IBM представила модель Directed Execution для сервиса IBM Quantum Compute Service, чтобы предоставить исследователям непосредственный контроль над тем, как квантовые схемы преобразуются, рандомизируются и выполняются перед запуском на аппаратном обеспечении. Вместо того чтобы оставлять логику смягчения ошибок скрытой внутри серверов IBM, модель позволяет запускать эту логику на стороне клиента, где её можно проверять, изменять и создавать поверх неё пользовательские рабочие процессы, не отказываясь от производительности систем, насчитывающих более 100 кубитов.
В основе модели лежит новый примитив выполнения под названием Executor. Он рассматривает шаблонную схему и её параметры как операции над тензорами, что позволяет управлять большими семействами экземпляров схемы без их ручной сборки. Согласно IBM, Executor способен выполнять нагрузки, включающие 5 000 и более случайных операций, а также поддерживает сканирование уровней шума, изменения правил измерения и наборов параметров в рамках одной задачи с использованием правил широковещательной передачи, подобных NumPy.
От скрытого выполнения к проверяемому плану
Примитивы Sampler и Estimator создавали экземпляры схем на сервере для повышения производительности при работе с крупными экспериментами, однако это делало процесс выполнения похожим на «чёрный ящик». Directed Execution вновь предоставляет низкоуровневую точку входа, сохраняя Sampler и Estimator в качестве высокоуровневых интерфейсов, работающих поверх Executor.
Система использует возможности Boxes и Annotations, появившиеся в Qiskit SDK 2.0 и 2.1, для определения значимых областей внутри схемы и описания требуемых преобразований над ними. Готовые аннотации включают Twirl для применения вращения Pauli или Clifford, InjectNoise для управляемого ввода шума и ChangeBasis для управления вращением кубитов в заданные базисные состояния и из них.
Затем библиотека с открытым исходным кодом Samplomatic преобразует аннотированную схему в два результата: проверяемую шаблонную схему и структурированный рецепт под названием Samplex, который определяет порядок выполнения рандомизации и последующей классической обработки. Поскольку эти два результата создаются локально, исследователь может проверить распространение преобразований до отправки задания на квантовый процессор.
Что практически меняется для исследователей?
Смягчение ошибок, выполняемое Sampler и Estimator, стало проверяемым и настраиваемым вместо скрытого сервиса. Библиотека Qiskit Noise Learning предоставляет локальное описание шума на уровне участков схемы с поддержкой протоколов Pauli-Lindblad и TREX. В Qiskit Mitigation входят реализации таких методов, как вероятностное устранение ошибок (PEC), вероятностное усиление ошибок (PEA), TREX и экстраполяция к нулевому шуму с использованием свёртки вентилей (ZNE).
Локальная среда выполнения также стала более полезной для тестирования. При использовании нового Estimator с локальным симулятором те же параметры смягчения ошибок можно применять до расходования времени на квантовом процессоре. IBM поясняет, что модель FakeKingston имитирует устройство со 156 кубитами — размер, не подходящий для локального моделирования полного состояния; поэтому компания рекомендует быстрые приближённые проверки посредством симуляции Clifford.
IBM демонстрирует пример, объединяющий PEC, Shaded Lightcones, TREX и постселекцию в одном рабочем процессе. Согласно результатам, приведённым в материале, Shaded Lightcones примерно в 3,4 раза снизили стоимость выборки в PEC при сохранении сопоставимой точности в рамках конфигурации полной модели шума.
Связь модели с коррекцией квантовых ошибок
Directed Execution не ограничивается смягчением ошибок. IBM утверждает, что тот же локальный контроль поддерживает исследования коррекции ошибок, включая постселекционную коррекцию квантовых ошибок и эксперименты с поверхностными кодами. Компания отмечает, что в исследовании на IBM Quantum Nighthawk был применён поверхностный код расстояния 5, а частота логических ошибок за раунд была улучшена максимум в 2,8 раза за счёт выявления ряда наименее производительных компонентов и обхода их кодом.
Контроль распространяется и на уровень импульсов, включая синхронизацию вентилей, быстрый сброс кубитов и считывание мягкой информации измерений до классификации. Однако эти возможности не означают, что коррекция квантовых ошибок стала решённой задачей: они предоставляют более прозрачную экспериментальную платформу для изучения методов, тогда как упомянутые результаты по-прежнему связаны с конкретными экспериментами и инструментами.
Доступность и ограничения
Локальные примитивы Sampler и Estimator были выпущены в версии 0.50.0 пакета qiskit-ibm-runtime. IBM заявляет, что пользователям существующих интерфейсов, как правило, достаточно обновить только инструкции импорта, при этом остальная часть кода продолжит работать. Компания также выпустила инструмент с открытым исходным кодом под названием migrate-qiskit-ibm-runtime для помощи в переносе кода со старых версий, включая V1 и прежние серверные примитивы V2.
Основная ценность здесь заключается в передаче контроля и прозрачности исследователю, а не в выпуске нового квантового оборудования. Непосредственное использование Executor по-прежнему подходит тем, кому необходимо создавать пользовательские рабочие процессы или тестировать новые протоколы, тогда как остальные пользователи могут продолжать применять Sampler и Estimator. Степень пользы смягчения или коррекции для каждого эксперимента по-прежнему зависит от модели шума, стоимости выборки, характера схемы и используемого оборудования.