Der Schlüssel zum Full-Stack-Quantencomputing

Classiqs Konnektivitätskarten überbrücken die Lücke zwischen Software und Hardware und bringen die Quantentechnologie voran

Die Quanteninformatik soll die Industrie revolutionieren und Probleme lösen, die für klassische Computer als unlösbar galten, z. B. die Entwicklung besserer Materialien, die Hitze und Belastungen standhalten, für bessere Werkstoffe, Batterien und Energietechnologien. Der Bau von Quantencomputern in großem Maßstab bringt jedoch viele Herausforderungen mit sich, von der Schaffung skalierbarer Quantenbit-Architekturen bis hin zur Verlängerung der Zeit, in der Quanteninformationen gespeichert werden.

Quantencomputer haben bereits die Anzahl der Qubits erreicht, bei der eine klassische Simulation von Quantensystemen nicht mehr möglich ist. Wir befinden uns in der Ära der Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Geräte. Diese Geräte haben bis zu ein paar tausend unvollkommene Qubits, was die Anzahl der Gatter, die wir in einem Quantenprozessor nacheinander ausführen können, begrenzt.

Die Optimierung der Softwareleistung für unvollkommene Hardware ist also entscheidend für die Leistung von Quantensystemen. Bestimmte Algorithmen sind auf bestimmten Quanten-Hardware-Architekturen effektiver und profitieren massiv von der sorgfältigen Platzierung von Gattern auf bestimmten Qubits. Diese Optimierung könnte der Schlüssel zum Quantenvorteil sein. Ein und derselbe Algorithmus, der nicht optimiert wurde, könnte absolut nichts bewirken. Dies erfordert jedoch ein Bewusstsein für die Hardware.

Co-Design, eine Strategie, bei der Hardware und Software gleichzeitig entwickelt werden, wird die Entwicklung der Quantentechnologie beschleunigen. Diese Strategie zielt darauf ab, die Beschränkungen zu überwinden, mit denen Entwickler in der Isolation konfrontiert sein könnten, und diese Kluft zu überbrücken, indem eine nahtlose Integration ermöglicht wird, die es erlaubt, Software und Hardware gemeinsam zu entwickeln (in Superposition? ha! ha!), um den Quantenvorteil in die reale Welt zu bringen.

Gridlocks im Quantenvorteil

Eine große Herausforderung für das Wachstum des Potenzials der Quanteninformatik ist die Kommunikationslücke zwischen Software und Hardware oder umgekehrt. Jeder, der mit der Entwicklung von Quantencomputern zu tun hat, ob Hardware oder Software, muss ganzheitlich denken.

Auf der Seite der Quanten-Hardware-Entwicklung erfordert der Bau eines Chips manuellen Aufwand, um spezifische Hardware-Architekturen mit praktischen Quanten-Algorithmen für die bestmögliche Leistung auf NISQ-Geräten anzupassen. Leider ist dies zeitaufwendig und erfordert Fachwissen in den Bereichen Mikrofabrikation, Elektrotechnik, Physik und Softwaretechnik. Darüber hinaus werden Kompromisse zugunsten der Verallgemeinerbarkeit eingegangen, so dass mehr Klassen von Algorithmen auf jedem Chip ausgeführt werden können, während die Optimierungsarbeit den Softwareentwicklern aufgebürdet wird.

Auf der Softwareseite ist die isolierte Entwicklung von Algorithmen großartig für die Theorie und die Erweiterung des Spektrums der Probleme, die Quantencomputer letztendlich lösen können, aber ohne ein Bewusstsein für die Hardware gibt es keinen Vorteil. Daher gibt es einen Stillstand in der Entwicklung, weil der Top-down-Entwurfsansatz dazu führt, dass man versucht, einen eckigen Pflock in verschiedene runde Löcher zu stecken. Einige mögen gut passen - aber die Weiterentwicklung der Quantentechnologie kann viel effektiver sein.

Top-Down-Quantenentwurf

Der traditionelle Top-down-Ansatz für Forscher im Bereich des Quantencomputings beginnt mit einem High-Level-Design. Dieser Entwurf ist in der Regel ein Quantenalgorithmus, der in einer abstrakten Hochsprache wie Python beschrieben wird. Diese Anweisungen können dann in Quantenschaltungen oder Gatter umgewandelt werden, die auf jedem Qubit platziert werden. Der fortschrittliche algorithmische Ansatz von Classiq kann die Zeit und Komplexität der Entwicklung von Quantenschaltungen drastisch reduzieren. Innerhalb von Minuten können Sie Tausende von Codezeilen für Ihr quantenchemisches Problem optimieren und so schnell neue Experimente schreiben, anstatt Ihre Zeit damit zu verbringen, dieselben Schaltungen für IBM, Quantinuum und IonQ von Hand neu zu schreiben.

Aber dann stellt man fest, dass man nicht einfach denselben Code auf die verschiedenen Quantensysteme übertragen kann. Die Basisgatter für die Hardware-Backends sind unterschiedlich. Die Konnektivitäten reichen von all-to-all bis linear. Die Ausführungszeiten der Gatter variieren.

Manchmal stellt man sogar fest, dass Qubit 5 auf dem Chip tot ist. Schade, dass Qubit 5 in Ihrem Code häufig verwendet wird. Sie seufzen, kochen noch eine Tasse Kaffee und machen sich auf ein langes Wochenende mit Code-Refactoring gefasst.

An dieser Stelle können Compiler und Transpiler den Tag retten.

Kompilierung und Transpilierung auf reale Quantenhardware

Die erzeugte Schaltung ist nicht die Schaltung, die tatsächlich auf die Quantenhardware angewendet wird. Hier muss das Hardware-Bewusstsein ansetzen. Dieser hochentwickelte, hardware-agnostische Quantenalgorithmus muss synthetisiert (kompiliert) und in Anweisungen übersetzt (transpiliert) werden, die mit der spezifischen Quantenhardware kompatibel sind. Dieser Prozess wandelt die geschriebenen Schaltungen in die richtigen Basisgatter um und optimiert sie für die tatsächlich verwendete Hardware.

Die Effizienz dieser Quantenschaltungen hängt von komplizierten Abwägungen ab. Um Quantenalgorithmen zu optimieren, müssen Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Ressourcen und Einschränkungen getroffen werden. So hängen beispielsweise die verschiedenen möglichen Implementierungen eines Multi-Controlled Toffoli (MCX)-Gatters, das im Grover-Operator, im logischen UND und in der Zustandsvorbereitung verwendet wird, von Faktoren wie der Anzahl der Qubits, der Hilfsqubits, der Konnektivitätskarte und der Schaltungstiefe ab.
Während wir die Genauigkeit der Zustandsvorbereitung erhöhen können, indem wir längere Schaltungen mit mehr Qubits zulassen, müssen wir uns in der Realität möglicherweise für kürzere Schaltungen oder weniger Qubits bei geringerer Genauigkeit entscheiden. Im Optionspreis-Synthesemodell auf der Classiq-Plattform können wir eine maximale Schaltkreisbreite (die Anzahl der verwendeten Qubits), eine maximale Schaltkreistiefe (Anzahl der erlaubten Gatter in einer Reihe) oder sogar die Gesamtzahl der Gatter wählen. Oder wir entscheiden uns einfach für die Optimierung auf die minimale Breite oder Tiefe und überlassen es der Classiq-Software, die Kompromisse mit ihren automatischen Synthese- und Kompilierungsfunktionen zu verwalten.

Sobald der Kompilierungsprozess abgeschlossen ist, ist die Transpilierung die nächste Optimierungsschleife. Dabei wird die synthetisierte Schaltung an die gewünschte Hardware angepasst. Zu diesen Optimierungen gehören die Kombination einer Folge von Gattern zu einem äquivalenten Einzelgatter und Transformationen wie das Qubit-Routing.

Ein Beispiel für das Qubit-Routing, eine wichtige Software-Optimierung für Transpiler, ist die Reduzierung von SWAP-Gattern. SWAP-Gatter vertauschen zwei Quantenzustände und werden verwendet, um die effektive Konnektivität von Quantenschaltungen zu erhöhen und die Beschränkungen des Qubit-Abstands zu verringern. Wenn zum Beispiel Qubit 1 und 3 ein Qubit 4 dazwischen haben, wie in der Hardwarekarte unten, und wir ein 2-Qubit-Gatter auf Qubit 1 und 3 anwenden wollen, müssen wir zuerst eine SWAP-Operation durchführen, um die Quantenzustände nebeneinander zu bringen. Wir müssten also ein SWAP-Gatter auf 1 und 4 oder auf 3 und 4 anwenden, bevor wir das 2-Qubit-Gatter anwenden.

SWAP-Gatter können jedoch auch die Schaltungstiefe erhöhen (die Anzahl der Gatter in einer Reihe auf einem Qubit). Aufgrund der kurzen Kohärenzzeiten von Qubits bedeutet eine höhere Schaltungstiefe zusätzliche Ausführungszeit und Operationen, die zu einer höheren Fehlerhäufigkeit führen können. Um Quantenschaltungen effizienter zu machen, ist es oft notwendig, den Einsatz dieser Gatter zu minimieren, ohne dabei die Rechenleistung zu beeinträchtigen.

Wie Sie sich vorstellen können, wird es für jeden zu einem schwierigen organisatorischen Problem, den Überblick über diese Quantenzustände zu behalten, wenn sie größer werden. Zu den einzigartigen Fähigkeiten von Classiq gehört die automatische Generierung hochwertiger, auf die Hardware zugeschnittener Quantenschaltungen.

Wenn Sie beispielsweise einen Quantenalgorithmus haben, der ursprünglich aus den Rotationsgattern RX, RY und RZ besteht, kann es erforderlich sein, diese Gatter in die von der Hardware unterstützten Gatter umzuwandeln, damit sie auf einem bestimmten Quantencomputer laufen.

Der Schaltplan kann einen Einblick in die übergreifende Struktur des Modells geben. In der Classiq-Plattform können Sie den Backend-Dienstanbieter, den Backend-Namen und die Basisgatter angeben. Die Analyse dieser Visualisierungen in der Plattform und ihrer entsprechenden transpilierten Versionen auf unterschiedlicher Hardware kann zu hardwareeffizienteren Designs führen.

Großartig! Sie haben jetzt ein Werkzeug, mit dem Sie Code effektiv auf verfügbare Hardware übertragen und optimierte Schaltungen in einem Bruchteil der Zeit entwickeln können, die die Modellierung auf Gate-Ebene erfordert.
Sie haben Ihren Code für die verfügbare Hardware optimiert. Mit Classiq haben Sie wochenlang Zeit gespart, indem Sie die Parameter auf einer hohen Ebene angepasst und Ihre Zeit genutzt haben, um die beste Leistung aus Ihrem neuen Algorithmus mit der verfügbaren Hardware herauszuholen.

Konnektivitätskarten Probleme beim Brückendesign

Die Frage, die sich stellt, ist: Was wäre, wenn wir einen idealen Chip entwerfen könnten, der für die Software optimiert ist, anstatt die Software ständig an die bereits vorhandene Hardware anzupassen? Wir stellen uns nicht nur eine simulierte Umgebung mit voller Qubit-Konnektivität vor, sondern einen greifbaren, realen Chip, der für den Algorithmus optimiert ist.

Für ein einfaches Experiment zur Preisbildung für europäische Optionen haben wir zum Beispiel diesen High-Level-Algorithmus:

Sie erhalten eine Hardware-bewusste und optimierte Schaltung, die zwei Qubits auf einem IBM 5-Qubit-Prozessor verwendet, auf den Sie auf der Classiq-Plattform zugreifen können, indem Sie bei IBM Quantum kostenlos Anmeldeinformationen erstellen. Da nur bestimmte Qubits als Ziel- oder Kontrollgatter in einem CNOT fungieren können, müssen wir SWAP verwenden:

Aber wenn Sie die Schaltung für Ihren Quantenalgorithmus analysieren, sehen Sie ein paar mögliche Verbesserungsmöglichkeiten. Vielleicht würde das Hinzufügen eines zusätzlichen Qubits die Anzahl der SWAP-Gatter verringern. Oder, in diesem speziellen Fall, würde das Hinzufügen eines weiteren Basisgatters die Schaltung und die Ausführungszeit um Größenordnungen reduzieren.

Durch Hinzufügen eines einzigen Z-Hardware-Gatters wird die maximale Anzahl von Gattern auf einem Qubit von 18 auf 3 reduziert und 2 Qubit-Gatter vollständig eliminiert. Sie haben jetzt insgesamt 4 Gatter, was die Ausführungszeit um den Faktor 10 verkürzt. Vielleicht können Sie heute sogar den Quantenvorteil erreichen.

Classiq hat die Lücke zwischen Top-Down- und Bottom-Up-Methoden erkannt und führt die Connectivity Map ein. Es handelt sich dabei nicht um irgendeine Karte, sondern um eine strategische Brücke über die Software-Hardware-Grenze.

Eine Konnektivitätskarte für Quantencomputer beschreibt, wie die Qubits miteinander verbunden sind und welche Quantenoperationen zwischen Qubit-Paaren durchgeführt werden können. Sie stellt die Hardware-Architektur (oder Topologie) des Quantencomputers dar. Das spezifische Layout der Konnektivität kann die Effizienz und die Möglichkeit der Ausführung von Quantenalgorithmen beeinflussen, da für bestimmte Algorithmen eine häufige Interaktion zwischen mehreren Qubits erforderlich sein kann. Ist eine direkte Interaktion nicht möglich, können Zwischengatter wie SWAP-Gatter und zusätzliche Qubits erforderlich sein, was einen Mehraufwand bei der Fehlerkorrektur und der Schaltungslänge mit sich bringt und sogar die Chipgröße beeinflusst.

Das Verständnis und die Optimierung der Konnektivitätskarte ist für den effizienten Entwurf und die Kompilierung von Quantenschaltungen unerlässlich. In der Praxis helfen diese Karten Quantenprogrammierern und Compilern, die Platzierung von Quantenoperationen zu optimieren, die Hardware effektiv zu nutzen und die Gesamtleistung von Quantenalgorithmen potenziell zu verbessern.

Was aber, wenn man das Drehbuch umdreht und die Konnektivitätskarte als Faktor in der algorithmischen Forschung und Gestaltung einsetzt, anstatt sie als nachträgliche Maßnahme zu betrachten?

Stellen Sie sich die Leistungsfähigkeit einer Konnektivitätskarte vor, die sowohl das High-Level-Softwaredesign als auch die Feinheiten des physischen Chips versteht. Wenn die Anforderungen der Software von Anfang an mit den Fähigkeiten des Chips in Einklang gebracht werden, ergibt sich ein ungeahntes Effizienzpotenzial. Das bedeutet, dass Algorithmen mit einem klaren Verständnis für die Beschränkungen der Hardware entwickelt werden können, und ebenso können Chips mit spezifischen Quantenalgorithmen im Hinterkopf entworfen werden.

Daher können Sie mit der Classiq-Plattform die Schaltung für Hardware synthetisieren, die in der Classiq-Plattform nicht verfügbar ist - sogar für den idealen realen Chip, den Sie für Ihr Problem haben möchten. Sie können die benutzerdefinierten Einstellungen für die gewünschte Hardware festlegen. Dazu gehören der Basis-Gate-Satz und die Konnektivitätskarte der Hardware.

Die Vorteile eines integrierten Ansatzes sind zweifach. Erstens entstehen effizientere Quantenalgorithmen, da die Softwareentwickler die Fähigkeiten und Grenzen der Hardware besser verstehen würden. Zweitens können Hardwareentwickler Quantenchips entwickeln, die speziell auf die Ausführung bestimmter Algorithmen zugeschnitten sind, was zu einer besseren Leistung und potenziell schnelleren Quantenberechnungen führt. Die Zukunft des Co-Designs von Software und der Hardware-Optimierung im Quantencomputing sieht außerordentlich vielversprechend aus, da diese Brücke die Quantentechnologie zu einem echten "Full-Stack" macht.

Die Zukunft des Full-Stack Quantum Computing

In dem Maße, in dem Classiq und ähnliche Plattformen reifen, wird es wahrscheinlich zu einer stärkeren Integration von Quantenalgorithmen und Hardware-Entwicklung in diesem Bereich kommen. Dieser Ansatz scheint das Potenzial der Quantentechnologien zu maximieren, indem er einen schnelleren Entwicklungsprozess ermöglicht und uns dem transformativen Potenzial des Quantencomputers näher bringt.

Die Classiq-Tools beginnen mit dem High-Level-Design, automatisieren die Kompilierung und Transpilierung von Quantenschaltungen und integrieren benutzerdefinierte Konnektivitätskarten, während sie gleichzeitig den Zugang zu Quanten-Hardware über zahlreiche Hardware-Anbieter ermöglichen. So können Forscher ihre Algorithmen für bestimmte Hardware-Architekturen optimieren, um die Gesamteffizienz zu steigern, unschätzbare Einblicke in Quantenschaltungen zu gewinnen und zu visualisieren, wie Algorithmen auf unterschiedlicher Hardware funktionieren.

Der kostenlose Zugang ist für alle verfügbar, die sich hier für die Classiq-Plattform anmelden. Bitte teilen Sie Ihre Erfahrungen, Ihr Feedback und Ihre Erfolgsgeschichten mit Classiq, indem Sie der Slack-Community beitreten und das Classiq-Team hier kontaktieren. Diese Beispiele aus der Praxis können andere inspirieren und die Auswirkungen von Co-Design und Hardware-Optimierung aufzeigen, indem sie Perspektiven für die Zusammenarbeit zwischen Quantensoftware und -hardware aufzeigen. Dies ist ein großer Schritt in Richtung einer neuen Ära der Quantentechnologien, die viele Branchen revolutionieren und komplexe Probleme lösen wird, die die Möglichkeiten des klassischen Computings übersteigen.