EMU-TN: Ein Emulator für die Hardwarenachbildung neutraler Atome Pasqal emuliert Quantenprozessoren für HPC-Anwendungen

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Pasqal bringt den ersten Emulator für Quantenprozessoren von neutralen Atomen heraus. „EMU-TN“ ist skalierbar und ermöglicht die Simulation größerer Systeme durch Hinzufügen weiterer neutraler Atome. Damit wird die Erfindung zum Werkzeug für die Forschung in Bereichen wie Materialwissenschaft, Hochenergiephysik und Quantenchemie.

Viele Jahrzehnte sind vergangen, seit Gordon Moore voraussagte, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip alle zwei Jahre verdoppeln würde, und damit auch die Geschwindigkeit und Leistung von Computern. Nahezu jede Technologie, die wir täglich nutzen, wie Laptops und Smartphones, ist Ausdruck der Beobachtung von Moore. 

In jüngster Zeit haben jedoch die Dichte, die Arbeitsgeschwindigkeit und der Energieverbrauch der Transistoren auf den Mikrochips die Tendenz von Moore in Frage gestellt, was die Fähigkeit zur Entwicklung besserer klassischer Computer einschränkt. Die Lösung komplexer industrieller Probleme in angemessener Zeit und mit hoher Genauigkeit liegt in vielen Fällen jenseits der Möglichkeiten der modernen klassischen Technologien. Aus diesem Grund haben Experten begonnen, sich Sorgen zu machen, wenn sie das Ende des Mooreschen Gesetzes vorhersehen.  

Die Quanteninformatik ist eine vielversprechende Technologie, die ihre Überlegenheit gegenüber klassischen Computern bei der Lösung bestimmter Aufgaben unter Beweis gestellt hat. Dieser Erfolg hat den Quantenansatz als Top-Kandidaten positioniert, um in naher Zukunft einen Vorteil gegenüber klassischen Computern bei der Lösung industrieller Probleme zu erzielen.

Quantencomputing-Integration in die klassische IT

Ein intelligenter Weg, die Vorteile der Quantentechnologien zu nutzen, ist die Integration von Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) in Hochleistungsrechenzentren. Die Idee dieses hybriden Ansatzes aus klassischen und Quantencomputern besteht darin, spezifische Routinen an die QPU zu delegieren, während große Rechenaufgaben ausgeführt werden.

Der Zugang zu Quantencomputern ist jedoch nur schwer möglich, wodurch sich die Kluft zwischen Unternehmen, die Spitzentechnologien für die Entwicklung ihrer Anwendungen benötigen, und der Technologie vergrößert. Pasqal hat sich auf die Fahnen geschrieben, mehr Nutzern eine faire Chance auf Zugang zum Quantencomputing zu geben.

Erreicht werden soll das, über eine beschleunigung des Integrationsprozesses von QPUs in Hochleistungsrechenzentren. Dazu gehört es, die Rolle von QPUs in hybriden, komplexen Arbeitsabläufen abzustimmen. Und dafür ist die Simulation von Quantengeräten entscheidend. 

Emulatoren sind klassische Computerprogramme, die die Dynamik von QPUs für bestimmte Architekturen simulieren. Pasqal hat nach eigenen Angaben einen ersten Emulator für Quantenprozessoren für neutrale Atome entwickelt: EMU-TN.

In neutralen Atomprozessoren beschießt das Unternehmen neutrale Atome mit fein abgestimmten Lasern, um Qubits, die Quanteninformationseinheiten, zu erzeugen. Neutrale Atome QPUs sind eine der am besten skalierbaren Quantentechnologien, die es ermöglichen können, Hunderte von Qubits zu manipulieren, um komplexe Probleme anzugehen. Dies ist eine günstige Eigenschaft, wenn es um Berechnungen mit Quantencomputern geht; es ist jedoch ein großes Problem für klassische Computer, wenn es um die Simulation von QPUs geht.   

Wo liegt das Problem? Beim Quantencomputing wird jedes Qubit durch ein zweistufiges Quantenzustandssystem repräsentiert, und die Anzahl der Quantenzustände, die zur Berechnung der Dynamik einer QPU verarbeitet werden müssen, wächst exponentiell mit der Anzahl der Qubits. Dieses exponentielle Wachstum belastet klassische Computer, wenn es darum geht, ihre Dynamik zu simulieren, und motiviert Forscher, Techniken zu finden, die die Berechnungen für eine große Anzahl von Qubits vereinfachen.

Tensor-Netze als Grundlage

Der Emulator EMU-TN basiert auf Tensor-Netzwerken, einem Ansatz, der es ermöglicht, die Dynamik der Quantenmechanik mit der Anzahl der Qubits zu steigern und gleichzeitig genaue Ergebnisse zu reproduzieren. Tensornetzwerke sind leistungsfähige Strukturen, mit denen sich komplexe Quantensysteme auf effiziente Weise darstellen lassen.

Sie beruhen auf dem Konzept der Tensoren - mehrdimensionale Zahlenreihen -, die zur Komprimierung der Informationen verwendet werden, die das Quantensystem darstellen. Selbst wenn die Größe des Systems zunimmt, können nützliche Eigenschaften des `echten´ Quantensystems mithilfe einer Reihe spezialisierter Algorithmen effizient berechnet werden.

Die Implementierung von Tensornetzen ist von entscheidender Bedeutung, da ein herausragendes Merkmal von EMU-TN darin besteht, dass es die volle Dynamik des Quantensystems ermöglicht.

Nachbildung hybrider klassisch-quantischer Arbeitsabläufe

EMU-TN ist so konzipiert ist, dass sich der Prozessor in Hochleistungscomputer-Cluster integrieren lässt. Er ahmt quasi die Funktionsweise von Pasqal-QPUs nach und bildet deren Programmierschnittstelle nach. Das kann Nutzern helfen, ihren hybriden Klassisch-Quantum-Workflow zu bewerten und die für die Ausführung ihrer Algorithmen benötigten Quantenressourcen abzuschätzen.

Außerdem lassen sich mit EMU-TN nicht nur perfekte, geräuschlose Computer simulieren, sondern auch das Rauschen, das während einer Berechnung auftreten kann. Auf dieses Weise können Benutzer:innen die Leistung der QPU diagnostizieren.

Die Pasqal-Plattform lässt sich nutzen, um die Ausführung verschiedener realer Anwendungen zu simulieren, die erstens für hybride Architekturen geeignet sind, und die zweitens neutrale Atome und Quantengeräte mit bis zu 100 Qubits verwenden. In den Materialwissenschaften können zum Beispiel verschiedene Phasen der Materie in 1D- und 2D-Kristallen effizient simuliert werden. Außerdem lassen sich Optimierungsprobleme untersuchen, die sich mit Hilfe von Graphen lösbar sind.

Quelle: Bidzhiev, K., Wennersteen, A., Beji, M., Dagrada, M., D'Arcangelo, M., Grijalva, M., Le Henaff, A-C., Quelle, A., Sashala Naik, A. Cloud on-demand emulation of quantum dynamics with tensor networks. Vorabdruck verfügbar: 2302.05253.pdf (arxiv.org).

(ID:49218156)