Quantum as a Service

L’informatique quantique universelle boostée à portée de main

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  Quantum volume consiste à exécuter des circuits carrés toujours plus grands jusqu'à ce que nous atteignons les limitations matérielles. Les circuits carrés (ex. 24x24 ou 30x30, indiquant nombre de qubits et profondeur) sont composés de portes aléatoires parmi Pauli X, Y, Z, Hadamard et des portes à 2 qubits comme CX et CZ. Conçus sur Qiskit et Cirq, ils sont exécutés en mode statevector avec double précision flottante, sur des configurations locales et sur notre plateforme Quantum as a Service (QaaS).
  Comme montré Figure 2, nos plateformes QaaS sur CPU exécutent les algorithmes 2 à 10 fois plus vite que les setups locaux pour des circuits à faible nombre de qubits.
  Les configurations locales atteignent une limite au-delà de 30 qubits, faute de mémoire suffisante. Notre plateforme QaaS avec 512 Go de RAM permet d’atteindre 34 qubits plus rapidement qu’un setup local à 30 qubits.

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  Pour aller plus loin, nous avons également testé nos plateformes compatibles GPU. Comme le montre la Figure 3, elles surpassent de loin les plateformes QaaS basées sur CPU: l’exécution d’un circuit de 34 qubits passe de 150 secondes sur notre configuration C64512M à 12 secondes sur notre configuration 8-L80S, offrant ainsi une accélération d’un facteur 12.

  De plus, ces plateformes multi-GPU permettent d'atteindre jusqu'à 36 qubits, ce peut s'avérer nécessaire pour faire avancer dans l'exploration de l’informatique quantique. Pour rappel, notre benchmark utilise une double précision flottante, il est donc possible d’avoir un qubit supplémentaire en passant à une précision flottante simple.

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  Nous avons également effectué quelques tests sur Qsim. Qsim est un simulateur de fonction d'onde écrit en C++. Il utilise la fusion de portes, les instructions vectorielles et le multi-threading OpenMP pour réaliser des simulations de vecteurs d'état de circuits quantiques performantes.
  La Figure 4 nous montre des performances vraiment optimales sur les configurations CPU. La performance moyenne est deux fois plus rapide que sur l'émulation Aer et offre un qubit supplémentaire pour la même configuration matérielle.
  Pour une exécution encore plus rapide de Qsim, nous fournissons des plateformes GPU optimisées par Nvidia cuQuantum.

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  Quand nous effectuons des benchmarks sur le backend Exqalibur fait par Quandela, on remarque que nos plateformes accélérées par GPU présentent une accélération substantielle pour une taille de circuit équivalente, prenant moins d'une seconde par rapport à 241 secondes pour Apple M2 ou 695 secondes pour un Intel i7.

  Nous remarquons également que, dans les configurations locales, nous rencontrons des limitations en exécutant des circuits avec plus de 11 qubits en raison d'une forte exigence de mémoire. En revanche, notre plateforme accélérée par GPU H100 nous permet d'étendre jusqu'à 31 qubits en 2 heures