Phần bên trong bằng vàng của bộ làm lạnh pha loãng được sử dụng để giữ cho bộ xử lý lượng tử siêu dẫn của IBM ở nhiệt độ cực thấp (Ảnh: Graham Carlow cho IBM/Flickr, CC BY ND-2.0).
Một số phép tính phức tạp đến mức việc mô phỏng chúng trên máy tính cổ điển đòi hỏi khối lượng tài nguyên rất lớn. Đây là một trong những lĩnh vực mà máy tính lượng tử được kỳ vọng có thể tạo ra lợi thế so với máy tính cổ điển.
Trong một nghiên cứu mới, nhóm các nhà khoa học do Tigran Sedrakyan, nhà nghiên cứu tại BlueQubit (Mỹ) dẫn đầu, đã thử nghiệm bộ xử lý lượng tử Nighthawk r2 của IBM, một hệ thống có 120 qubit lập trình được và có thể được truy cập thông qua nền tảng điện toán đám mây của IBM.
Nghiên cứu được công bố dưới dạng bản thảo khoa học (preprint) trên arXiv ngày 23/9 và hiện chưa qua phản biện. Nhóm nghiên cứu sử dụng 61 qubit của Nighthawk r2 để thực hiện một phép thử gọi là lấy mẫu mạch ngẫu nhiên (random circuit sampling - RCS), một trong những phép thử được sử dụng để nghiên cứu lợi thế của máy tính lượng tử so với máy tính cổ điển.
Trong RCS, các thao tác lượng tử được sắp xếp theo một mạch có tính ngẫu nhiên. Sau khi thực hiện mạch, hệ thống đo trạng thái của các qubit và thu được các chuỗi gồm 0 và 1. Mỗi chuỗi như vậy được gọi là một mẫu.
Khi số lượng qubit và độ sâu của mạch tăng lên, việc tính toán chính xác phân bố xác suất của các kết quả đầu ra trên máy tính cổ điển trở nên khó khăn. RCS đã trở thành một trong những phép thử quan trọng trong các nghiên cứu về lợi thế lượng tử.
Nighthawk r2 tạo 1 triệu mẫu trong 19 giây
Nighthawk r2, bộ xử lý lượng tử thế hệ hiện tại của IBM (Ảnh: IBM).
Trong thí nghiệm, nhóm nghiên cứu chạy các mạch ngẫu nhiên với độ sâu tăng dần, lên tới 40 chu kỳ. Một chu kỳ gồm các lớp cổng lượng tử tác động lên các qubit.
Ở trường hợp 36 chu kỳ, mạch sử dụng 61 qubit và có 918 cổng CZ, là loại cổng lượng tử tác động lên hai qubit.
Nighthawk r2 tạo ra 1 triệu mẫu trong 19 giây ở cấu hình này.
Nhóm nghiên cứu cho biết thí nghiệm được thực hiện thông qua quy trình Qiskit trên nền tảng đám mây tiêu chuẩn của IBM, không sử dụng phương pháp hiệu chỉnh dành riêng cho phép thử. Tuy nhiên, nhóm vẫn lựa chọn tập hợp 61 qubit dựa trên dữ liệu hiệu chuẩn của hệ thống ngay trước khi tiến hành thí nghiệm.
Theo nhóm nghiên cứu, đây là lần đầu tiên lợi thế lượng tử đối với RCS cơ bản được thể hiện trên một bộ xử lý lượng tử có khả năng tiếp cận rộng rãi thông qua nền tảng thương mại mà người dùng không chuyên cũng có thể tái lập tương đối dễ dàng. Đây là tuyên bố của nhóm tác giả trong bản preprint và chưa phải kết luận đã qua phản biện độc lập.
Tuy nhiên, 1 triệu mẫu trong 19 giây không đồng nghĩa máy tính lượng tử đã hoàn thành một bài toán thực tế mà siêu máy tính phải mất 110 năm để giải.
Đây là một phép thử nhằm đánh giá khả năng lấy mẫu của hệ thống lượng tử. Khoảng cách giữa 19 giây và khoảng 110 năm xuất hiện khi so sánh với chi phí ước tính để mô phỏng cùng quá trình bằng một phương pháp tính toán cổ điển cụ thể.
Vì sao lại là 110 năm?
Để ước tính thời gian mà máy tính cổ điển cần, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp co mạng tensor (tensor-network contraction), một kỹ thuật mô phỏng mạch lượng tử trên máy tính cổ điển.
Với mạch 61 qubit và độ sâu 36 chu kỳ, nhóm nghiên cứu ước tính chi phí tính toán để tạo 1 triệu mẫu trong mô hình mô phỏng có độ trung thực tương ứng vào khoảng 1,2 × 10²⁷ phép toán máy tính.
Nhóm sử dụng mô hình lấy mẫu từ chối với độ trung thực giới hạn (bounded-fidelity rejection sampling), trong đó chi phí được ước tính dựa trên độ trung thực của mạch, số lượng mẫu cần tạo và chi phí tính toán một biên độ của trạng thái lượng tử.
Khi quy đổi khối lượng tính toán này theo hiệu suất của siêu máy tính Frontier, nhóm ước tính thời gian cần thiết khoảng 108 năm, được làm tròn thành khoảng 110 năm. Ước tính này giả định Frontier duy trì hiệu suất bằng 20% hiệu suất đỉnh lý thuyết.
Frontier, đặt tại Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge (Mỹ), từng là siêu máy tính nhanh nhất thế giới. Trong bảng xếp hạng TOP500 tháng 11/2024, Frontier đạt 1,353 exaflop/s và đứng thứ hai, sau El Capitan.
Điều quan trọng là con số khoảng 110 năm không phải giới hạn cố định đối với máy tính cổ điển.
Đây là ước tính dựa trên một phương pháp mô phỏng, một cách lựa chọn đường co mạng tensor và các giả định cụ thể về bộ nhớ cũng như hiệu suất tính toán. Chính nhóm nghiên cứu cũng thừa nhận đây là một mốc tham chiếu, không phải giới hạn dưới về chi phí mà mọi thuật toán cổ điển đều phải chịu.
Các phương pháp mô phỏng khác, chẳng hạn tận dụng việc tính toán đồng thời nhiều biên độ hoặc các kỹ thuật xấp xỉ, có thể làm thay đổi đáng kể chi phí này. Ngược lại, những giới hạn về bộ nhớ và khả năng truyền dữ liệu cũng có thể khiến chi phí thực tế tăng lên.
Do đó, kết quả của Nighthawk r2 nên được hiểu là một phép đo lợi thế lượng tử trong một bài toán chuẩn hóa cụ thể, thay vì bằng chứng cho thấy máy tính lượng tử hiện nay đã vượt qua siêu máy tính trong mọi loại tác vụ.
Lợi thế lượng tử trên phần cứng có thể truy cập qua đám mây
Điểm đáng chú ý của nghiên cứu lần này nằm ở việc thí nghiệm không được thực hiện trên một hệ thống lượng tử thử nghiệm được chế tạo riêng, mà trên Nighthawk r2 - bộ xử lý lượng tử có thể được truy cập thông qua nền tảng đám mây của IBM.
Nighthawk r2 có 120 qubit lập trình được, sử dụng kiến trúc mạng vuông và 218 bộ ghép nối có thể điều chỉnh. IBM cho biết bộ xử lý này có thể thực thi tới 100.000 mạch mỗi giây, nhanh hơn khoảng 25 lần so với thế hệ Heron trước đó về thông lượng mạch.
Việc sử dụng phần cứng có thể truy cập qua nền tảng đám mây giúp các nhà nghiên cứu khác có điều kiện kiểm tra và tái lập thí nghiệm mà không cần sở hữu một hệ thống máy tính lượng tử riêng.
Nhóm nghiên cứu cũng công bố các mạch lượng tử, mẫu dữ liệu và mã phân tích để các nhà nghiên cứu khác có thể kiểm tra lại kết quả.
Kết quả này cho thấy máy tính lượng tử đã đạt được khoảng cách đáng kể so với một phương pháp mô phỏng cổ điển cụ thể trong phép thử RCS. Tuy nhiên, để tạo ra lợi thế thực tế trong các ứng dụng có giá trị, công nghệ này vẫn cần vượt qua nhiều thách thức về độ chính xác, khả năng sửa lỗi và mở rộng quy mô.
Đặc biệt, RCS là một phép thử chuẩn hóa nhằm đánh giá năng lực tính toán lượng tử, không phải một ứng dụng thực tế như mô phỏng vật liệu, phát triển thuốc hay tối ưu hóa logistics. Vì vậy, kết quả trên chưa cho thấy máy tính lượng tử có thể tạo ra lợi thế tương tự trong những bài toán thực tế này.
