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Die IBM-Roadmap für Quantencomputer Eine Million Qubits: Big Blue stellt seine Quantum-Produktplanung vor

Autor / Redakteur: Michael Matzer / Ulrike Ostler

Big Blue hat seine Produktplanung für die Quantenrechensysteme bis zum Jahr 2023 veröffentlicht. Von heute 65 Qubits will IBM im Jahr 2023 genau 1121 Qubits realisieren können. Noch in dieser Dekade sollen 1 Million Qubits erreicht werden. Doch andere Anbieter wie D-Wave, Google, Amazon, Fujitsu und Microsoft machen Big Blue die Spitzenposition streitig.

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Der Quantum-Prozessor „Hummingbird“ von IBM. Mit dem Nachfolger, dem „Eagle“-Prozessor, werden parallele, klassische Echtzeit-Berechnungsfähigkeiten eingeführt, die die Ausführung und Ansteuerung einer größeren Zahl von Quantenschaltkreisen und ausführbarem Code erlauben.
Der Quantum-Prozessor „Hummingbird“ von IBM. Mit dem Nachfolger, dem „Eagle“-Prozessor, werden parallele, klassische Echtzeit-Berechnungsfähigkeiten eingeführt, die die Ausführung und Ansteuerung einer größeren Zahl von Quantenschaltkreisen und ausführbarem Code erlauben.
(Bild: IBM)

Der Stand der Dinge bei „IBM-Q“-Prozessoren war bis August 2020 der Q-Prozessor „Falcon“ mit einer Kapazität von 27 Qubits. Nach Überwindung einiger Hürden erreichte IBMs Quantensystem System Q immerhin 64 Qubits, bis im August der Q-Prozessor „Hummingbird“ vorgestellt werden konnte.

Ein Blick auf die IBM-Planungen für die nächsten Jahre von den heutigen Quantensystemen hin zu großen, deutlich weiter entwickelten Sytemen.
Ein Blick auf die IBM-Planungen für die nächsten Jahre von den heutigen Quantensystemen hin zu großen, deutlich weiter entwickelten Sytemen.
(Bild: © StoryTK for IBM)

Seine 65 Qubits sehen nicht gerade nach einer Revolution aus, bilden aber den Startpunkt für die Entwicklung von Großsystemen: „Eagle“ mit 127 Qubits, „Osprey“ mit 433 Qubits und „Condor“ mit 1121 Qubits. Gleichzeitig wird ein großes, neuartiges Kühlaggregat („Dilution Refrigerator“) entwickelt. Es trägt den schönen Codenamen „Goldeneye“.

Hummingbird

Doch der Reihe nach. Der Hummingbird-Prozessor weist ein Multiplexing-Verfahren auf, bei dem acht Lese-Qubits zu einem zusammengefasst werden. Das verringere die Gesamtmenge an Leitungen und Komponenten, die für das Auslesen nötig sind, und erhöhe die Skalierbarkeit des Systems.

Zugleich bleiben die Hochleistungsmerkmale der Falcon-Prozessorgenerator erhalten. Die Latenzzeit für die Signalverarbeitung im Steuerungssystem für kommende Rückkopplungsmöglichkeiten wurde stark verkürzt.

Dieses Kontrollsystem sorgt unter anderem für die Fehlerkorrektur. Je effektiver diese funktioniert, desto weniger Lesefehler werden von Q-Rechnern erzeugt.

Qubits sind anfällig für Fehler. Im Laufe einer Berechnung können diese Fehler immer größer und damit letztlich die Ergebnisse wertlos werden. Die Entwicklung von Hard- und Software muss diese inhärenten Fehler mit planen, weil Quantencomputer ansonsten nicht sinnvoll nutzbar sein würden.

Die heutigen Quantencomputer sind so genannte Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers, kurz NISQ, und haben Kohärenzzeiten beziehungsweise erzeugen Gate- und Lesefehler. Sie arbeiten mit 'realen' Qubits. „Ein ideales Qubit hat keine Fehler und hält seinen Zustand auf unbestimmte Zeit, doch solche Qubits sind noch nicht verfügbar“, sagt Mark Mattingley-Scott, bei IBM in Europa und Asia Pacific verantwortlich für externe und interne Positionierung des Themas bei Unternehmen und wissenschaftlichen Institutionen.

„Reale Qubits sind heute der Status quo, und es gibt Klassen von Algorithmen, die effizient selbst auf NISQ-Qubits laufen“, erläutert er. „Statt auf ideale Qubits zu warten, um 'ideale' Algorithmen nutzen zu können, ist es wichtig, Algorithmen zu entwickeln, die auch mit den Rahmenbedingungen aktueller Qubits zurechtkommen.“ Es sei daher eine zentrale Aufgabe von IBMs Forschung, die darunterliegende Hardware und deren Fehlertoleranzen ständig zu verbessern.

Eagle und Osprey

Im kommenden Jahr will IBM seinen Eagle-Prozessor vorstellen, der 127 Qubits liefert. Neuerungen sind nach Angaben von Jay Gambetta, IBM Fellow und Vice President für IBM Quantum, beispielsweise die so genannte Silizium-Durchkontaktierung, eine vertikale elektrische Verbindung aus Metall durch ein Silizium-Substrat, sowie mehrschichtige Leitungen. Dies soll das Verteilen einer großen Dichte von klassischen Kontrollsignalen (s.o.) erlauben, gleichzeitig aber auch den Schutz von Qubits in einer separaten Schicht, die dafür sorgt, dass die Kohärenzdauer der Qubits lange erhalten bleibt.

IBM-CEO Arvind Krishna (links) steht sichtlich voll hinter dem Quantenrechner-Programm.
IBM-CEO Arvind Krishna (links) steht sichtlich voll hinter dem Quantenrechner-Programm.
(Bild: IBM)

Zugleich, so Gambetta, soll ein Gleichgewicht aus Konnektivität und der Reduktion von Störsignalfehlern dadurch etabliert werden, dass 2-Qubit-Gates mit fester Frequenz sowie eine hexagonale Anordnung von Qubits - eingeführt in Falcon - weitergeführt werden. Dieses Qubit-Layout soll den Designern helfen, den Fehlerkorrekturcode, der 2019 in Falcon eingeführt wurde, ebenfalls hexagonal zu implementieren, während die Anzahl der physischen Qubits erhöht wird.

Was es zu erkunden gelte, sei die Art und Weise, wie diese Verfahren und Layouts bei fehlerkorrigierten logischen Qubits funktionieren werden. Jeder künftige Prozessor soll fehlertolerant sein.

Der für 2022 geplante Quantum-Prozessor Osprey darf deshalb gleich viel leistungsstärker ausfallen. Er soll 433 Qubits liefern. Ihn zeichnen noch effizientere und dichtere Kontrollen sowie eine Kühlinfrastruktur aus, die dafür sorgen sollen, dass die Skalierung der Prozessoren nicht zu Lasten der Leistung der einzelnen Qubits erfolgt oder weitere Störfaktoren erzeugt.

Der Condor-Prozessor

In 2023 will IBM den Quantum-Prozessor „Condor“ vorstellen. Er nimmt die Erfahrungen auf, die die Designer mit den vorhergehenden Generationen gemacht haben, soll aber die entscheidenden 2-Qubit-Fehler stark reduzieren, damit sich längere Quantum-Schaltkreise realisieren lassen. „Wir betrachten Condor als Wendepunkt“, erklärt Jay Gambetta in einem Beitrag für den IBM Research Blog. „Er ist eine Art Meilenstein für unsere Fähigkeit, Fehlerkorrektur zu implementieren und unsere Geräte – also Prozessoren und Kühlaggregate – zu skalieren, während er immer noch komplex genug ist, die potentielle Quanten-Überlegenheit zu erkunden: also Probleme, die wir auf einem Quantenrechner effizienter lösen können als auf den schnellsten Supercomputern der Welt.“

Ein Quantenrechner wird in Position geschoben. Die nächste Ausbaustufe „Goldeneye“ soll drei Meter groß und knapp zwei Meter breit werden. IBM
Ein Quantenrechner wird in Position geschoben. Die nächste Ausbaustufe „Goldeneye“ soll drei Meter groß und knapp zwei Meter breit werden. IBM
(Bild: IBM)

Dennoch gibt es ein Hardwareproblem, das es zu lösen gilt: Die heutigen kommerziellen Kühlaggregate werden nicht in der Lage sein, solche potentiell umfangreichen und komplizierten Prozessoren effektiv zu kühlen und abzuschirmen. Das ist der Grund, warum IBM einen eigenen 'Superkühlschrank' mit dem Codenamen Goldeneye entwickelt.

Er wird rund drei Meter hoch und knapp zwei Meter breit sein. Dieser Gigant soll einen Prozessor mit der Kapazität von 1 Mio. Qubits kühlen können. Die ersten Machtbarkeitsstudien seien laut Gambetta bereits erfolgt.

Im Endausbau stellen sich die Ingenieure ein Netzwerk von Kühlaggregaten für 1-Million-Qubit-Prozessoren vor, das wiederum von quantenbasierten Verbindungen verknüpft wird, ähnlich wie ein Intranet mehrere Superrechner-CPUs miteinander verbindet, etwa mit Infiniband. Das Ergebnis wäre ein massiv-paralleler Quantenrechner, der die Welt verändern könnte. Er würde wie seine Vorgänger in der Cloud platziert werden, so dass alle dazu befugten und fähigen User ihn dort programmieren könnten.

Andere Anbieter

Mit „Amazon Braket“ bietet AWS einen Managed Service für den Zugang zu drei verschiedenen Quanten-Technologien an. Dies sind D-Wave, Rigetti und IonQ. Rigettis leistungsfähigster Prozessor „Aspen-8“ schafft 32 Qubits. Mehr zu diesen Angeboten und den bisherigen Nutzern (etwa die Volkswagen AG) finden Sie im DCI-Beitrag über Amazon Braket: AWS öffnet Amazon Braket; Es ist soweit: Quantencomputing aus der AWS-Cloud.

„Google Bristlecone“-Quantenrechner liefert 72 Qubits und soll auch im Forschungszentrum Jülich Einsatz finden. Mit den 53 Qubits des Vorgängermodells „Sycamore“ erlangte Google im September 2019 die Quanten-Überlegenheit: Der Quantenrechner schlug den schnellsten Supercomputer „Summit“ von IBM.

Digitale Annealer von Fujitsu oder Atos sind keine echten Quantenrechner, sondern simulieren sie lediglich mit traditionellen Technologien. Die Verarbeitungsleistung des Akzelerators soll kombinatorische Optimierungsprobleme in Chemie, Energieerzeugung, Logistik und Vermögensverwaltung um ein Vielfaches schneller lösen als herkömmliche Prozessoren.

Die Annealer liefern eine auf spezielle Algorithmen zugeschnittene Hochleistung, wie sie etwa für das Traveling Salesman Problem (TSP) nötig ist. „Bisherige Supercomputer erreichen bei 30 Städten die Grenze ihrer Rechenfähigkeit“, führt Mark Mattingley-Scott von IBM aus. „Dort kommen künftig Quantenrechner zum Einsatz.“

„Q#“ ist die quelloffene Programmiersprache Microsofts für das Entwickeln von Code für Quantenrechner wie „IBM System Q“. Q# ist im „Quantum Development Kit“ oder QDK enthalten und kostenlos herunterladbar. Das QDK enthält Q#-Bibliotheken, Quanten-Simulatoren, eine Dokumentation der API, Erweiterungen für Q# für Umgebungen wie „Visual Studio Code“ oder „Jupyter Notebook“ und ist interoperabel mit Python- oder .NET-Sprachen.

„Azure Quantum“ ist ein umfassendes Open-Cloud-Ökosystem: vorgefertigte Lösungen, Entwicklungs-Tools, beschleunigte herkömmliche Hardware und Quanten-Hardware, etwa von IonQ, Quantum Circuits oder Honeywell.

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