IBM представляє квантовий чіп наступного покоління Nighthawk r3: 520 кубітів, орієнтований на понад 1000 кубітів у 2027 році

У вівторок (11 листопада) IBM анонсувала свій квантовий процесор нового покоління Nighthawk r3, призначений для точного виконання 10 000 квантових операцій у 520 програмованих кубітах для більших і складніших обчислень; у 2027 році він планує об’єднати два процесори r3 в єдину 1040-кубітну систему, просуваючись до відмовостійких квантових обчислень.

r3: призначений для масштабування понад 1000 кубітів

r3 розширює високошвидкісну архітектуру r2, спроектовану для підтримки 520 програмованих кубітів і 2034 загальних фізичних кубітів, зберігаючи зв’язок із квадратною решіткою та швидкі операції r2, одночасно вводячи 10 міжкристальних з’єднань, які називаються l-з’єднувачами, для з’єднання процесорів у більші системи. IBM заявила, що продемонструвала дві критично важливі модульні технології: цього року вона з’єднала два процесори Nighthawk r1 за допомогою чотирьох l-від’єднувачів, досягнувши 99,3 відсотка точності передачі квантового стану (проти цільового 99,9 відсотка), і вперше з’єднала два кріогенні модулі в єдину систему, досягнувши робочої температури менше ніж за п’ять днів і охолодивши нижче 15 мілікельвінів.

r2 у виробництві: 34 мільярди схем, прискорення до 19 разів

Поточний Nighthawk r2, представлений у вересні, має 120 кубітів, забезпечує до 100 000 вибірок на секунду та підтримує точні обчислення з більш ніж 7500 квантовими операціями. Клієнти та партнери, включаючи E.ON, Algorithmiq і Q-CTRL, запустили понад 34 мільярди схем на r2, повідомляючи про прискорення в 19 разів: E.ON повідомила про 15-кратне прискорення квантового машинного навчання для оптимізації енергетичної мережі; експеримент IBM із Національною лабораторією Оук-Рідж, який симулював реальні магнітні матеріали, працював у 12 разів швидше, а результати відповідали експериментам з розсіювання нейтронів; і експеримент Algorithmiq, що симулює неоднорідний квантовий матеріал, працював у 8 разів швидше, ніж на Heron, тоді як класичне моделювання за допомогою провідних методів тензорної мережі потребувало б приблизно у 240 разів більше пам’яті.

Квант зустрічається з класичним обчисленням

IBM також об’єднує високопродуктивні класичні обчислення з квантовими в єдиному керованому середовищі, IBM Quantum Platform: науковці IBM і RIKEN виконали свій робочий процес квантової діагоналізації на основі зразків приблизно в 5 разів швидше, виконуючи в 100 разів більше обчислень, а Cleveland Clinic і RIKEN автоматично обробили 608 мільйонів зразків для моделювання біологічно релевантних структур, 33 разів швидше. IBM нещодавно запустила платформу спільного проектування для квантової корекції помилок з Національною лабораторією Ок-Ріджа та AMD, фізично розмістивши Nighthawk із суперкомп’ютером Umbra від ORNL, що працює на базі графічних процесорів AMD Instinct MI355X і процесорів AMD EPYC 5-го покоління. «Корисність квантових обчислень залежить від того, чи можна отримати результати з точністю та швидкістю, і те й інше є фундаментальним», — сказав Джей Гамбетта, директор відділу досліджень IBM.

(Зображення: IBM. Рендеринг процесорів Nighthawk r3 (ліворуч) і r2 (праворуч).)