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。QAQ1什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。