AMD i IBM łączą siły. Celem przyśpieszenie komputerów kwantowych

Komputery kwantowe mają ogromny potencjał, ale wciąż zmagają się z poważnym problemem. Co ciekawe, jego rozwiązanie może zależeć od tradycyjnych podzespołów.

AMD poinformowało o współpracy z IBM oraz Oak Ridge National Laboratory (ORNL), której celem jest rozwój komputerów kwantowych. Partnerzy uruchomili specjalną platformę badawczą, łączącą maszyny kwantowe z systemami HPC. Pozwoli ona na opracowanie skuteczniejszych metod korekcji błędów, które są obecnie jedną z największych przeszkód w rozwoju tej technologii. Kubity są bowiem wyjątkowo podatne na zakłócenia, a ich nieprawidłowe działanie może prowadzić do błędnych wyników obliczeń.

Na praktycznie zastosowanie jeszcze trochę poczekamy

Nowa platforma łączy 120-kubitowy procesor IBM Quantum Nighthawk z systemem Umbra należącym do ORNL. Ten ostatni wykorzystuje serwerowe procesory AMD EPYC 5. generacji oraz akceleratory AMD Instinct MI355X. Zadaniem CPU jest koordynacja pracy obu maszyn, natomiast GPU odpowiadają za przyspieszanie symulacji, optymalizacji i obliczeń związanych z korekcją błędów. Co ważne, umieszczenie sprzętu w jednej lokalizacji pozwala ograniczyć opóźnienia podczas wymiany danych.

AMD wskazuje również na możliwość wykorzystania układów Versal. Całość ma uzupełniać otwarte środowisko programistyczne ROCm. Dzięki temu naukowcy będą mogli testować różne algorytmy korekcji błędów bez konieczności budowania własnej infrastruktury. W przyszłości platforma zostanie połączona z zapleczem Oak Ridge Leadership Computing Facility, co pozwoli na prowadzenie eksperymentów na znacznie większą skalę.

Współpraca wpisuje się w inicjatywę Quantum Genesis Mission, której celem jest opracowanie do 2028 roku komputera kwantowego przydatnego w rzeczywistych badaniach naukowych. Na razie nie ujawniono jednak wyników wydajności platformy ani skuteczności testowanych metod korekcji błędów. Co więcej, IBM planuje stworzenie odpornego na błędy komputera Quantum Starling dopiero w 2029 roku. Na praktyczne zastosowania tej technologii na dużą skalę przyjdzie więc jeszcze „trochę” poczekać.