Nvidia корпорациясы кванттық есептеулерді дамытуда маңызды қадам жасап, арнайы Ising Decoder ColorCode 1 Fast жасанды интеллект модулін оқытуға арналған код пен құралдарды жариялады. Бұл нейрондық желі кванттық жүйелердегі қателер туралы сигналдарды алдын ала өңдеуге арналған, содан кейін нақтыланған деректерді классикалық Chromobius декодеріне жібереді.
Симуляция нәтижелері әсерлі: екі алгоритмнің байланысы логикалық қателер жиілігін 347,7 есеге төмендетіп, жалпы өңдеуді бір ғана Chromobius жұмысымен салыстырғанда 7,3 есеге жылдамдатты. Сынақ кодтық қашықтығы 31 және физикалық қателер жиілігі 0,3% болатын кванттық жады моделінде жүргізілді. Атап өту маңызды: эксперимент нақты кванттық процессорда емес, синтетикалық деректерде орындалды, бұл зерттеудің осы кезеңіндегі стандартты тәжірибе болып табылады.
Ising Decoder ColorCode 1 Fast архитектурасы шамамен 2,9 млн параметрі бар 17 қабатты үш өлшемді конволюциялық нейрондық желі болып табылады. Желінің қамту өрісі 13-ке тең, ал оқыту үшін 13 × 13 × 19 өлшемді кіріс массивтері пайдаланылды. Модель тәуелсіз декодер емес — ол сүзгі ретінде әрекет етеді, жергілікті сигналдарды талдап, олардың санын азайтады және түпкілікті шешім үшін Chromobius-қа сирек қате картасын береді.
Түстік кодтар: теориядан тәжірибеге
Кванттық қателерді түзету — тұрақсыз физикалық кубиттерден тұрақты логикалық кубиттерді жасаудың негізгі технологиясы. Декодер бақылау өлшемдерінің нәтижелерін талдап, қандай ақауларды түзету керектігін анықтайды. Дәстүрлі түрде кванттық ақпаратты сақтау үшін беттік кодтар олардың жоғары қателік шегі және салыстырмалы түрде декодтаудың қарапайымдылығы арқасында қолданылады.
Алайда кейбір логикалық операцияларды тиімдірек орындауға мүмкіндік беретін түстік кодтар сигналдарын өңдеудің күрделілігіне байланысты ұзақ уақыт бойы көлеңкеде қалды. Жылдам және дәл декодерлердің болмауы оларды нақты уақытта қолданудың басты кедергісі болды. Nvidia әзірлемесі бұл мәселені шешуге арналған.
Айта кету керек, жылдамдықты салыстыру әртүрлі жабдықта жүргізілді: нейрондық желі Nvidia DGX GB300 серверінде, ал Chromobius Grace Neoverse-V2 процессорында іске қосылды. Осылайша, 7,3 еселік үдеу тек алгоритмдердің айырмашылығын ғана емес, сонымен қатар GPU-ды CPU-дан артық пайдаланудың артықшылығын көрсетеді. Дегенмен, зерттеу авторлары Chromobius-пен байланыстың артықшылығы кодтық қашықтықтың артуына қарай өсетінін атап өтеді.
Фреймворк пен оқыту рецептері Apache 2.0 лицензиясы бойынша ашық репозиторийде жарияланған. Еске сала кетейін, бұл Nvidia стратегиясының жалғасы: сәуір айында компания кванттық процессорларды калибрлеуге арналған құралдарды қамтитын Ising ашық модельдерінің отбасын ұсынған болатын.
Аналитик пікірі: Осы пре-декодер кодын ашу — стратегиялық тұрғыдан дұрыс қадам. Nvidia тек технологияны көрсетіп қана қоймай, зерттеулерді жеделдету үшін қоғамдастыққа құрал ұсынады. Дегенмен, негізгі сын-қатер мұндай шешімдерді нақты, симуляцияланбаған кванттық жүйелерге интеграциялау болып қалады. Егер нәтижелер тәжірибеде расталса, бұл IBM 2029 жылға қарай жасауға уәде берген қатеге төзімді кванттық компьютерлердің пайда болуын түбегейлі жеделдетуі мүмкін.