La computación cuántica promete revolucionar diversas industrias, pero su avance depende de la solución de problemas clave, como la corrección de errores, las simulaciones de diseños de qubits y la optimización de tareas de compilación de circuitos. Estos desafíos son esenciales para llevar el hardware cuántico a aplicaciones prácticas útiles.
La computación acelerada surge como una solución prometedora, utilizando procesamiento paralelo para hacer posibles los avances cuánticos actuales y futuros. Las bibliotecas NVIDIA CUDA-X son fundamentales en esta investigación, facilitando desde la decodificación más rápida de errores cuánticos hasta el diseño de sistemas más grandes de qubits. Los investigadores están utilizando herramientas aceleradas por GPU para expandir la computación clásica y acercar aplicaciones cuánticas útiles a la realidad.
La corrección de errores cuánticos (QEC) es una técnica crucial para manejar el ruido en procesadores cuánticos. Esta técnica permite depurar miles de qubits físicos ruidosos en unos pocos qubits lógicos sin ruido, al decodificar información en tiempo real y corregir errores emergentes. Los códigos de comprobación de paridad de baja densidad cuántica (qLDPC) son prometedores para mitigar errores con escaso costo de qubits. Sin embargo, decodificarlos requiere algoritmos convencionales extremadamente complejos y de baja latencia.
La Universidad de Edimburgo, con la biblioteca NVIDIA CUDA-Q QEC, desarrolló AutoDEC, un nuevo método de decodificación qLDPC, logrando aumentar la velocidad y precisión al doble. Este progreso se debe al uso de la funcionalidad de decodificación BP-OSD acelerada por GPU, que paraleliza el proceso de decodificación. En colaboración con QuEra, se empleó un decodificador de IA desarrollado con la biblioteca cuDNN, consiguiendo un aumento de 50 veces en la velocidad de decodificación y mejorando la precisión.
La optimización de la compilación de circuitos cuánticos con cuDF es otro avance significativo. Mejorar un algoritmo para compilarlo en los qubits de mayor calidad es una tarea computacionalmente ardua. En colaboración con Q-CTRL y Oxford Quantum Circuits, NVIDIA desarrolló ∆-Motif, un método de selección de diseño acelerado por GPU, que proporciona hasta 600 veces más rapidez en aplicaciones de compilación cuántica.
Por último, la simulación numérica de sistemas cuánticos es vital para comprender la física de los dispositivos cuánticos y para desarrollar mejores diseños de qubits. A través de una colaboración con la Universidad de Sherbrooke y Amazon Web Services, QuTiP fue integrado con el kit de desarrollo NVIDIA cuQuantum, obteniendo hasta 4,000 veces más rendimiento al estudiar un qubit transmon acoplado con un resonador.
Estos avances, facilitados por la infraestructura de cómputo acelerado, son un paso crucial hacia la materialización de sistemas de computación cuántica prácticos y útiles en el futuro cercano.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
