Plusieurs décennies se sont écoulées depuis que Gordon Moore a prédit que le nombre de transistors sur une puce électronique doublerait tous les deux ans, et avec lui, la vitesse et les performances de l'ordinateur. Presque toutes les technologies que nous utilisons quotidiennement, telles que les ordinateurs portables et les smartphones, sont des manifestations de l'observation de Moore.
Toutefois, la densité, la vitesse d'exécution et la consommation d'énergie des transistors sur les micropuces ont récemment remis en question la tendance de Moore, ce qui limite la capacité à développer de meilleurs ordinateurs classiques. La résolution de problèmes industriels complexes dans un délai raisonnable et avec précision est, dans de nombreux cas, hors de portée des technologies classiques de pointe. C'est pourquoi lesexperts ont commencé à s'inquiéter en anticipant la fin de la loi de Moore.
L'informatique quantique est une technologie prometteuse qui a démontré sa supériorité par rapport aux ordinateurs classiques pour résoudre des tâches spécifiques. Ce succès a fait de l'approche quantique un candidat de choix pour apporter un avantage aux ordinateurs classiques dans la résolution de problèmes industriels dans un avenir proche.
Une façon intelligente de tirer parti des technologies quantiques consiste à intégrer des unités de traitement quantique (QPU) dans les centres de calcul à haute performance. L'idée de cette approche hybride classique-quantique est de déléguer des routines spécifiques à l'unité de traitement quantique tout en exécutant de grandes tâches de calcul. Toutefois, les ordinateurs quantiques sont difficilement accessibles, ce qui creuse le fossé entre les entreprises qui ont besoin de technologies de pointe pour développer leurs applications et la technologie. Pour donner une chance équitable à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder à l'informatique quantique, pour accélérer le processus d'intégration des QPU dans les centres de calcul à haute performance et pour ajuster le rôle des QPU dans les flux de travail hybrides et complexes, il est crucial de simuler des dispositifs quantiques.
Le premier émulateur à recréer le matériel des atomes neutres
Les émulateurs sont des programmes informatiques classiques qui simulent la dynamique des processeurs quantiques pour des architectures spécifiques. À l'adresse PASQAL, nous avons créé le premier émulateur pour les processeurs quantiques d'atomes neutres, appelé EMU-TN.
Dans les processeurs à atomes neutres, nous faisons briller des lasers finement réglés sur des atomes neutres pour créer des qubits, les unités d'information quantique. Les QPU à atomes neutres constituent l'une des technologies quantiques les plus évolutives qui soient, car elles nous permettent de manipuler des centaines de qubits pour résoudre des problèmes complexes. Il s'agit d'une caractéristique importante lorsqu'il s'agit de faire des calculs avec des ordinateurs quantiques, mais c'est un énorme problème pour les ordinateurs classiques lorsqu'il s'agit de simuler les unités d'information quantique.
Où se situe le problème ? En informatique quantique, chaque qubit est représenté par un système d'états quantiques à deux niveaux, et le nombre d'états quantiques à traiter pour calculer la dynamique d'une QPU croît de manière exponentielle avec le nombre de qubits. Cette croissance exponentielle pèse sur les ordinateurs classiques lorsqu'il s'agit de simuler leur dynamique, ce qui incite les chercheurs à trouver des techniques permettant de simplifier les calculs pour un grand nombre de qubits.
Notre nouvel émulateur, EMU-TN, est basé sur les réseaux tensoriels, une approche qui améliore la façon dont la dynamique quantique augmente avec le nombre de qubits, tout en reproduisant des résultats précis.
Les réseaux tensoriels sont des structures puissantes que nous pouvons utiliser pour représenter des systèmes quantiques complexes de manière efficace. Ils sont basés sur le concept des tenseurs - des tableaux de nombres multidimensionnels - qui sont utilisés pour comprimer les informations représentant le système quantique. Même si la taille du système augmente, des propriétés utiles du "vrai" système quantique peuvent être calculées efficacement à l'aide d'une série d'algorithmes spécialisés.
La mise en œuvre de réseaux tensoriels est cruciale, car l'une des caractéristiques exceptionnelles de l'UEM-TN est qu'elle permet de prendre en compte toute la dynamique du système quantique.
Recréer des flux de travail hybrides classiques/quantiques
Notre nouvel émulateur, conçu pour fonctionner de manière intégrée sur des grappes de calcul à haute performance, imite le fonctionnement de nos QPU en recréant leur interface de programmation. Il aidera les utilisateurs à évaluer leur flux de travail hybride classique-quantique et à estimer les ressources quantiques nécessaires à l'exécution de leurs algorithmes. En outre, avec EMU-TN, nous ne simulons pas seulement des ordinateurs parfaits et sans bruit, mais aussi le bruit qui peut apparaître pendant un calcul, ce qui permet aux utilisateurs de diagnostiquer les performances de la QPU.
Dans notre article, nous montrons comment nous pouvons utiliser notre plateforme pour simuler l'exécution de différentes applications réelles adaptées aux architectures hybrides qui utilisent des dispositifs quantiques à atomes neutres utilisant jusqu'à 100 qubits. Par exemple, en sciences des matériaux, nous pouvons simuler efficacement différentes phases de la matière dans des cristaux 1D et 2D. Nous pouvons également étudier des problèmes d'optimisation qui peuvent être résolus à l'aide de graphes.
EMU-TN est le premier émulateur à la demande spécialisé dans la dynamique quantique des atomes neutres qui aidera nos utilisateurs à développer leurs algorithmes quantiques et des flux de travail hybrides classiques-quantiques complexes. Cette plateforme améliorera considérablement la recherche dans l'industrie quantique en développement, et permettra à un large éventail d'ingénieurs, de scientifiques et d'étudiants d'explorer le potentiel de nos dispositifs quantiques pour résoudre les problèmes les plus urgents en science et en technologie.
Références
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. Preprint available: 2302.05253.pdf (arxiv.org).
