טכנולוגיית IBM Quantum

צי המחשבים הקוונטיים של IBM®, כולם עם לפחות 127 Qubits, הוא הגדול בעולם. המחשבים הקוונטיים האלה משתמשים ב-Qubit מסוג transmon מוליך-על, שאינו הסוג היחיד של Qubit, אך יש לו יתרונות רבים. שילוב המחשבים הקוונטיים ברמה עולמית שלנו עם Qiskit מאפשר למשתמשים לחקור כיצד מחשוב קוונטי יכול להועיל בעולם, כבר היום. שותפים בתעשייה וחוקרים משתמשים בטכנולוגיית IBM Quantum® כדי לחקור חישובים משמעותיים ויישומים ריאליים. בואו נחקור את מגוון התוכניות והשירותים שIBM Quantum מציעה לשותפיה.

אם את/ה חלק ממוסד שהוא חבר ברשת IBM Quantum, כדאי לפנות לקבוצת המחשוב הקוונטי של המוסד שלך כדי לברר לאילו הטבות יש לך גישה.

מטרות למידה

בסוף המודול הזה, תוכל/י:

• להכיר בכך שפתרון בעיות משמעותיות ידרוש שילוב של משאבים קוונטיים וקלאסיים.
• לזהות את החומרה, התוכנה והשירותים הזמינים לפתרון בעיות משמעותיות.
• לתאר כיצד מודדים ביצועי מחשוב קוונטי, כולל סקאלה, איכות ומהירות.

IBM Quantum Platform

IBM Quantum Platform מספקת חבילת כלי מחשוב קוונטי שמרכזת את כל משאבי המחקר והפיתוח שמשתמשים צריכים לעבודה מצוינת — במקום אחד. משתמשים יכולים ליצור חשבון ולהתחבר כדי לקבל גישה למחשבים הקוונטיים של IBM, לצפות בפרטי המחשב, לעקוב אחר עומסי עבודה ולגשת לחומרי הדרכה בתיעוד ובלמידה.

• דף הבית משמש כנקודת הפתיחה הראשית לאקוסיסטם המוצר, שם משתמשים יכולים לקבל את מפתחות ה-API שלהם, לצפות בסיכום של המופעים ומידע על השימוש, לצפות בפרטי משרות אחרונות ולגשת לקישורים שימושיים לאזורים אחרים בפלטפורמה.
• תיעוד מרכז את תיעוד Qiskit, תיעוד שירותים ומידע על API reference במקום אחד, מאורגן בצורה שתומכת בזרימות עבודה טבעיות של משתמשים.
• למידה היא הבית לחומרי הדרכה כולל קורסים ומודולי הוראה, וה-Circuit Composer האינטראקטיבי (בקרוב). עורך גרפי וקוד משולב זה מאפשר למשתמשים לאב-טייפ, לסמלץ ולדבג Circuit ים ויזואלית, ולאחר מכן להריץ אותם על מחשבים קוונטיים של IBM.

Qiskit Runtime

Qiskit Runtime הוא ארכיטקטורה ניידת, מאובטחת ומכוולת-מיכל שמריצה תוכניות קוונטיות על יחידת מחשוב קלאסית המשולבת היטב עם המעבד הקוונטי. Qiskit Runtime מאפשר למחשב הקוונטי להפוך לחלק מכל סביבת מחשוב כדי להאיץ חישובים — בדומה ליחידת עיבוד גרפי (GPU) — ומטפל בתזמור משרות ובהעברת נתונים ליחידת העיבוד הקוונטי, תוך מיקסום היעילות.

Qiskit ו-Qiskit Runtime מפשטים את התזמור המהיר של תוכניות על משאבי מחשוב בענן. IBM בונה middleware לקוונטום כדי למקסם את ביצועי היישומים הקוונטיים הרצים על משאבי מחשוב קוונטיים וקלאסיים מקביליים ומבוססי ענן. ה-middleware הזה כולל את ארגז הכלים לחיתוך Circuit ים ואת הארכיטקטורה הסרברלס הקוונטית שלנו.

תוסף Qiskit לחיתוך Circuit מאפשר למפתחים לחתוך Circuit ים גדולים לCircuit ים קטנים יותר המתאימים למחשבים קוונטיים נוכחיים. חיתוך Circuit ים משתמש בחישוב קלאסי כדי לשאת בחלק מהנטל החישובי של Circuit קוונטי ולחרוג ממה שניתן להשיג עם כל אחד מהם לבד. כלים נוספים עוזרים לשחזר Circuit ים עם משאבים קלאסיים ולאחד את התוצאות הסופיות.

Quantum Serverless הוא ערכת כלים לתזמור רב-ענן המחברת משאבים קלאסיים אלסטיים עם שירות Qiskit Runtime של IBM. Quantum Serverless מאפשר למפתחים להתמקד בקוד, ולא בהקצאת משאבים.

מחשבים קוונטיים מוליכי-על של IBM

המעבדים הקוונטיים של IBM משתמשים בסוג פיזי של Qubit הנקרא Qubit transmon מוליך-על, העשוי מחומרים מוליכי-על המצוירים על מצע סיליקון. מעבדים קוונטיים אחרים עשויים להשתמש ב-Qubit פוטוניים, העשויים מפוטונים בודדים של אור, או ב-Qubit יוון לכוד, המאחסנים מידע בחלקיקים אטומיים טעונים. כדי לאפשר זרימת זרם חשמלי, Qubit מוליכי-על צריכים להישמר בטמפרטורות נמוכות במיוחד — קרוב לאפס המוחלט.

מעבד IBM בן 127 Qubit

ביצועי מחשוב קוונטי

מדידת ביצועי מחשוב קוונטי

מחשב קוונטי סובלני לתקלות ואוניברסלי הוא האתגר הגדול של המחשוב הקוונטי. זהו מכשיר שיכול לבצע כראוי פעולות קוונטיות אוניברסליות תוך שימוש ברכיבים לא אמינים. מחשבים קוונטיים של ימינו אינם סובלניים לתקלות.

כדי להשוות מחשבים קוונטיים זה לזה, ספירת Qubit בלבד אינה מספיקה. יש לקחת בחשבון פרטים רבים אחרים, כגון שיעורי שגיאות וכיצד המערכת מחווטת. ישנם ארבעה מדדי מפתח למדידת ביצועי מחשוב קוונטי:

• סקאלה - נמדדת לפי מספר ה-Qubits, המציין את כמות המידע שניתן לקודד במחשב הקוונטי.
• איכות - נמדדת לפי Quantum Volume, המציין את איכות ה-Circuit ים וכמה נאמנה יישום ה-Circuit ים בחומרה.
• מהירות - נמדדת לפי CLOPS (Circuit Layer Operations Per Second), המציין כמה Circuit ים יכולים לרוץ על חומרה בזמן נתון.
• נאמנות שכבה - נמדדת לפי EPLG (Errors Per Layered Gate), המתאר כיצד שגיאות מתרחשות כאשר מבוצעות פעולות על Qubits.

לתיאור מפורט יותר של חלק מהמדדים לעיל, ראו מאמר זה בבלוג IBM Research. כל שלב באימוץ המחשוב הקוונטי בתעשייה מונע על ידי הגדלת Quantum Volume, המחושב באמצעות פרמטרים שונים כגון רוחב Circuit, קישוריות Qubit ושיעורי שגיאות.

ההגדרה הטכנית של Quantum Volume קשה להעברה ללא משוואות. Dario Gil, מנהל המחקר ב-IBM, מסביר:

כדי להבין טוב יותר את Quantum Volume, בואו נשקול אנלוגיה מעניינת. הסעיף שלהלן עוסק בזמן, מרחב ושיעורי שגיאות מבחינת סיור בניו יורק.

סיור במצבי Quantum Volume

Quantum Volume מתאר את המרחב החישובי הקוונטי הגדול ביותר שמחשב קוונטי יכול לחקור, כאשר הנפח של המרחב הקוונטי הוא 2^N, כשN הוא מספר ה-Qubits, כלומר מימד מרחב המצב הרגיל. אנחנו משתמשים בכוונה במילה "מרחב" כאן, כי ברגע שאנחנו מזכירים מרחב, קל לחשוב על נפח.

הגורם המגביל חקירה זו הוא שיעור השגיאות. ניתן להשוות את שיעור השגיאות לכמות הזמן המוקצית לחקירת המרחב. יותר שגיאות אומרות פחות זמן לחקור. ככל שיש יותר מרחב חישובי, כך נדרש יותר זמן לחקור את המרחב במלואו, ולכן אנחנו צריכים מחשב קוונטי עם שיעור שגיאות נמוך יותר.

תחשבו על תייר המחקר את ניו יורק. התייר רוצה לחקור את כל העיר, כלומר הוא רוצה נפח תיירות בגודל של NYC. אם נותנים לתייר יום אחד בלבד, אין שום דרך לחקור כל כך הרבה מרחב, כך שהתייר לא מקבל את נפח התיירות הרצוי. אבל אם נותנים לתייר שלושה ימים, הוא כנראה יכול לגעת בכל הנקודות המרכזיות ולקבל את נפח התיירות הנדרש של NYC.

עכשיו, מה אם נותנים לתייר יותר זמן אבל עדיין מגבילים את המרחב ל-NYC? במילים אחרות, מה אם שומרים על מספר ה-Qubits אך מקטינים את שיעור השגיאות? אז אין שום תועלת לתייר, שכן הוא כבר חקר את העיר ופשוט חוזר על אותן נקודות שוב ושוב. נפח התיירות נשאר זהה. במקום זאת, עם יותר זמן, חכם יותר לתייר להרחיב את מספר אתרי התיירות לביקור.

או נניח שאנחנו שומרים את הזמן קבוע על שלושה ימים אבל התייר מחליט לנסות ולחקור את כל NYC ולונג איילנד? במילים אחרות, מה אם מקבעים את שיעור השגיאות אבל מוסיפים יותר Qubits? שוב, נפח התיירות נשאר של NYC כי התייר אינו יכול לחקור את המרחב הגדול יותר בזמן המוקצב. לכן, להיות תייר טוב יותר, ולהשיג נפח תיירות גדול יותר, דורש להגדיל בו-זמנית את מרחב הסיור ואת הזמן המוקצב לתייר לחקירה.

בדיוק באותה הדרך, בניית מחשבים קוונטיים טובים יותר שמשיגים Quantum Volumes גדולים יותר דורשת הגדלה בו-זמנית של המרחב החישובי הקוונטי (מספר ה-Qubits) תוך הקטנת שיעור השגיאות (הגדלת כמות הזמן שהאלגוריתם יכול לרוץ). למשל, באמצעות התקדמות בארכיטקטורות צימוד כוונן, IBM הכפיל את Quantum Volume פעמיים תוך שנה אחת בלבד!

עם זאת, ככל שהמחשוב הקוונטי מתפתח, אנחנו מתחילים לדאוג יותר לעבודה המועילה שהמחשבים הקוונטיים שלנו יכולים לבצע בפרק זמן סביר. אם אנחנו מודדים סקאלה לפי מספר ה-Qubits, ואיכות לפי Quantum Volume, אז מהירות העיבוד הקוונטי היא מדד העבודה המועילה שה-Qubits האלה יכולים לבצע בפרק זמן סביר. אנחנו מגדירים אותה כמספר ה-Circuit ים הפרימיטיביים שניתן לעבד בשנייה. זה דומה ל-FLOPS במחשוב הקלאסי — מספר פעולות הנקודה הצפה לשנייה. שיפור מהירות QPU הוא המפתח למחשוב קוונטי מעשי. כמו תכנות מחשב קלאסי, תכנות קוונטי דורש הרצת Circuit ים רבים. מהירות QPU סבירה תאפשר למשתמשים לשלב מחשוב קוונטי כחלק מזרימות העבודה שלהם.

בדוק/י את ההבנה שלך

קרא/י את השאלה למטה, חשוב/י על תשובתך, ואז לחץ/י על המשולש לחשיפת הפתרון.

נכון או לא נכון: Quantum Volume מתייחס לגודל המקררים הקריוגניים שמאכסנים את המחשבים הקוונטיים של IBM.

לא נכון. Quantum Volume הוא מספר יחיד שנועד לסכם את ביצועי המחשבים הקוונטיים של ימינו.

מה הלאה במחשוב קוונטי

המחשבים הקוונטיים של ימינו, וכאלה שצפויים לעתיד הנראה לעין, הם רועשים. פירוש הדבר הוא שהם רגישים להפרעות סביבתיות שיכולות להשפיע על נאמנות התוצאות. בדיוק כפי שהמחשוב הקלאסי התפתח באמצעות קנה-מידה מודולרי של מעבדים, חישוב יעיל ומקבוליות, אנחנו רואים את המחשוב הקוונטי מתפתח להגיע לפוטנציאל המלא שלו. בעוד אנחנו עובדים לקראת מחשבים קוונטיים סובלניים לתקלות לחלוטין, אנחנו רוצים לפתור בעיות שימושיות עם החומרה והתוכנה שיש לנו היום.

תועלת קוונטית

IBM Quantum ואוניברסיטת קליפורניה, ברקלי הציגו עדויות לכך שמחשבים קוונטיים יכולים לספק ערך מוקדם מהצפוי, הודות להתקדמות בחומרת IBM Quantum ובשיטות להפחתת שגיאות. מעבר להוכחת היתכנות בלבד, סיפקנו תוצאות מדויקות מספיק כדי להיות שימושיות. מודל החישוב שחקרנו בעבודה זו הוא פן מרכזי של אלגוריתמים רבים שתוכננו למחשבים קוונטיים לטווח קרוב.

לולאת המשוב בין קוונטי לקלאסי היא המפתח לקידום הטכנולוגיות הקוונטיות. עם התמקדות בתועלת קוונטית, אנחנו משתמשים בקוונטי לבדיקת בעיות מורכבות שמאתגרות מסגרות חישוב בעלות ביצועים גבוהים קיימות, ואז בודקים את התוצאות בצורה קלאסית. הלוך-ושוב מתמשך זה של הרצת Circuit מורכב קוונטי ואימות קלאסי של התוצאות הקוונטיות ישפר את שני תחומי החישוב ויספק למשתמשים אמון ביכולות של מחשבים קוונטיים לטווח קרוב.

קריאה אופציונלית — לחץ/י על המשולש לקריאה נוספת על הניסוי

• בניסוי זה, השתמשנו בכל 127 ה-Qubits של מעבד IBM Quantum Eagle שלנו כדי לסמלץ את ההתנהגות המשתנה של מערכת שמתמפת באופן טבעי למחשב קוונטי, הנקראת מודל Ising הקוונטי. מודלי Ising הם פישוטים של הטבע המייצגים אטומים מקיימי-אינטראקציה כסריג של מערכות קוונטיות דו-בחירה מקיימות-אינטראקציה בשדה אנרגיה. מערכות אלה נראות מאוד כמו ה-Qubits דו-המצב שמרכיבים את המחשבים הקוונטיים שלנו, מה שהופך אותן למתאימות לבדיקת יכולות השיטות שלנו. השתמשנו ב-ZNE כדי לנסות לחשב במדויק תכונה של המערכת הנקראת ערך הציפייה שלה — בעיקרון ממוצע משוקלל של התוצאות האפשריות של ה-Circuit.

• במקביל, צוות ברקלי ניסה לסמלץ את אותה מערכת באמצעות שיטות רשת טנסורים בעזרת מחשבי-על מתקדמים הממוקמים ב-National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) של Lawrence Berkeley National Lab ובאוניברסיטת Purdue.

• השיטות הקוונטיות המשיכו להסכים עם השיטות המדויקות. אבל בסוף, שיטות הקירוב הקלאסיות החלו לכשול ככל שהקושי הועלה.

• לבסוף, ביקשנו משני המחשבים להריץ חישובים מעבר למה שניתן לחשב בדייקנות — והמחשב הקוונטי החזיר תשובה שהיינו יותר בטוחים שהיא נכונה. ובעוד שלא ניתן להוכיח האם התשובה הייתה אכן נכונה, ההצלחה של Eagle בהרצות הקודמות של הניסוי נתנה לנו אמון שהן היו.

תיקון שגיאות

תיקון שגיאות היה תחום מחקר מרכזי במשך עשרות שנים. אבל לרוב אותה תקופה, טכניקות תיקון שגיאות תיאורטיות היו לא מעשיות ליישום על מחשבים קוונטיים אמיתיים, לרוב בגלל המספר הגדול מאוד של Qubits הנדרשים. אכן, מומחים רבים מנבאים שמחשוב קוונטי סובלני לתקלות מעשי (FTQC) ידרוש מיליוני Qubits פיזיים. אבל במאמר אחרון שפורסם על שער כריכת Nature, חוקרים מ-IBM הציגו קוד חדש, שאנחנו קוראים לו Gross code, שמתגבר על המגבלה הזאת.

המאמר High-threshold and low-overhead fault-tolerant quantum memory מתאר את קוד תיקון השגיאות הקוונטי החדש שיעיל פי 10 בערך משיטות קודמות בהגנה על נתונים קוונטיים עדינים מצבירת שגיאות. כדי לשקול עד כמה אנחנו קרובים יותר עכשיו לתחילת תיקון השגיאות, קחו בחשבון שבאמצעות Gross code, ניתן להגן על 12 Qubits לוגיים לכ-מיליון מחזורי בדיקות שגיאות באמצעות 288 Qubits.

לא צפוי שתיקון שגיאות ייחלף פתאום את הפחתת השגיאות וסבילות השגיאות. במקום זאת, במהלך השנים הקרובות, הפחתת שגיאות וסבילות לשגיאות ימשיכו למלא תפקיד מרכזי, לצד מספרים גדלים והולכים של Qubits מתוקנות-שגיאות.

מפת הדרכים לפיתוח IBM Quantum

אנחנו נמצאים כעת בעידן של תועלת קוונטית. זה אומר שמחשבים קוונטיים טובים יותר במחשוב קוונטי ממחשבים קלאסיים, וניתן למנפם על ידי המשתמשים שלנו לגילוי אלגוריתמים חדשים וחיפוש יתרונות קוונטיים. מפת הדרכים שלנו מתארת את אבני הדרך ההיסטוריות שלנו ואת התוכניות להשגת יתרון קוונטי קרוב-טווח עד 2026.

עד 2029, נספק את Starling — מחשב קוונטי גדול-סקאלה סובלני לתקלות המסוגל להריץ Circuit ים קוונטיים הכוללים 100 מיליון Gate ים קוונטיים על 200 Qubits לוגיים. אנחנו בונים מערכת זו עכשיו במתקן ההיסטורי שלנו ב-Poughkeepsie, ניו יורק. למידע נוסף על ההתקדמות שלנו במסמך PDF של מפת הדרכים המודרכת.

קרא/י עוד על מפת הדרכים לפיתוח IBM Quantum כאן.

אתגר 5k

IBM עובדת יחד עם קהילת המחקר הקוונטי כדי למצוא מקרי שימוש פוטנציאליים שיכולים להפיק תועלת מהמחשוב הקוונטי. אנחנו מספקים כלים חזקים יותר ויותר כדי שמשתמשים יוכלו לחקור בעיות דחופות עם קוונטי. ב-2024, שחררנו כלי המסוגל לחשב אובזרבבלים לא-מוטים של Circuit ים ארוכים ואיכותיים. מציאת מה ניתן לעשות עם שילוב זה של 100+ Qubits ו-Circuit ים עמוקים נקראה פעם "אתגר 100x100". אבל המספר המדויק של Qubits ועומק כל אחד חשוב פחות ממינוף כוח השילוב. דמיינו מה אפשרי עם 5,000 Circuit ים קוונטיים בחישוב אחד. ​המשתמשים יכולים להריץ Circuit ים קוונטיים עם מורכבות וזמן ריצה מעבר ליכולות המחשבים הקלאסיים הטובים ביותר היום. אנחנו נרגשים לראות מה קהילת הקוונטום תבנה כדי לעזור לנו לרתום את כוח הקוונטי ולפתור בעיות חשובות.

מחשבי-על ממוקדי-קוונטום

מעבר למעבדי שבב בודד הוא המפתח לפתרון בעיות בקנה-מידה. ב-2024, הצגנו את Crossbill, המעבד הבודד הראשון שנעשה ממספר שבבים. אלה הם הצעדים הראשונים לפתיחת עידן חדש של קנה-מידה, ומספקים נתיב ברור ל-100,000 Qubits ומעבר לכך עם מחשוב-על ממוקד-קוונטום. זוהי ארכיטקטורת מחשוב מודולרית המאפשרת קנה-מידה. היא משלבת תקשורת קוונטית וחישוב כדי להגדיל את הקיבולת החישובית, תוך שימוש ב-middleware ענן היברידי לשילוב חלק של זרימות עבודה קוונטיות וקלאסיות.

פתרון הבעיות המורכבות ביותר בעולם ידרוש שילוב של משאבים קלאסיים וקוונטיים. יתרה מזאת, הוא יהיה תלוי בשיתוף פעולה מתמשך בין תעשייה ואקדמיה.

נקודות מפתח

כדאי לזכור את נקודות המפתח הבאות:

• המחשבים הקוונטיים של ימינו אינם סובלניים לתקלות.
• Quantum Volume הוא מדד הוליסטי לאיכות מחשב קוונטי. ככל שה-Quantum Volume גדול יותר, כך טוב יותר. דיבור רק על ספירת Qubit הוא מטעה.
• למדידת ביצועי מחשבים קוונטיים, ישנם ארבעה מדדי מפתח: סקאלה, איכות, מהירות ונאמנות שכבה.
• ניסוי משותף של IBM Quantum ו-UC Berkeley הציג עדויות למחשבים קוונטיים של IBM שמספקים תוצאות אמינות ומדויקות לבעיות סימולציה מאתגרות בקנה-מידה של 127 Qubits.
• מחשוב-על ממוקד-קוונטום אומר לטפל בקוונטי כחלק אחד בפרדיגמת HPC רחבה יותר עם קלאסי וקוונטי הפועלים כיחידה חישובית אחת.