Квантовый компьютер IBM выполнил за 19 секунд задачу, оценённую в 110 лет для суперкомпьютера

Квантовый процессор IBM Nighthawk r2 сгенерировал миллион результатов сложной случайной квантовой схемы за 19 секунд. По расчётам исследователей, воспроизведение результата одним из современных методов классической симуляции потребовало бы около 110 лет работы суперкомпьютера Frontier. Авторы называют эксперимент демонстрацией квантового вычислительного преимущества, однако работа пока опубликована только в виде препринта и не прошла рецензирование.

Эксперимент провели исследователи компании BlueQubit на коммерчески доступном квантовом процессоре IBM Nighthawk r2, также обозначаемом как ibm_phoenix. В отличие от ряда предыдущих демонстраций квантового преимущества, для опыта не создавали специальный лабораторный компьютер и не выполняли отдельную настройку процессора под конкретный тест. Вычисления запускались через стандартную облачную инфраструктуру IBM Quantum.

Nighthawk r2 содержит 120 программируемых сверхпроводящих кубитов, расположенных в двумерной решётке. В эксперименте исследователи использовали 61 из них и 102 соединения между ними. Сам IBM характеризует Nighthawk r2 как свой самый быстрый доступный пользователям процессор: благодаря системе быстрого сброса кубитов он способен выполнять более 100 тысяч квантовых схем в секунду.

Для проверки производительности исследователи запускали на процессоре случайно составленные последовательности квантовых операций и анализировали полученные результаты. В таком тесте над кубитами выполняется последовательность случайно выбранных квантовых операций. После этого состояние системы многократно измеряют и получают длинные последовательности нулей и единиц.

Квантовому процессору сравнительно легко генерировать такие результаты, поскольку распределение вероятностей возникает непосредственно в результате эволюции квантовой системы. Классическому компьютеру для воспроизведения аналогичной выборки приходится математически моделировать состояние множества взаимодействующих кубитов, а сложность этой задачи очень быстро растёт с размером и глубиной схемы.

Исследователи постепенно увеличивали глубину схем от 4 до 40 циклов. Наиболее интересным оказался вариант из 36 циклов, содержащий 918 двухкубитных операций CZ. Именно для него Nighthawk r2 сгенерировал один миллион образцов за 19 секунд.

При этом качество результата было далеко от идеального квантового вычисления. Оценённая точность схемы на глубине 36 циклов составляла около 2,3 × 10⁻³. Чтобы проверить, что полученные результаты всё же сохраняют ожидаемые квантовые корреляции, авторы использовали два независимых способа оценки точности. Оба дали согласующиеся результаты на различных глубинах схемы.

Затем исследователи оценили, сколько ресурсов понадобилось бы классическому компьютеру для генерации сопоставимой выборки. Для этого квантовую схему представили в виде тензорной сети и рассчитали стоимость её свёртки — одного из основных методов моделирования квантовых схем на обычных компьютерах.

Для схемы из 61 кубита и 36 циклов вычисление одной точной амплитуды потребовало бы порядка 10²² комплексных операций. С учётом миллиона необходимых результатов и фактической точности квантового эксперимента общая оценка достигла примерно 1,2 × 10²⁷ машинных операций.

Авторы сравнили эту величину с производительностью американского суперкомпьютера Frontier. При предположении, что он сможет постоянно использовать около 20% своей теоретической пиковой производительности, соответствующее вычисление заняло бы примерно 110 лет. Для Nighthawk r2 непосредственное получение миллиона квантовых образцов заняло 19 секунд.

Однако сравнение 19 секунд и 110 лет нельзя рассматривать как универсальный показатель превосходства квантовых компьютеров над классическими. Оценка относится к конкретной схеме и конкретному способу её классического воспроизведения. Авторы прямо отмечают, что существуют другие подходы — приближённые методы, одновременное вычисление множества амплитуд и матричные тензорные алгоритмы, — которые потенциально способны уменьшить необходимое время.

История предыдущих экспериментов показывает, насколько существенно это ограничение. После заявления Google о квантовом преимуществе процессора Sycamore в 2019 году новые алгоритмы классической симуляции сократили первоначально оценённый огромный разрыв на многие порядки. Авторы новой работы поэтому публикуют схемы, результаты измерений и код оценки вычислительной сложности, чтобы другие исследователи могли попытаться найти более быстрый классический способ решения задачи.

Новый результат отличается ещё и доступностью аппаратуры. Nighthawk r2 — не специально созданный экспериментальный процессор, а 120-кубитный компьютер IBM, доступный пользователям через облачную платформу. Исследователи считают это первой демонстрацией подобного преимущества для стандартной случайной выборки схем на квантовом процессоре, к которому могут получить доступ сторонние пользователи.

При этом такой тест не решает практическую задачу — например, не моделирует лекарство, не оптимизирует маршруты и не рассчитывает свойства нового материала. Он специально создан для сравнения возможностей квантовых и классических компьютеров.

Поэтому результат пока не означает, что квантовые компьютеры стали быстрее суперкомпьютеров в обычных вычислениях. Он показывает более узкий, но важный результат: существующий коммерчески доступный квантовый процессор смог выполнить специально выбранную задачу в режиме, для которого один из лучших оценённых вариантов классической симуляции требует чрезвычайно больших вычислительных ресурсов.

Работа опубликована в виде препринта на arXiv.