia simulointitekniikoita, jotka vetivät rajan takaisin. Historia osoittaa, että tämä on ideoiden asevarustelukisa, ei pelkkää näyttämisen halua. Nykyisessä työssä tekijät käyttivät tensoriverkkojen kontraktiomenetelmiä arvioidakseen, kuinka kallista klassiselle koneelle olisi tuottaa ne miljoona näytettä. Heidän paras arvionsa: noin 1,2 × 10^27 laskutoimitusta. Kun tämän muuntaa seinäkellolla mitattavaksi ajaksi käyttämällä varovaista, pysyvää suorituskykymittaa Frontierille, entiselle eksaskaalajärjestelmälle joka johti maailman listoja, tulos on karkeasti 110 vuotta.

Luvut kuten 10^27 ja usean vuosikymmenen ajoajat ovat abstrakteja, kunnes niitä laittaa kontekstiin. Tämä ei ole väite siitä, että klassiset tietokoneet olisivat tuomittuja ikuisesti. Kyse on empiirisestä vertailuarvosta, joka perustuu tiettyyn simulointistrategiaan. Historia on toistuvasti osoittanut, että klassisen puolen tutkijat löytävät ovelia oikoteitä, algoritmisia temppuja, jotka alentavat resurssikustannuksia dramaattisesti. IBM-ajon takana oleva tiimi myöntää tämän avoimesti: he heittävät haasteen yhteisölle, eivät anna lopullista tuomiota.

Se mikä siirtää tuloksen uteliaisuudesta merkitykseksi, on saavutettavuus. Aiemmat kvanttiylivoiman demonstraatot nojasivat yleensä erikoistuneeseen laitteistoon. Tällä kertaa koe ajettiin julkisesti saatavilla olevalla kvanttiprosessorilla pilviajan kautta käyttäen alustan standardia suoritusputkea. Piirit, näytteet ja analyysikoodi julkaistiin, jotta kuka tahansa voi yrittää toistaa tai kyseenalaistaa löydön.

Teknisesti koe käytti satunnaispiirin otantaa (RCS), jossa kubittien operaatiot valitaan pitkälti satunnaisesti luomaan lomittunut kvanttitila, jota mitataan toistuvasti. Näytteiden tuottaminen kvanttilaitteessa on suoraviivaista. Saman jakauman simuloiminen klassisesti muuttuu Sisyfoksen työksi, kun piirin syvyys ja laajuus kasvavat. Tensoriverkot antavat tutkijoille keinon arvioida klassisen laskennan kustannusta hajottamalla laskenta pienemmistä tensoreista muodostuvaksi verkoksi ja kontraktoimalla ne järjestyksessä, joka minimoi väliaikaisen tiedon kasvun. Koukku on se, että optimaalisen kontraktiopolun löytäminen on itsessään vaikea optimointiongelma, ja eri klassiset strategiat johtavat hyvin erilaisiin kustannusarvioihin.

Tiimi valitsi pragmaattisen lähestymistavan: ajaa standardilaitteistolla pilvessä, välttää eksoottista viritystä, dokumentoida kaikki ja esittää toistettava vertailuarvo. Tällainen lähestymistapa on merkityksellinen, koska se kutsuu tarkasteluun. Se myös muuttaa kilpailun luonnetta: kyse ei ole vain nopeimmasta yksittäisestä demonstraatosta, vaan siitä, mitä voidaan saavuttaa laitteistolla, johon tavalliset tutkijat pääsevät käsiksi. Jos väitetty etu edellyttää räätälöityä taikuutta, se tuntuu akateemiselta. Jos kuka tahansa, jolla on tili, voi ajaa saman työn ja nähdä saman tuloksen, väite saa käytännön painoarvoa.

On muitakin nyansseja. Piirin syvyys, kubittien kytkettävyys, porttien luotettavuus ja kohina muovaavat sekä kvanttikokeen että klassisen simuloinnin vaikeusastetta. Tiimi löysi sopivan kultaisen keskitien, riittävän syvän ollakseen vaikea klassisesti simuloida mutta ei niin syvän, että kohina tuhoaisi signaalin. Tämä tasapaino on osin taidetta, osin kovaa insinöörityötä.

Missä tämä siis jättää meidät? Avoimeen kutsuun. Tutkijat ovat julkaisseet preprintin ja jakaneet dataa. Klassisen puolen tiimit purkavat tensorikontraktiomenetelmiä ja löytävät todennäköisesti tehokkuuksia, jotka kaventavat kuilua. Kvanttitiimit parantavat laitteiden laatua, skaalaa ja kehittävät uusia virheiden lieventämistekniikoita. Edistystä tulee molemmilta rintamilta.

Tämä tulos ei julista pysyvää voittajaa; se merkitsee seuraavaa kierrosta vilkkaassa kilpailussa, joka hioo sekä kvanttilaitteita että klassisia algoritmeja.

Haaste on asetettu julkiseen pilveen. Kuka sen ottaa vastaan ja kuinka nopeasti, kertoo meille enemmän laskennan tulevaisuudesta kuin yksikään yksittäinen vertailuarvo koskaan voisi.