IBM pianifica un sistema quantistico modulare da 1.040 qubit per il 2027
Il sistema collega due processori Nighthawk r3 tramite accoppiatori chip-to-chip per scalare la capacità di calcolo.
IBM collegherà due processori quantistici di nuova generazione per assemblare un unico sistema da 1.040 qubit nel 2027. Il progetto si basa sull'imminente architettura Nighthawk r3 dell'azienda, in cui accoppiatori fisici uniscono chip separati in un'unica macchina. Questa innovazione hardware affronta un limite centrale dello sviluppo quantistico, ampliando la capacità senza realizzare un singolo e fragile die di processore.
I collegamenti chip-to-chip sostituiscono i singoli die di silicio
Realizzare chip quantistici con un numero maggiore di qubit comporta gravi sfide di produzione e di rumore. Per aggirare i limiti della fabbricazione su singolo die, IBM ha progettato l'architettura Nighthawk r3 per supportare la comunicazione multi-chip, come riporta Interesting Engineering. Ogni chip Nighthawk r3 include 2.034 qubit fisici e 520 qubit programmabili, mantenendo la connettività a griglia quadrata già stabilita nelle precedenti iterazioni hardware.
Il meccanismo hardware chiave è un insieme di 10 connettori chip-to-chip noti come l-coupler. Questi componenti consentono ai processori quantistici di trasferire direttamente gli stati quantistici gli uni agli altri. In prove precedenti tra due chip Nighthawk r1, quattro l-coupler hanno raggiunto una fedeltà di trasferimento di stato del 99,3 per cento. Gli ingegneri puntano ora a una soglia di fedeltà del 99,9 per cento prima di collegare due processori r3 da 520 qubit nel sistema da 1.040 qubit previsto per il 2027.
Velocità di esecuzione e sperimentazioni industriali su Nighthawk r2
Il sistema previsto per il 2027 si basa sui dati operativi raccolti dal precedente processore Nighthawk r2, lanciato nel settembre 2026. Quel modello eroga fino a 100.000 campioni al secondo ed esegue calcoli con oltre 7.500 operazioni quantistiche su 120 qubit. Partner esterni hanno eseguito più di 34 miliardi di circuiti sull'hardware per testare problemi commerciali e scientifici, secondo Interesting Engineering.
Il fornitore energetico tedesco E.ON ha segnalato un guadagno di velocità di 15 volte applicando modelli quantistici di machine learning all'ottimizzazione della rete elettrica. In simulazioni accademiche, Oak Ridge National Laboratory ha testato materiali magnetici sull'hardware r2, completando i calcoli 12 volte più velocemente rispetto alla più vecchia piattaforma Heron di IBM. L'azienda di software Algorithmiq ha inoltre registrato un'accelerazione dei tempi di esecuzione di otto volte rispetto ai suoi test originali su Heron, eseguendo circuiti che i supercomputer classici faticano a simulare.
Calcolo quantistico ibrido e cluster ad alte prestazioni
Il solo scaling dell'hardware non risolve i colli di bottiglia del calcolo, perché i carichi di lavoro quantistici richiedono il calcolo classico per valutare gli errori, elaborare il rumore e interpretare le misure. IBM ha collegato i suoi sistemi di quantum computing ai cluster classici di calcolo ad alte prestazioni attraverso una versione aggiornata della Quantum Platform, riferisce Interesting Engineering.
Questa configurazione ibrida ha mostrato guadagni misurabili durante i test con istituti di ricerca. Gli scienziati di RIKEN e IBM hanno completato un flusso di lavoro esistente di diagonalizzazione quantistica cinque volte più velocemente, eseguendo 100 volte più calcoli rispetto allo studio iniziale. In un progetto biomedico separato, RIKEN e la Cleveland Clinic hanno analizzato 608 milioni di campioni per modellare strutture biologiche complesse. Il coordinamento automatizzato tra server classici e processori quantistici ha ridotto il tempo di elaborazione di un fattore 33, fungendo da banco di prova nel percorso di IBM verso il calcolo tollerante ai guasti.
Tradotto automaticamente dall’originale inglese. Leggi l’originale
