Kvanttitietokoneet tulevat mullistamaan monet laskennat, joihin klassiset koneet voisivat käyttää vuosia tai jopa paljon pidempiä aikoja. Mutta kuinka tehokas kvanttitietokone on ja miten sen suorituskykyä voidaan mitata? Kvanttikoneiden pioneeri IBM on nyt kehittänyt oman menetelmän kvanttikoneen tehon määrittämiseen.
Uusi termi on nimeltään CLOPS (Circuit Layer Operations Per Second) ja se mittaa kvanttipiirioperaatioiden määrää sekunnissa. Jotta kvanttikoneen suorituskyvyn voisi määritellä, pitää ottaa huomioon kubittien määrä, piirien laatua kuvaava kvanttivolyymi ja CLOPS-suorituskyky, IBM:n kvanttitekniikan asiantuntija Teppo Seesto selventää.
- Skaalautuminen eli kubittien lukumäärä määrittää kuinka suuri ratkaisuavaruus meillä on käytössä. Tosin yhteenkin kubittiin voidaan asettaa useita parametreja eli ratkaisuavaruuden koko ei ole aina yksi yhteen kubittien määrän kanssa. Kvanttivolyymi kuvaa kuinka isoa ohjelman pätkää voidaan yhdellä kertaa suorittaa ja laatu ohjaa tätä. CLOPS taas kuvaa suorittamisen nopeutta. Kullakin kvanttialgoritmilla ja -ohjelmalla on omat vaatimukset näiden suhteen, mutta kaikkien kehitystä tarvitaan, jotta saadaan käyttökelpoisia ohjelmia, Seesto sanoo.
Hänen mukaansa CLOPS-metriikka mittaa aikaa, jonka aikana pitää suorittaa tietyt operaatiot. Tämä aika sitten kääntyy operaatiota sekunnissa -muotoon. - Pohjana on kvanttivolyymin mittauksessa käytetty kvanttipiiri, jota ajetaan testissä moneen kertaan dynaamisesti muuttuvilla parametreilla. Mitattuun aikaan sisältyy kubittien uudelleen initialisointi, porttien suoritusnopeus, ajonaikainen koodin kääntäminen, ohjaussignaalien luonti ja datan siirto klassisen koneen ja kvanttikoneen välillä.
Tähän on hyvä pysähtyä. Kvanttitietokoneen hermokeskus eli kubitit - IBM:n viime vuonna esitellyllä Hummingbird-piirillä oli 65 kubittiä ja ensi vuonna IBM on lupaillut yli tuhannen kubitin konetta - toimivat lähellä absoluuttista nollapistettä ja ovat käytännössä piin 28-isotoopin atomeja, joiden suuntaa magneettikentässä ohjaillaan mikroaaltopurskeilla. Pulssin taajuus on tarkalleen atomien elektronien värähtelytaajuus noin 45 gigahertsissä.
Tähän on hyvä pysähtyä. Kvanttitietokoneen hermokeskus eli kubitit - IBM:n viime vuonna esitellyllä Hummingbird-piirillä oli 65 kubittiä ja ensi vuonna 2023 IBM on lupaillut yli tuhannen kubitin konetta - toimivat lähellä absoluuttista nollapistettä. Kubitit voidaan toteuttaa monella eri tekniikalla. IBM käyttää suprajohtavia kubitteja, jotka rakentuvat niobiumista ja alumiinista. Kubitti on eräänlainen keinotekoinen atomi, jonka kvanttiominaisuudet tulevat esiin hyvin kylmässä lämpötilassa. Kubittia ohjataan mikroaaltopulsseilla, joiden taajuus on 5 gigahertsin luokkaa. Jokaisella kubitilla on oma tarkka taajuutensa, jotta ei tule häiriöitä.
Kvanttikonetta ei ohjata suoraan, vaan käskyt käännetään ensin klassisella koneella ja syötetään sen jälkeen pilvipalvelussa laskentaresurssina toimivalle kvanttikoneelle. Tämä perinteisen tietokoneen ja kvanttikoneen välinen liitäntä vaikuttaa suuresti kvanttikoneen suorituskykyyn.
- Ensimmäisissä testeissä meidän suprajohtavilla suorittimilla on havaittu, että ajonaikainen kääntäminen ja datan siirto vievät ainakin tällä hetkellä eniten aikaa. Qiskit Runtime -ajoympäristö (joka julkistettiin viime keväänä) paransi tätä tilannetta paljon, mutta yhä nämä vievät ison osan testin ajasta, Seesto kertoo.
Qiskit on Python-pohjainen ohjelmointikehys, jolla voidaan kirjoittaa kvanttipiirien ymmärtämiä ohjelmia. Ympäristön kuuluu myös QASM-simulaattori, jolla ohjelmia voidaan testata. Tällä hetkellä simulaattori on tarkempi, sillä se mallistaa täydellistä kvanttikonetta. IBM:n varsinaiset kvanttikoneet sisältävät vielä pieniä kvanttivirheitä, mutta tulokset lähestyvät nopeaa vauhtia simulointeja tutkimuksen edetessä. Toinen tärkeä asia on se, ettei kubittien superpositioita voida mitata. Qiskitissäkin tulokset tulkitaan ja ne voidaan esittää todennäköisyyksinä tavallisen tietokoneen näytöllä. Sinänsä Qiskit-ohjelmointi on varsin suoraviivaista ja Python-koodaajalle aukeaa helpostikin. Myös Googlen kehys Cirq on hyvin samankaltainen.
Miten nopeasti kvanttilaskenta sitten kehittyy? Teppo Seesto muistuttaa, että IBM julkaisi vuonna 2020 roadmapin kubittien määrän kasvusta. Siinä kubittien määrä kasvaa vuoden 2019 27 kubitista vuoteen 2023 mennessä yli tuhanteen kubittiin. - Etenemme tällä hetkellä hyvin tarkasti tuon roadmapin mukaan. Toisaalta olemme jo aiemmin julkistaneet Mooren lakia mukailevan ennusteen kvanttivolyymin kasvusta. Sen mukaan ”kvanttivolyymi tuplaantuu joka vuosi”. Tämän suhteen olemme tällä hetkellä selvästi ennustusta edellä.
Pitää aina muistaa, että perinteisessä laskennassa kvanttikone todennäköisesti on aina klassista konetta hitaampi. Jos pitää piirtää teräväpiirtografiikkaa näytölle tai käsitellä tekstiä, perinteinen binaarilogiikka on ylivoimainen työkalu. Kvanttikoneella voidaan kuitenkin laatia esimerkiksi nopeasti murtamattomia salausavaimia tai mallintaa tehokkaasti molekyylejä, joiden avulla voidaan kehittää vaikkapa rokotteita uusiin pandemioihin.
Kvanttikoneita rakennetaan nyt tutkimuslaitoksiin eri puolilla maailmaa. Suomessakin Otaniemeen Micronovan tiloihin pystytetään viiden kubitin konetta. Seesto mukaan tässä näissä eri kvanttihankkeissa näkee selvästi jakautumista kahteen leiriin. - Toiset pyrkivät rakentamaan yleiskäyttöisiä kvanttikoneita tulevaisuuden kaupallisiin volyymimarkkinoihin. Tämä vaatii erittäin suuria panostuksia. Toiset rakentavat kvanttikoneita tutkimus- ja koulutuskäyttöön. IBM kuulu selkeästi tuohon ensimmäiseen leiriin. Jatkossa voi olla myös markkinoita tiettyihin spesiaalitarkoituksiin rakennetuille kaupallisille kvanttikoneille.
Ja nyt on myös olemassa menetelmä määritellä pätevästi kvanttikoneen suorituskyky uuden CLOPS-suureen avulla.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.
