Гибридные алгоритмы, выполняющие вычисления с использованием как классических, так и квантовых компьютеров, работающих вместе, довольно распространены. Алгоритмы, такие как QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) или VQE (Variational Quantum Eigensolver), работают путем многократного выполнения вычислений в течение нескольких раундов, передавая данные туда и обратно между классическими и квантовыми процессорами. Более конкретно, классический процесс будет предоставлять один или несколько параметров для каждого раунда, которые квантовый процессор будет вычислять, используя ту же самую схему.
Изначально у квантовых платформ был очень неэффективный способ обработки этого типа алгоритма, потому что каждый раз, когда начиналось вычисление с новым параметром, квантовой платформе нужно было бы перекомпилировать схему с самого начала, а затем задача загружалась в конец очереди квантового процессора. Таким образом, если бы у кого-то была задача, требующая сотни или тысячи итераций, завершение заняло бы очень много времени.
Компания Rigetti долгое время работала над этой проблемой и в 2019 году представила возможность, называемую параметрической компиляцией, которая позволяет компилировать схему один раз, сохранять результат в кэше, а затем запускать несколько вариаций схемы без необходимости дополнительных компиляций, просто подавая новый параметр для выполнения в системе времени выполнения. Эта функция может обеспечить огромное ускорение для гибридных вариационных алгоритмов.
Amazon Web Services только что объявила, что теперь поддерживает эту функцию для клиентов, которые получают доступ к процессорам Rigetti через Amazon Braket. Они также внедряют другие методы минимизации времени выполнения задач, включая обеспечение того, чтобы каждая новая итерация алгоритма ставилась в начало очереди квантового процессора, использование одного из центров обработки данных AWS в районе Сан-Франциско, который физически близок к машине Rigetti в Беркли, для уменьшения задержек передачи, а также внедрение периодических программных оптимизаций в общие архитектуры системы. В результате они сообщают об улучшении производительности в 10 раз для определенных гибридных классических/квантовых задач обработки, использующих эту функцию с машинами Rigetti.
На данный момент только системы Rigetti, подключенные к Amazon Braket, обладают этой функцией. Но в будущем мы ожидаем, что AWS будет работать над внедрением ее с многими другими процессорами, которые они поддерживают. AWS опубликовала пример того, как можно использовать эту возможность на веб-странице здесь.
Leave a Reply