量子コンピュータを動かすための古典的進歩

量子コンピュータは、将来的に現在のスーパーコンピュータでは不可能な問題を解決すると期待されています。しかし、これらのマシンを動作させるためにどれだけ古典的な計算が必要かは、しばしば過小評価されています。量子ビット数の増加に伴い、この支援インフラの革新が不可欠です。

業界が目指す規模の量子コンピュータに備えて、多くの企業がそれを支える古典的なハードウェアとソフトウェアの開発を進めています。2024年4月、NVIDIAは量子コンピュータを可能にする古典的タスクを加速するAIベースのソフトウェアを発表しました。シドニーを拠点とする量子ソフトウェア企業Q-CTRLは、量子コンピュータの自動較正アルゴリズムを開発し、現在はNVIDIAのエージェントシステムを活用しています。IBM Quantum、英国ケンブリッジの量子誤り訂正企業Riverlane、Google Quantum AIなども同様のツールを開発しています。

量子コンピュータにおける古典計算の役割は重要です。従来のデジタルチップは完璧に動作しますが、量子ビットは不安定で定期的な較正と複雑な誤り訂正が必要です。較正と誤り訂正は本質的に古典的な問題であり、専用の古典ハードウェアが必要です。量子コンピュータが大型化するにつれて、これらのリソースも同調して増加する必要があります。つまり、当面は量子コンピュータは古典計算を大量に組み込んだハイブリッドデバイスとなるでしょう。

較正には2つの段階があります。第一段階の「立ち上げ」では、各量子ビットの共鳴周波数、量子状態保持時間、制御パルスへの感度、隣接量子ビットとの相互作用強度を決定します。これらの要因が誤り傾向と制御信号への応答を決めます。手動では博士号を持つ人材が数日から数週間かかるプロセスであり、スケーラブルではありません。Q-CTRLは各測定結果を分析し、失敗を診断してアプローチを調整するインテリジェント較正ソフトウェアを構築しました。較正は一度で完了するものではなく、パラメータが時間とともにドリフトするため、Q-CTRLのソフトウェアは実行時再較正を行いますが、リアルタイム調整には限界があります。

較正済みの量子コンピュータでも誤りが発生するため、企業は量子誤り訂正（QEC）に多額の投資を行っています。誤りはパリティチェックによって検出され、一連の測定値（シンドローム）が生成されます。これを古典的な復号アルゴリズムが分析して誤りを特定します。復号は極めて高速に行う必要があり、通常はFPGAやASICなどの専用チップが使用されます。AIへの関心が高まっており、NVIDIAは2つのモデルをリリースしましたが、GPUのレイテンシが課題です。IBMのChow氏はGPUのレイテンシを理由にリアルタイム復号には不向きとし、Riverlaneもパイプラインの短縮を重視しています。GoogleのZalcman氏は両方のアプローチを組み合わせるハードウェアアーキテクチャを開発中です。

長期的にはAIが勝つ可能性がありますが、レイテンシは依然として障壁です。いずれにせよ、将来の量子コンピュータは大規模な古典的サポートを必要とします。復号は継続的で計算コストが高く、較正のオーバーヘッドも量子ビット数の増加に伴い急増するため、新しいアプローチが必要です。