量子退火器市场上的高性能计算机用户或正在寻找充分利用他们已有的机器的方法将受益于一种新的开源软件工具,用于在单个量子位级别评估这些新兴平台。


洛斯阿拉莫斯的计算机科学家和人工智能专家 Carleton Coffrin 说:“我们的动机是需要验证量子退火器,这类似于组织目前在购买新的经典超级计算机时所做的事情。他们在大量基准上进行验收测试。我们在量子退火计算机上没有很好的类似物。对于量子退火,我们新的量子退火单量子位评估(QASA)协议为我们提供了一种工具验收测试。”

量子退火硬件的单量子位保真度评估

Coffrin 是“使用噪声模拟硬件加速组合优化”项目的首席研究员,该项目开发了论文“量子退火硬件的单量子位保真度评估”。


QASA 可在github.com/lanl-ansi/QASA 上作为开源软件使用。QASA 对量子退火设备上的所有量子位并行执行,通过有关单个量子位的显着指标(例如它们的有效温度、噪声和偏置)提供详细的表征。在这项工作的关键突破中,可以对量子退火硬件设备中的每个量子位并行执行单量子位模型。


“QASA 协议最终可以找到广泛的用途,例如跟踪量子退火计算机的改进性能,并帮助硬件开发人员发现他们自己设备中的不一致之处,”Coffrin 说。通过该协议,量子退火器的用户还可以将他们的算法校准到他们的特定计算机上。


“表征系统中的噪声可能是最有影响力的事情,因为它是硬件中最不为人所知的方面,”Coffrin 指出:“我们可以测量它,并了解它如何分布在整个硬件中。”


该协议阐明了整个计算机中量子比特属性的可变性。通过对每个量子位的详细分析,量子退火器用户可以使用 QASA 快速验证硬件量子位之间的一致性水平,并避免或补偿非理想量子位。用户还使用此信息来校准在特定硬件设备上运行的理想化量子模拟。


该分析还产生了几个关键指标,例如量子位噪声,这些指标支持在开发量子退火硬件时跟踪技术改进。


随着基于门的量子计算机和量子退火计算机从科学项目转向现实世界的任务,测量和跟踪量子硬件平台保真度的变化对于理解这些设备的局限性和量化这些平台不断改进的进展至关重要,论文指出。

量子退火硬件的单量子位保真度评估

Coffrin 说,在数据驱动的发现过程中,洛斯阿拉莫斯团队使用机器学习和实验室 D-Wave 2000Q 计算机的数据来开发 QASA 协议,该协议可以在任何量子退火器上运行。


他说:“我们在 D-Wave 上进行了一系列实验,为一个参数输入不同的值,然后观察发生了什么,结果在绘图时产生了令人惊讶的曲线。我们必须开发一个新的理论模型来对应正在发生的事情。 然后,该团队设计了一种将理论模型与数据相匹配的机器学习方法。量子退火计算机的运行原理与基于门的量子计算机不同,后者使用类似于经典二进制计算机上的逻辑门。”


量子退火器利用平稳的量子演化来利用基本的量子原理来寻找高质量的解决方案。这个过程比基于门的计算机更专业,但仍然足以解决磁性材料、机器学习和优化等领域中具有挑战性的计算问题,所有这些都依赖于优化,或者在所有似是而非的答 案中找到最佳答 案。例如,寻找运输卡车在多个地点投递包裹的最短路线是一个经典的优化问题。



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