IBM发布量子-经典混合计算统一架构框架

量子计算已经超越了"科学好奇"阶段，但最终还没有达到通用、容错的阶段。

研究人员表示，这需要量子计算机和经典高性能计算协同使用。当两者结合时，它们可以处理新兴算法和工作流程，真正扩展现实世界的应用。

为此，IBM发布了业界首个公开的量子中心超级计算参考架构。这个新蓝图概述了量子和经典系统如何在一个计算环境中协作，解决"任何单一计算方法都无法独自解决"的科学挑战。

这种混合方法很有前景，但与任何新兴技术一样，仍存在挑战。"量子硬件和经典硬件之间存在巨大差异，你必须以某种方式将两者匹配起来，"Moor Insights & Strategy副总裁兼首席分析师Paul Smith-Goodson指出。"这就像试图用汽油发动机驱动特斯拉一样。"

IBM架构集成

IBM的架构将量子处理器与现代超级计算环境集成，包括GPU和CPU集群、高速网络，以及跨本地系统、云端和研究中心的共享存储。该公司表示，这种协调的工作流程可以支持计算密集型工作负载和算法研究。

该基础设施还集成了编排和开源框架，如Qiskit——一个基于Python的量子计算机编程软件开发工具包。这意味着开发人员和科学家可以通过他们熟悉的工具和工作流程访问量子计算。

IBM研究人员在一篇新论文中解释说，量子计算机和经典高性能计算传统上是"独立运行的分散系统"。这可能很"麻烦"，因为用户必须手动编排工作流程、协调调度和在系统间传输数据，从而阻碍生产力并"严重"限制算法探索。

但混合方法可以简化将量子计算应用到化学、材料科学和优化等领域问题的过程，并"解决以前无法触及的问题"，IBM表示。

三个发展阶段

研究人员将量子中心超级计算的发展分为三个不同阶段：量子系统作为高性能计算环境中的专用计算卸载引擎；通过先进中间件耦合的量子和经典高性能计算系统；以及为混合工作流程完全协同设计的高性能计算和量子系统。

第一阶段专注于建立"跨多个维度的基础集成"，研究人员解释说。第二阶段专注于减少延迟、创建多种复杂的反馈机制，并支持复杂的混合算法。第三阶段代表通过"完全协同设计的异构系统"的集成"顶峰"，其中量子和经典资源从根本上被架构为统一平台。

研究人员指出，后者反映了GPU在高性能计算系统中的发展轨迹；早期GPU通常作为连接到主处理器的外部加速器。但随后在GPU和CPU之间，以及GPU与GPU之间建立了互连，以提供更高的带宽和更低的延迟。

"类似地，量子系统将从独立单元过渡到协同设计的量子-高性能计算平台中完全集成的组件，"研究人员认为。

实际应用案例

IBM表示，科学家已经在使用其量子中心架构为"真实实验提供准确结果"。这包括克利夫兰诊所对最大分子模型之一的模拟；创建和验证首个具有不寻常电子结构的半莫比乌斯分子；以及对铁硫簇——生物学和化学中基本分子——的最大规模模拟之一。

行业竞争格局

IBM一直在积极推进量子计算，并似乎有"迄今为止最明确的计划"，Smith-Goodson指出。其他科技巨头包括IonQ、谷歌、微软和亚马逊也在推出量子路线图，而更专业的公司如Quantinuum、QuEra Computing和Xanadu正在探索新颖技术。

Smith-Goodson指出，IBM类型的量子中心超级计算机可能在一段时间内成为标准。"它不仅仅是独立的东西，两者之间真的会超级充电。"他指出，量子计算机需要变得更加容错，以便即使在出现错误时也能运行，因为它将永久插入超级计算机。

在使用经典和量子处理的算法中，每种技术在对话循环中发挥自己的作用。例如，经典组件将假设参数，然后将它们发送到量子；量子将运行电路，测量结果并将其抛回；经典将更新它并为下一轮发送更多参数。"它们来回进行，直到最终得到好答案，"Smith-Goodson解释说。

最终，他指出，大多数问题不是100%量子的；量子可以执行非常复杂的计算，但其余大部分工作仍在经典方面，后者必须在错误纠正等领域做"大量繁重工作"，并具有信心。

然而，这些混合环境的一大挑战是速度，因为量子比经典快几个数量级。云不是最优的，因为网络延迟可能比量子执行需求"长数千倍"，Smith-Goodson指出。

最终，虽然量子仍有很多挑战，但行业正在"解决这些问题"，IBM的新框架就是证明，Smith-Goodson指出。

"我很高兴看到这最终发表在arXiv上，并将其阐述出来，让我们很好地了解他们打算做什么，"他说。"它越来越接近了，我们必须获得容错性。我认为这是议程上的下一项。"

Q&A

Q1：什么是量子中心超级计算架构？

A：量子中心超级计算架构是IBM发布的业界首个公开参考架构，它将量子处理器与现代超级计算环境集成，包括GPU和CPU集群、高速网络和共享存储，让量子和经典系统在一个计算环境中协作解决科学挑战。

Q2：混合量子-经典计算有什么优势？

A：混合方法可以简化将量子计算应用到化学、材料科学和优化等领域的过程，解决以前无法触及的问题。在算法中，经典和量子组件形成对话循环，经典组件处理参数和错误纠正等繁重工作，量子组件执行复杂计算。

Q3：量子中心超级计算如何发展？

A：发展分为三个阶段：第一阶段是量子系统作为高性能计算环境中的专用计算卸载引擎；第二阶段通过先进中间件耦合量子和经典系统；第三阶段是完全协同设计的统一平台，类似GPU在高性能计算系统中的发展轨迹。