IBM plant modulares 1.040-Qubit-Quantensystem für 2027
Das System verbindet zwei Nighthawk-r3-Prozessoren über Chip-zu-Chip-Koppler, um die Rechenkapazität zu skalieren.
IBM wird im Jahr 2027 zwei Quantenprozessoren der nächsten Generation miteinander verbinden, um ein einzelnes System mit 1.040 Qubits zu schaffen. Das Projekt basiert auf der kommenden Nighthawk-r3-Architektur des Unternehmens, bei der physische Koppler separate Chips zu einer einzigen Maschine zusammenführen. Diese Hardware-Innovation adressiert eine zentrale Hürde in der Quantenentwicklung, indem sie die Kapazität erweitert, ohne dass ein einziger, fehleranfälliger Prozessor-Die gefertigt werden muss.
Chip-zu-Chip-Verbindungen ersetzen einzelne Silizium-Dies
Die Herstellung von Quantenchips mit größeren Qubit-Zahlen bringt erhebliche Fertigungs- und Rauschprobleme mit sich. Um die Grenzen der Single-Die-Fertigung zu umgehen, hat IBM die Nighthawk-r3-Architektur für die Multi-Chip-Kommunikation konzipiert, wie Interesting Engineering berichtet. Jeder Nighthawk-r3-Chip enthält 2.034 physische Qubits und 520 programmierbare Qubits und behält die in früheren Hardware-Iterationen etablierte quadratische Gitterkonnektivität bei.
Der entscheidende Hardware-Mechanismus ist ein Satz von 10 Chip-zu-Chip-Verbindungen, die als l-Koppler bekannt sind. Diese Komponenten ermöglichen es Quantenprozessoren, Quantenzustände direkt untereinander zu übertragen. Bei früheren Tests zwischen zwei Nighthawk-r1-Chips erreichten vier l-Koppler eine Zustandstransfer-Güte von 99,3 Prozent. Ingenieure streben nun einen Güteschwellenwert von 99,9 Prozent an, bevor sie 2027 zwei 520-Qubit-r3-Prozessoren zum geplanten 1.040-Qubit-System verknüpfen.
Ausführungsgeschwindigkeiten und Praxistests auf Nighthawk r2
Das für 2027 geplante System baut auf Betriebsdaten auf, die mit dem früheren Prozessor Nighthawk r2 gesammelt wurden, der im September 2026 auf den Markt kam. Dieses Modell liefert bis zu 100.000 Samples pro Sekunde und bewältigt Berechnungen mit mehr als 7.500 Quantenoperationen über 120 Qubits. Externe Partner haben mehr als 34 Milliarden Quantenschaltkreise auf der Hardware ausgeführt, um wirtschaftliche und wissenschaftliche Fragestellungen zu testen, so Interesting Engineering.
Der deutsche Energieversorger E.ON berichtete von einer 15-fachen Geschwindigkeitssteigerung beim Einsatz von Modellen des quantenbasierten maschinellen Lernens zur Optimierung von Stromnetzen. In akademischen Simulationen untersuchte das Oak Ridge National Laboratory magnetische Materialien auf der r2-Hardware und führte Berechnungen 12 mal schneller durch als auf IBMs älterer Heron-Plattform. Das Softwareunternehmen Algorithmiq verzeichnete im Vergleich zu seinen ursprünglichen Heron-Tests ebenfalls eine achtfache Beschleunigung der Laufzeit bei der Ausführung von Schaltkreisen, die von klassischen Supercomputern kaum simuliert werden können.
Hybrides Quantencomputing und High-Performance-Cluster
Die Skalierung der Hardware allein löst die Rechenengpässe nicht, da Quanten-Workloads klassische Computer erfordern, um Fehler zu bewerten, Rauschen zu verarbeiten und Messungen zu interpretieren. IBM hat seine Quantencomputing-Systeme über eine aktualisierte Quantum Platform an klassische High-Performance-Computing-Cluster angebunden, bemerkt Interesting Engineering.
Dieser hybride Aufbau zeigte bei Tests mit Forschungsinstituten messbare Vorteile. Wissenschaftler von RIKEN und IBM schlossen einen bestehenden Workflow zur Quantendiagonalisierung fünfmal schneller ab und führten dabei 100-mal mehr Berechnungen durch als in ihrer ersten Studie. In einem separaten biomedizinischen Projekt analysierten RIKEN und die Cleveland Clinic 608 Millionen Samples, um komplexe biologische Strukturen zu modellieren. Die automatisierte Koordination zwischen klassischen Servern und Quantenprozessoren reduzierte die Verarbeitungszeit um den Faktor 33 und diente als Testfeld auf IBMs Weg zum fehlertoleranten Quantencomputing.
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