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NVIDIA aggiunge CUDA-Q Logical alla progettazione quantistica tollerante ai guasti
NVIDIA ha aggiunto CUDA-Q Logical alla sua piattaforma open source CUDA-Q, per compilare, testare e stimare carichi di lavoro quantistici tolleranti ai guasti. L’azienda afferma che Fermilab ha ridotto i tempi di sviluppo dell’architettura
AI.info Team ·
Secondo NVIDIA, il calcolo quantistico tollerante ai guasti ha bisogno di un livello software aperto per coordinare algoritmi, codici di correzione degli errori e architetture hardware. La documentazione dell’azienda definisce inoltre il nuovo pacchetto CUDA-Q Logical un’anteprima, le cui API e il cui comportamento potrebbero cambiare in misura sostanziale: un’indicazione della distanza tra la visione a lungo termine dell’azienda per la piattaforma e il grado di maturità del software oggi disponibile.
Annunciato il 14 settembre, CUDA-Q Logical di NVIDIA aggiunge un livello di orchestrazione e compilazione alla piattaforma open source CUDA-Q. L’azienda afferma che il software consente ai ricercatori di mantenere invariato un carico di lavoro e, al contempo, di modificare i metodi di correzione degli errori quantistici, le architetture logiche, l’hardware fisico, i decoder e le ipotesi sui sistemi di controllo, per poi confrontare i requisiti di risorse risultanti.
La versione affronta uno dei problemi ingegneristici più complessi del calcolo quantistico: a seconda di come è costruito il sistema tollerante ai guasti sottostante, un’applicazione utile può richiedere numeri molto diversi di qubit fisici, tempi di esecuzione e risorse di controllo. L’approccio di NVIDIA consiste nel rappresentare queste diverse opzioni in un unico flusso di lavoro, anziché costringere i ricercatori a collegare manualmente strumenti separati.
CUDA-Q Logical mette gli artefatti del compilatore alla base delle stime
La descrizione di NVIDIA presenta CUDA-Q Logical come un’infrastruttura di compilazione estensibile per la compilazione, l’analisi e l’esecuzione di sistemi tolleranti ai guasti. Il sistema traduce progressivamente un programma logico indipendente dalla piattaforma attraverso una macchina virtuale logica, il microcodice per la correzione degli errori quantistici, le sequenze di operazioni fisiche e i piani di controllo in tempo reale.
Ogni fase conserva informazioni sul programma e sulle ipotesi su cui si basa. Le stime delle risorse derivano direttamente dagli artefatti del compilatore, consentendo ai ricercatori di confrontare le architetture e di ricondurre i costi a scelte quali il codice di correzione degli errori, il modello di esecuzione, il decoder o la progettazione dell’hardware. NVIDIA afferma che il framework trasferisce inoltre artefatti di correzione degli errori tipizzati alla simulazione e supporta carichi di lavoro come la chirurgia qLDPC e la composizione di modelli di errore dei rivelatori.
La documentazione pubblica mostra come un kernel CUDA-Q possa essere tradotto attraverso una configurazione di codice di superficie e valutato in base al numero di qubit fisici, agli eventi pianificati e al tempo di esecuzione. Gli sviluppatori possono anche scrivere direttamente programmi logici portabili, configurare codici e protocolli di distillazione, generare stime e produrre programmi per strumenti di simulazione come Stim. CUDA-Q Logical è disponibile tramite il progetto CUDA-Q su GitHub, mentre il pacchetto in anteprima si installa insieme alla distribuzione più ampia di CUDA-Q.
Fermilab riferisce una riduzione di sette volte dei tempi di sviluppo
Tra i laboratori e le aziende di calcolo quantistico che già utilizzano il sistema figurano Fermilab, Infleqtion, IQM Quantum Computers, QCDesign, Quantum Motion e Sandia National Laboratories. NVIDIA afferma che Fermilab ha usato CUDA-Q Logical per valutare i requisiti di qubit fisici, i tempi di esecuzione e altre risorse con diversi approcci alla correzione degli errori e diverse configurazioni hardware quantistiche.
Il laboratorio ha trasformato questi studi in un flusso di lavoro computazionale ripetibile. NVIDIA afferma che il lavoro ha ridotto i tempi di sviluppo di un’architettura tollerante ai guasti da cinque mesi a tre settimane, diminuendo di sette volte il tempo complessivo.
«Con CUDA-Q Logical, il nostro team ha esplorato combinazioni di queste risorse in sole tre settimane, rispetto ai circa cinque mesi che sarebbero stati necessari in genere per realizzare un’infrastruttura specializzata.»
Anna Grassellino, direttrice tecnologica di Fermilab e direttrice del Superconducting Quantum Materials and Systems Center
Timothy Costa, vicepresidente e direttore generale della divisione quantistica di NVIDIA, ha affermato che il software è pensato per consentire ai ricercatori di esaminare sistemi integrati con diversi tipi di qubit e diverse architetture.
«L’aggiunta di CUDA-Q Logical offre la potenza e la flessibilità necessarie per esplorare sistemi pienamente integrati e co-ottimizzati, indipendentemente dal tipo di qubit e dall’architettura, abbreviando drasticamente i tempi per arrivare a un supercalcolo quantistico su GPU utile.»
Timothy Costa, vicepresidente e direttore generale della divisione quantistica, NVIDIA
La stima di Iceberg riduce il numero di qubit fisici richiesti
NVIDIA cita anche il lavoro di Iceberg Quantum, che ha usato CUDA-Q Logical per modellare un’architettura tollerante ai guasti per i qubit di Diraq. Il modello indica che sarebbe possibile realizzare 1.000 qubit logici con 150.000 qubit fisici, circa un decimo delle stime precedenti di Diraq.
Si tratta di una stima specifica del modello, non della dimostrazione di un computer quantistico funzionante e tollerante ai guasti. Il suo valore consiste nel consentire ai team che lavorano sulle architetture di testare rapidamente possibili implementazioni e vedere come le modifiche al codice, alla disposizione o alle ipotesi operative incidano sull’hardware necessario.
La distinzione è importante perché i qubit logici sono astrazioni protette, costruite a partire da più qubit fisici. Un numero elevato di qubit logici, da solo, non dimostra che un sistema sia in grado di eseguire un’applicazione utile: i ricercatori devono tenere conto anche dei tassi di errore, della decodifica, della pianificazione, della latenza dei controlli e del tempo necessario per completare il calcolo.
QUOPS di Sandia sposta l’attenzione oltre il numero di qubit
L’annuncio di NVIDIA porta inoltre il benchmark QUOPS di Sandia National Laboratories all’interno di CUDA-Q. QUOPS è concepito come misura indipendente e multipiattaforma dei progressi verso applicazioni quantistiche su scala utile, anziché come semplice conteggio dei qubit fisici.
Sandia afferma che i confronti precedenti si concentravano spesso sull’aumento del numero di qubit, sul miglioramento della fedeltà o sull’estensione della coerenza. QUOPS mira invece a offrire un metodo indipendente dall’hardware per valutare quanta capacità computazionale utile un sistema possa fornire man mano che si sviluppano progetti tolleranti ai guasti.
Sandia ha pubblicato in un preprint i primi risultati di QUOPS per processori quantistici di Google, IBM e Quantinuum; un’implementazione di riferimento è disponibile nelle risorse CUDA-Q di NVIDIA. Timothy Proctor, condirettore del Quantum Performance Laboratory di Sandia, ha affermato che il benchmark è pensato per aiutare fornitori e clienti a monitorare e prevedere i miglioramenti nelle capacità di calcolo quantistico.
Il software è pubblico, ma è ancora indicato come anteprima
La versione open source di CUDA-Q Logical dà ai ricercatori accesso al livello di compilazione, agli esempi e al flusso di lavoro per la stima delle risorse, anziché a un servizio chiuso legato a un singolo processore quantistico. Questa impostazione si inserisce nel più ampio impegno di NVIDIA per collegare i processori quantistici ai sistemi GPU tramite CUDA-Q e NVQLink.
Tuttavia, la documentazione di NVIDIA indica che il pacchetto logico è in anteprima e avverte che le sue API, il suo comportamento e la documentazione potrebbero cambiare in misura sostanziale. Per i ricercatori, il vantaggio immediato è disporre di un ambiente comune per confrontare le architetture; il costo a breve termine è che il codice e i risultati potrebbero richiedere revisioni con l’evoluzione del pacchetto.
La versione del 14 settembre segna quindi una tappa per il software, non l’arrivo di una macchina quantistica tollerante ai guasti. CUDA-Q Logical è ora disponibile per i ricercatori che vogliono testare questi progetti, e il flusso di lavoro di tre settimane riferito da Fermilab fornisce la misura concreta più chiara che NVIDIA abbia presentato finora di ciò che lo strumento cambia oggi.