Le domaine de l’informatique quantique est en pleine effervescence, promettant de révolutionner de nombreuses industries. Cependant, le chemin vers des applications pratiques est semé d’embûches. Les erreurs de calcul, la simulation de designs de qubits et l’optimisation de la compilation de circuits sont autant de défis majeurs qui doivent être surmontés pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie. Heureusement, l’informatique accélérée, et plus particulièrement les GPU, s’avère être un allié précieux dans cette quête.
L’accélération du calcul offre la puissance de traitement nécessaire pour réaliser des avancées significatives dans le domaine de l’informatique quantique. NVIDIA, avec ses bibliothèques CUDA-X, joue un rôle central dans la recherche. Des outils accélérés par GPU permettent aux chercheurs d’étendre les capacités des calculs classiques et de rapprocher la réalité des applications quantiques utiles.
L’Accélérateur : Les Bibliothèques NVIDIA CUDA-X
Au cœur de cette transformation se trouvent les bibliothèques NVIDIA CUDA-X, qui constituent l’épine dorsale de la recherche en informatique quantique. Ces bibliothèques fournissent des outils et des fonctions optimisés pour l’accélération GPU, permettant aux chercheurs de développer et d’améliorer des algorithmes complexes. Que ce soit pour décoder plus rapidement les erreurs quantiques ou pour concevoir des systèmes de qubits plus vastes, les GPU NVIDIA sont essentiels.
La Correction des Erreurs Quantiques : Un Défi Crucial
La correction des erreurs quantiques (QEC) est une technique fondamentale pour gérer le bruit inhérent aux processeurs quantiques. Elle permet de distiller des milliers de qubits physiques bruyants en un petit nombre de qubits logiques sans bruit. L’un des approches les plus prometteuses pour la QEC repose sur les codes quantiques de contrôle de parité à faible densité (qLDPC), qui peuvent atténuer les erreurs avec un faible coût en qubits. Cependant, le décodage de ces codes est extrêmement coûteux en termes de calcul.
L’université d’Édimbourg a utilisé la bibliothèque NVIDIA CUDA-Q QEC pour développer une nouvelle méthode de décodage qLDPC appelée AutoDEC, qui a permis d’augmenter la vitesse et la précision par un facteur deux. Cette méthode tire parti de la fonctionnalité de décodage BP-OSD accélérée par GPU de CUDA-Q, qui parallélise le processus de décodage, augmentant ainsi les chances de succès de la correction des erreurs. Pour approfondir, vous pouvez consulter le blog de l’université d’Édimbourg : [https://qec.codes/blog/autdec.htm].
Dans une autre collaboration avec QuEra, le framework NVIDIA PhysicsNeMo et la bibliothèque cuDNN ont été utilisés pour développer un décodeur d’IA basé sur une architecture de transformateur. Les méthodes d’IA offrent un moyen prometteur d’adapter le décodage aux codes de grande distance nécessaires aux futurs ordinateurs quantiques. Ces codes améliorent la correction des erreurs, mais avec un coût de calcul élevé. Les modèles d’IA peuvent anticiper les parties les plus intensives en calcul des charges de travail en s’entraînant à l’avance et en exécutant une inférence plus efficace au moment de l’exécution. Grâce à un modèle d’IA développé avec NVIDIA CUDA-Q, QuEra a obtenu une accélération de la vitesse de décodage de 50x, ainsi qu’une amélioration de la précision. Pour plus d’informations, vous pouvez consulter l’article de NVIDIA sur la collaboration avec QuEra : [https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-and-quera-decode-quantum-errors-with-ai/].
Optimisation de la Compilation des Circuits Quantiques
L’optimisation de la compilation des circuits quantiques est un autre domaine clé où l’accélération GPU apporte des bénéfices significatifs. En particulier, le processus de mappage des qubits dans un circuit quantique abstrait vers une disposition physique des qubits sur une puce est lié à un problème extrêmement complexe, connu sous le nom d’isomorphisme de graphes. La capacité de compiler un algorithme pour qu’il fonctionne sur des qubits de la plus haute qualité disponible sur un processeur est essentielle.
En collaboration avec Q-CTRL et Oxford Quantum Circuits, NVIDIA a développé une méthode de sélection de mise en page accélérée par GPU appelée ∆-Motif, qui offre des gains de vitesse allant jusqu’à 600x dans des applications telles que la compilation quantique. Pour mettre à l’échelle cette approche, NVIDIA et ses collaborateurs ont utilisé cuDF, une bibliothèque de science des données accélérée par GPU, pour effectuer des opérations sur les graphes et construire des mises en page potentielles avec des motifs prédéfinis basés sur la disposition physique de la puce quantique.
Ces mises en page peuvent être construites efficacement et en parallèle en fusionnant des motifs, ce qui permet d’accélérer les problèmes d’isomorphisme de graphes pour la première fois grâce à l’utilisation du GPU.
Simulation et Conception de Systèmes Quantiques
La simulation numérique des systèmes quantiques est essentielle pour comprendre la physique des dispositifs quantiques et pour développer de meilleurs designs de qubits. QuTiP, un outil open-source largement utilisé, est un outil de référence pour comprendre les sources de bruit présentes dans le matériel quantique. Un cas d’utilisation clé est la simulation haute fidélité de systèmes quantiques ouverts, tels que la modélisation des qubits supraconducteurs couplés à d’autres composants au sein du processeur quantique, tels que les résonateurs et les filtres, afin de prédire avec précision le comportement des dispositifs.
Grâce à une collaboration avec l’Université de Sherbrooke et Amazon Web Services (AWS), QuTiP a été intégré au kit de développement logiciel NVIDIA cuQuantum via un nouveau plug-in QuTiP appelé qutip-cuquantum. AWS a fourni l’infrastructure de calcul Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) accélérée par GPU pour la simulation. Pour les grands systèmes, les chercheurs ont constaté des gains de performance allant jusqu’à 4 000x lors de l’étude d’un qubit transmon couplé à un résonateur.
Conclusion
L’informatique quantique est un domaine en pleine évolution, et les défis sont nombreux. Cependant, grâce à l’accélération du calcul et aux outils puissants offerts par NVIDIA, des progrès significatifs sont réalisés. La correction des erreurs, l’optimisation des circuits et la simulation des systèmes quantiques bénéficient de la puissance des GPU, ouvrant la voie à des applications quantiques pratiques et à l’avenir prometteur de cette technologie. Pour plus d’informations, vous pouvez consulter le blog technique de NVIDIA sur la façon dont CUDA-Q alimente la recherche sur les applications quantiques : [https://developer.nvidia.com/blog/streamlining-quantum-error-correction-and-application-development-with-cuda-qx-0-4/].
L’avenir de l’informatique quantique est intrinsèquement lié à l’innovation dans le domaine du calcul accéléré. L’utilisation de GPU pour la simulation et la correction d’erreurs quantiques promet de transformer de nombreuses industries, de la recherche pharmaceutique à la finance. Avec le soutien continu de NVIDIA et d’autres acteurs clés, nous sommes sur le point d’assister à des avancées passionnantes dans ce domaine.
