Практические квантовые вычисления

Считается, что квантовые компьютеры могут способствовать совершению грандиозных прорывов, значимых для всего современного общества: с их помощью рассчитывают произвести революцию в технологиях продления жизни, разработке лекарственных препаратов, создании новых материалов, а используемая ныне в Интернете криптография будет попросту обесценена квантовыми вычислениями и заменена на более надежную [1–3]. Однако есть мнение, что квантовые компьютеры не принесут хоть какую-нибудь пользу [4].

Больше всего сомнений относительно текущего состояния квантовых вычислений вызывает разброс между сообщениями об их теоретических возможностях и реально достижимыми результатами. Привлекательными свойствами квантовые компьютеры наделяют исходя из теории об экзотических свойствах кубитов, таких как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность, недоступных в условиях классических битовых регистров. Однако эти вроде бы всемогущие ресурсы квантовых вычислений оказываются хрупкими в условиях реальных помех и с трудом поддаются управлению. Вызовом для любой организации, пытающейся разработать практический квантовый компьютер, является создание такой машины, которая бы обладала мощностью и устойчивостью к ошибкам, достаточными для решения наиболее актуальных вычислительных задач, и делала бы это лучше, чем нынешние классические компьютеры. При этом речь не идет о том, что любые вычисления на квантовом компьютере должны выполняться быстрее или дешевле, чем на традиционном. Технические преграды, возникающие в процессе проектирования квантовых компьютеров, некоторые исследователи считают весьма пугающими и даже пока вообще непреодолимыми.

Сегодня доминируют два подхода к созданию практических квантовых компьютеров промышленного уровня: на основе квантовых вентилей (модель квантовых цепей) и на базе квантового отжига (модель адиабатических квантовых вычислений). Эти подходы обычно преподносятся как несвязанные, однако при тщательном изучении можно прийти к выводу, что они могут быть эквивалентны. Тем не менее они заметно отличаются друг от друга, что существенно для получения практического превосходства перед классическими компьютерами. D-Wave — единственная компания, которая разрабатывает квантовые компьютеры на базе технологии квантового отжига.

Все еще открыта дискуссия о том, корректно ли считать систему на базе квантового отжига квантовым компьютером. Занимаемая в D-Wave позиция о принадлежности технологии к квантовым вычислениям основывается на том факте, что система использует квантовые эффекты и принципиально способна вычислить любую функцию, реализуемую машиной Тьюринга. Ниже в одном из разделов будут названы различные приложения, подходящие для этого решения.

На протяжении более десяти лет D-Wave фокусировалась на создании практических квантовых компьютеров, предназначенных для решения множества NP-задач (non-deterministic polynomial), таких, например, как задача о коммивояжере. Для этого избран некоторым образом ограниченный вариант квантового отжига, обеспечивающий большую гибкость в борьбе с зашумленностью по сравнению с подходом на основе квантовых вентилей. Этот выбор означал, что на дальнюю перспективу временно откладывается достижение более грандиозных целей, таких как эффективное решение уравнения Шредингера для большого количества электронов.

D-Wave несколько лет назад приняла стратегическое решение сконцентрироваться на увеличении количества кубитов и создании обширной пользовательской базы, а не на воплощении полноценной вычислительной модели. В результате с 2011 года на коммерческом рынке присутствуют компьютеры на базе квантового отжига, достигнуто шестнадцатикратное увеличение количества кубитов в более поздних системах (D-Wave 2X — 1 тыс. кубитов и D-Wave 2000Q — 2 тыс. кубитов, рис. 1), а также реализовано более сотни различных приложений для этой платформы.

Рис. 1. Квантовый процессор D-Wave 2000Q — суперконденсаторное устройство, состоящее из 2048 кубитов и функционирующее при температурах ниже 20 мК Источник: D-Wave

Разберем текущее состояние систем D-Wave и посмотрим, в каком направлении компания рассчитывает двигаться для построения практически полезных квантовых компьютеров. Вначале сделаем краткое введение в физику квантового отжига и процессоры D-Wave, а затем расскажем об опыте использования систем D-Wave и опишем текущее представление о возможностях квантовых компьютеров. В заключение дадим шесть прогнозов относительно компьютеров на основе квантового отжига, которые, по нашим ожиданиям, должны сбыться в течение ближайших двух-пяти лет.

Обзор

Физика

Если говорить кратко, то квантовый отжиг — это использование для вычислений физики квантовых фазовых переходов. В данном контексте фазовым переходом называется изменение некоторого макроскопического свойства физической системы, вызванное изменением внешнего управляющего параметра. Физическая система, в том виде, как это реализовано в D-Wave, — это сеть кубитов, попарно связанных и квантово запутанных таким образом, чтобы описать интересующую NP-задачу оптимизации. Цель — найти такую конфигурацию значений спина (+1 и –1) для кубитов, чтобы минимизировать функцию потерь NP-задачи. С точки зрения физики такая конфигурация называется основным состоянием квантово-механической системы.

Как показано на рис. 2, метод задействует инициализацию кубитов в квантовом состоянии, характеризующем все пространство решений, и в дальнейшем используется постепенное увеличение относительной силы связей и запутанностей, описывающих содержание NP-задачи. Одна итерация этого процесса и называется квантовым отжигом. В некоторой критической точке в процессе отжига (таких точек может быть более одной) система может осуществить фазовый переход из неупорядоченной квантовой парамагнитной фазы в упорядоченную классическую магнитную фазу.

Рис. 2. Процесс квантового отжига. Кубиты изображены в виде цветных сфер, линии показывают связи. В начале процесса кубиты не связаны и их состояния не коррелированы, что показано смешанными цветами (+1, красный; –1, синий) на каждой сфере. По мере квантового отжига взаимодействия понемногу усиливаются и корреляции между кубитами проявляются заметнее. В некоторой критической точке процесса отжига состояния кубитов становятся строго коррелированными. В данном примере два основных состояния квантово-механической системы показаны со всеми красными кубитами (+1, +1, +1) и со всеми синими кубитами (–1, –1, –1). Переходя от неупорядоченной стадии, при приближении к критической точке система становится суперпозицией двух основных состояний, изображенных наполовину красными и наполовину синими сферами. Пройдя критическую точку, система переходит в случайно выбранное одно из основных состояний, которое впоследствии и считывается в качестве результата

Конечное состояние, измеренное после фазового перехода, и есть возможное решение NP-задачи. Основное физическое явление, которое предполагается использовать в результате квантового отжига, — формирование запутанных квантовых состояний с дальнодействующими связями между отдельными кубитами, сохраняющимися в процессе фазового перехода, что увеличивает вероятность нахождения квантово-механической системы в основном состоянии по окончании процесса.

Квантово-машинная инструкция

Квантовое процессорное устройство (QPU, quantum processing unit) компьютера D-Wave осуществляет процесс отжига. Как и все современные квантовые компьютеры, QPU выполнено в рамках классической фоннеймановской архитектуры, включая арифметико-логическое устройство (АЛУ), память, подсистему ввода-вывода и устройство управления. Квантовый процессор можно представить как АЛУ-подобный квантовый чип, содержащий упорядоченный набор кубитов и их парные связи и оснащенный специализированной системой управления. Сеть кубитов и их связей программируется с использованием мощной и гибкой квантово-машинной инструкции (QMI, quntum machine instruction), посредством которой определяются набор параметров, описывающих требуемые выходные данные, и способ их получения. Выходные данные — вектор S значений спина [@ формула @] Si∈ {± 1}.

>Самый важный компонент QMI — спецификация требуемых выходных данных в соответствии с исходными векторами (h, J), которые являются входящими параметрами для модели Изинга задачи оптимизации: для данного графа (V, E) с полями h_iна вершинах V и взаимодействиями J_ij на ребрах Eтребуется найти вектор спинов S, минимизирующий функцию потерь:

Эта задача относится к классу NP, как только граф G непланарен. Для вызова квантово-машинной инструкции пользователь вводит значения для h = {h_i} и J = {J_ij}, а также время отжига T. Кроме того, как и для всех современных квантовых компьютеров, не исключено, что физические ограничения устройства или воздействия внешних шумов приведут к ошибкам в расчете. Это означает, что квантовый процессор не гарантирует возврата системы в основное состояние во всех случаях, и поэтому будет целесообразно повторять процесс отжига много раз для каждого набора исходных данных. В связи с этим пользователь также должен указать R — количество повторов операции.

Через дополнительные параметры квантово-машинной инструкции, называемые «признаками пути отжига» (anneal path features), поддерживаются разнообразные протоколы отжига. Например, отжиг может быть описан кусочно-линейной функцией, изменяющей эволюцию квантово-механической системы вблизи точки фазового перехода. Также есть возможность внесения небольших корректировок в расписания отжига для отдельных кубитов посредством указания соответствующих смещений. Протокол обратного отжига позволяет указать начальные значения для кубитов и нащупать близлежащие решения.

Заметим, что, в противовес компьютерам на базе квантовых вентилей, программирование квантового процессора на базе технологии отжига не предусматривает написания пошаговых инструкций. Вместо этого пользователь указывает ожидаемый результат — оптимальное значение спинов для функции потерь, определяемой исходными данными (h, J), вместе с параметрами, описывающими, как этот результат получить, а квантовый алгоритм, реализованный на аппаратном уровне, делает все остальное. Таким образом, программирование для квантового отжига обладает декларативной, а не императивной природой. Примеры декларативных языков программирования, применяемых в классических вычислениях, — Пролог и SQL.

Декларативная парадигма позволяет создать простой и масштабируемый интерфейс взаимодействия с квантовым процессорным устройством. Создание такого интерфейса дало возможность компании D-Wave довести квантовые компьютеры до широкого круга потенциальных пользователей. Среда квантовой разработки Leap, обеспечивающая облачный онлайн-доступ к системам D-Wave, — еще одна часть долгосрочной стратегии компании.

Последовательность действий для квантового решения задач

Основная операция квантового процессора — вернуть выборку R решений для заданной входящей модели Изинга (h, J). Все NP-задачи могут быть представлены моделью Изинга с использованием хорошо изученных методов, что означает принципиальную возможность применить основную операцию квантового процессора к проблемам этого класса. Решение заданной прикладной задачи P с использованием квантового процессора требует выполнения нескольких отдельных шагов (рис. 3).

Рис. 3. Этапы решения задач. Исходные данные NP-задачи — это описание логической схемы: целью является нахождение такого представления исходных данных, которое было бы эквивалентно этой схеме. Исходные данные переводятся в графовое представление модели Изинга или задачи QUBO (веса не показаны на рисунке); далее осуществляется минорное вложение в граф-химеру (дополнительные красные дуги, создаваемые в процессе вложения). Полученное представление исходных данных передается квантовому процессору посредством квантово-машинной инструкции, результаты считываются и преобразуются в термины исходной задачи. В предположении, что шумы и ошибки управления подобающим образом подавлены, выборка R результатов из квантового процессора является корректными выходными данными для переданных исходных

Перевод исходных данных для P в исходные данные модели Изинга или задачи квадратичной неограниченной бинарной оптимизации. Модель Изинга для задачи оптимизации использует значения спинов (–1; +1); задача квадратичной неограниченной бинарной оптимизации (QUBO, quadratic unbounded binary optimization) эквивалентна ей, но использует двоичные значения (0; 1). Интерфейс квантового процессора понимает оба формата. Имеется большой выбор способов, позволяющих выразить многие NP-задачи в формате модели Изинга или задачи QUBO. Заметим, что некоторые задачи оказываются более подходящими для данного подхода, нежели иные, — это зависит от ширины набора исходных данных, получаемого в результате перевода на язык модели Изинга или в параметры QUBO.

Декомпозиция задачи. Если полученный набор исходных данных задачи слишком велик для обработки квантовым процессором, он может быть расщеплен на части для формирования раздельно решаемых задач (при этом необходимо отметить, что кусочные решения могут и не входить в число лучших решений для задачи в целом). Этот подход сопряжен с ограничениями — для некоторых задач лишь небольшая часть структуры может быть представлена в квантовой аппаратуре, что плохо сказывается на конечном результате.

Минорное вложение исходных данных. Исходные данные для модели Изинга или QUBO — это веса, назначенные вершинам и ребрам общего графа G = (V, E). Эти веса должны быть представлены в форме кубитов (вершин) и их связей (ребер) внутри квантового процессора D-Wave. Но кубиты и связи в D-Wave не имеют произвольной связности, поэтому исходные данные укладываются в графовую структуру C, названную «химерой» (Chimera). Отображение G на эквивалентное представление в C задействует преобразование, называемое минорным вложением. Инструменты для минорного вложения имеются в программных библиотеках D-Wave, при этом специализированные под конкретную задачу вложения могут давать лучшие результаты.

Запрос к квантовому процессору. Исходные данные в подходящем формате и подходящего размера могут быть переданы квантовому процессору вместе с соответствующими параметрами. При этом аккуратность выбора параметров может подчас кардинально сказаться на качестве полученного решения. Помимо прямого решения задачи, на квантовом процессоре может быть задействован гибридный подход, при котором последовательность запросов к квантовому процессору чередуется с классическими вычислениями, корректирующими (h, J) между запросами. Такой подход используется, например, на фазе тренировки модели в задачах машинного обучения.

Получение результатов. Применение классической инфраструктуры для квантовых процессоров позволяет при необходимости осуществить финишную обработку результатов и представить их в нужной форме. Кроме того, решения задач в терминах модели Изинга и QUBO также необходимо преобразовать в формат исходной задачи.

Приложения и производительность

В данном разделе перечислены известные приложения для квантовых процессоров и приводится текущая производительность систем D-Wave.

Приложения

В таблице приведены некоторые из приложений, запускавшиеся как на D-Wave 2000Q, так и на D-Wave 2X. Исследовательские институты и коммерческие организации разработали около сотни приложений для квантовых процессоров D-Wave. Их уровень готовности варьируется от стадии прототипа до близкой к промышленной версии. В таблице также перечислены разнообразные сценарии применения, часть из которых (например, факторинг) требуют решения, соответствующего основному состоянию квантово-механической системы. Во многих случаях (таких как оптимизация транспортных потоков) требуются лишь достаточно «хорошие» решения, но получаемые быстро, в узких временных рамках; иногда (например, при подборе инвестиционных портфелей) нужно получить выборку из нескольких решений. Некоторые приложения, использующие машинное обучение, нуждаются в выборках решений, извлеченных из распределения Больцмана пространства решений, а ряд приложений квантового моделирования — в решениях из распределений запутанных квантовых состояний в процессе отжига.

Производительность

Демонстрируя обнадеживающий список возможных применений, в D-Wave обошли вниманием самый важный вопрос: могут ли процессоры на основе квантового отжига превосходить по производительности классические при решении вычислительно сложных задач? Неудивительно, что этот вопрос стал предметом интенсивных исследований, порождая споры вокруг понятия производительности систем D-Wave.

Во-первых, вопрос об асимптотической сложности алгоритмов квантового отжига в худшем случае остается открытым. Отметим, что эмпирические результаты не могут быть использованы с точки зрения теории сложности вычислений, оперирующей квантором всеобщности над бесконечными множествами. Кроме того, теоретические результаты слабо соотносятся с практикой, поскольку добыты в предположении отсутствия внешних шумов и рассматривают наихудшее из возможных решений.

Во-вторых, физическая сторона вопроса о производительности связана с феноменом, называемым «квантовым превосходством», когда производительность квантового процессора в среде выполнения на синтетических исходных данных сравнивается с классическими эвристиками в предположении наличия лучших условий (при оптимальной настройке). Все это обычно свидетельствует об ограничении квантовой реализации, но в общем случае вопрос остается открытым. При этом любые свидетельства о «квантовом превосходстве» столь же малоуместны с практической точки зрения: синтетические исходные данные не похожи на реальные, а при анализе масштабируемости пренебрегают фактором ускорения (дающим преимущество квантовым процессорам до нескольких порядков), который как раз и интересует практиков.

В-третьих, с практической точки зрения ответ на вопрос требует выбора таких конкретных приложений и сценариев для квантового процессора с учетом описанной ранее последовательности действий для решения задач, которые бы превосходили по производительности классические альтернативы. Понятие производительности и в данном случае может иметь много различных значений и, как правило, включает комбинацию таких факторов, как скорость, качество решения, стоимость и энергопотребление. С этой точки зрения есть несколько примеров, когда квантовые системы при их текущих масштабах ненамного превосходят классические альтернативы. Вот два таких примера:

проблема разбиения графов, возникающая в задаче моделирования молекулярной динамики: процессор D-Wave 2000Q совместно с инструментом qbsolv находит решения такого же или лучшего качества в сравнении с самыми современными классическими подходами;

декомпозиционный метод для задачи оптимизации списка заказов по результатам поискового отклика находит лучшие решения быстрее, чем в стандартных подходах, используемых в отрасли.

Эти результаты обнадеживают, но нельзя исключать, что для решения этих задач когда-нибудь будут найдены классические методы, которые на обычных компьютерах превзойдут полученные результаты, хотя могут появиться и лучшие методы для квантовых процессоров. Свойство, присущее всему классу NP-задач, состоит в том, что никакие эмпирические алгоритмы для их решения не могут быть окончательно признаны наилучшими. Но практики квантовых вычислений могут предпочесть сейчас иметь на руках средство для быстрого решения задачи вместо того, чтобы тратить время на поиск лучших алгоритмов, которые то ли будут найдены, то ли нет.

Далее представлены некоторые более общие наблюдения относительно производительности процессоров D-Wave. Нужно обратить внимание на то, что здесь имеется в виду производительность в «чистом» виде, без учета схем по коррекции ошибок, которые, по всей видимости, необходимы текущим версиям компьютеров на квантовых вентилях для получения сопоставимых результатов при таких же размерах исходных данных. Данное обстоятельство подтверждает суждение о том, что квантовый отжиг фундаментально более устойчив к шумам, и это стало важным критерием при выборе компанией D-Wave именно этого пути.

Квантовый процессор демонстрирует быструю сходимость к «хорошим» решениям. Процессор D-Wave, как правило, возвращает близкие к оптимальным решения за небольшое количество отжигов, но для нахождения хотя бы одного основного состояния может потребоваться множество повторов процедуры отжига, вызванных целой комбинацией факторов, в числе которых: зашумленность, физические ограничения системы, недостаточная точность представления параметров модели Изинга в чипе.

Размер имеет значение. Если объем исходных данных невелик или набор слишком прост, то классический вычислитель, инструкции которого работают в наносекундном масштабе, может найти решение менее чем за 10 мс, требуемых обычно для любого расчета на современном квантовом процессоре. С другой стороны, если исходные данные слишком велики для квантового процессора, то задача должна быть подвергнута декомпозиции, что означает дополнительные временные расходы и может снизить качество решения. Следовательно, наилучший эффект достигается в том случае, когда производительности квантового процессора в точности достаточно для того, чтобы преодолеть эти издержки.

Эти соображения наводят на предположение, что существует благоприятный диапазон по отношению к размеру исходных данных: идеальная задача должна быть достаточно мала для того, чтобы помещаться на текущем оборудовании, и при этом слишком велика (и сложна) для решения классическим путем. Тесты на небольших квантовых процессорах предыдущих поколений выявили очень мало реальных прикладных задач, которые бы соответствовали обоим этим критериям; однако есть свидетельства того, что нынешние системы на 2 тыс. кубитов достаточно мощны, чтобы не уступать или немного превосходить классические системы на задачах поиска решений, близких к оптимальным.

Благоприятные фазовые переходы улучшают производительность. Для эффективного использования компьютера на базе квантового отжига нужны задачи, использующие особенности квантовых процессоров, недоступные классическим компьютерам. Необходимо подобрать исходные данные, обеспечивающие квантовое превосходство для широкого круга приложений. Необходимо также сформировать наборы входящих данных соответствующего размера и понять, какие параметры задать для наилучшей производительности в конкретных условиях. Конечно же, обязательным предусловием для этой работы является наличие достаточно мощного квантового процессора, подходящего для набора соответствующего размера.

Инфраструктура — ключевой фактор. Квантовый алгоритм запускается в окружении классических средств, обеспечивающих преобразование, декомпозицию и передачу исходных данных. Основные инструменты для этих задач, как и для ряда смежных операций, представлены в программных библиотеках D-Wave, доступных на сайте www.dwavesys.com и в GitHub. Однако и в этом направлении имеется еще много пространства для совершествований как с точки зрения производительности, так и в контексте приложений.

Будущее

Нынешние квантовые системы от D-Wave — лишь шаг на пути к промышленному универсальному квантовому компьютеру, обладающему свойствами, отличными от свойств машины Тьюринга. Хотя уже упомянутые потенциальные возможности квантовых технологий весьма впечатляют, предсказать сроки их воплощения сложно. Тем не менее, основываясь на эмпирических соображениях и текущих представлениях о системах D-Wave, можно описать ряд совершествований для технологии квантового отжига следующего поколения, которые вполне осуществимы в ближайшие пять лет.

Системы следующего поколения будут решать задачи значительно большего масштаба. Сейчас в D-Wave разрабатывается новая архитектура Pegasus, включающая больше кубитов, межкубитных связей и больше связей на кубит. Это даст конечным пользователям возможность передавать оборудованию большие наборы исходных данных, находить больше связей, что в конечном счете улучшит качество решений, повысит вероятности получения основного состояния квантово-механической системы и снизит накладные расходы на вложение исходных данных. В этой связи можно ожидать, что новая архитектура покажет превосходство по производительности на более широком классе практических задач, чем это возможно сегодня, причем тенденция сохранится при переходе к следующим поколениям архитектур.

Средства подавления шумов и ошибок будут улучшаться по мере увеличения числа кубитов. Нам неизвестно о каких-либо фундаментальных препятствиях на пути построения все более крупных квантовых процессоров на основе технологии отжига, однако увеличение размеров и сложности процессора имеет смысл лишь с масштабированием средств управления точностью и подавления шумов. Для борьбы с зашумленностью в компании D-Wave постоянно действует материаловедческая программа, работы в рамках которой ведутся в тесном взаимодействии с квантово-процессорным производством. В каждом очередном поколении квантовых процессоров D-Wave применялись новые технологии управления точностью, и эта работа будет продолжена и в новых версиях. Совершенствования в направлениях подавления шумов и управления ошибками означают, что быстро находимые субоптимальные решения будут в целом лучше, еще ближе к оптимальным, и это расширит список применений, демонстрирующих квантовое превосходство.

Новые параметры квантово-машинной инструкции приведут к лучшей производительности и более широкой применимости. Много шумихи вокруг квантовых процессоров D-Wave связано с их применением в контексте квантового моделирования. Когда квантовый процессор применяется в таком режиме, его задача связана не с решением классических проблем, а с раскрытием физики заданной квантово-механической системы посредством измерений состояний кубитов в промежуточных точках процесса отжига. Развитие этого направления потребует создания новых признаков пути отжига и новых параметров квантово-машинной инструкции. В долгосрочной перспективе ученые D-Wave продолжат исследования по созданию новых элементов управления для квантового процессора, которые обеспечат расширение нынешних возможностей. Это направление включает модификации, нацеленные на создание универсального квантового компьютера, но пока трудно точно предсказать сроки этих работ. Обеспечивая доступность новых возможностей для широкого круга пользователей, ученые должны понять, в каких направлениях можно было бы лучше использовать квантовые компьютеры.

Эффективные гибридные решающие системы будут работать с данными, превышающими возможности квантовых чипов. Известно много практических задач, которые слишком велики для обработки современными квантовыми процессорами, поэтому появилась насущная необходимость в разработке гибридных квантово-классических решателей, работающих с декомпозированными исходными данными. Для разработки таких гибридных систем предназначен фреймоворк D-Wave Hybrid, доступный в GitHub. Практиками-пользователями уже создано несколько действующих прототипов таких решающих систем, и еще ряд находятся на стадии разработки. Это направление — предмет активных исследований как внутри D-Wave, так и в рамках сообщества пользователей систем D-Wave, и здесь в скором времени ожидаются значительные подвижки.

Будет создана эффективная программная инфраструктура, расширяющая спектр приложений. Открытие новых методов перевода исходных данных, создание лучших средств постобработки, разработка средств автоматического выбора параметров квантово-машинной инструкции — все это приведет к тому, что системы на базе квантового отжига не просто станут альтернативой классическим вариантам, но и превзойдут традиционные вычислительные системы на широком спектре приложений. Работа над окружающим программным инструментарием для квантовых процессоров не прекращается, и будут появляться новые инструменты. Хотя многие практические приложения эффективны в условиях слабой связи классических и квантовых вычислительных компонентов (то есть при небольшом количестве запросов к квантовому процессору на задачу), многие приложения нуждаются в тесной интеграции. В частности, эффективные гибридные решающие системы требуют взаимосвязей между классическими и квантовыми частями, причем с низкой задержкой, что предполагает географически совместное размещение классических и квантовых обработчиков с надлежащими решениями по безопасности и механизмами планирования. D-Wave работает над новыми техниками по интеграции классических и квантовых процессоров, которые должны дать эффект для всего процесса решения задач.

Гибридные методы решений в некоторых случаях превзойдут чисто классические или чисто квантовые методы. Наряду с ростом производительности квантовых процессоров, растущей гибкостью квантово-машинной инструкции и более эффективной инфраструктурной поддержкой, ожидается прогресс в создании действенных и эффективных гибридных алгоритмов, чередующих квантовые и классические вычисления. Такие гибридные решения соединят наиболее подходящие характеристики квантовых и классических процессоров, используя возможности классических процессоров выбирать лучшие решения или комбинировать решения из выборки. Предварительные результаты работ в этом направлении обнадеживают.

***

Среди разрабатываемых платформ квантовых вычислений компьютеры на базе квантового отжига пока представляются наиболее жизнеспособным направлением движения к применению квантового оборудования для решения задач реального мира. Включение процессора на основе квантового отжига в состав полноценной вычислительной платформы с декларативной парадигмой программирования уже обеспечило доступность зарождающейся технологии для многих пользователей, которые, в свою очередь, способствуют развитию этого подхода. Построение экосистемы пользователей квантового отжига можно напрямую отнести к стратегическому решению D-Wave по созданию технологической модели, ставящей на первый план производительность приложений и применимость для решения практических задач.

Литература

1. A. Ambainis. What can we do with a quantum computer? Institute for Advanced Studies Ideas, 2014. URL: www.ias.edu/ideas/2014/ambainis-quantum-computing (дата обращения: 26.08.2019).

2. A. Beall, M. Reynolds. What are quantum computers and how do they work? Wired explains. Wired, Feb. 16, 2018. URL: www.wired.co.uk/article/quantum-computing-explained (дата обращения: 26.08.2019).

3. W. Knight. Intelligent machines: serious quantum computers arefinally here. What are we going to dowith them? MIT Technol. Rev., Feb. 21, 2018. URL: www.technologyreview.com/s/610250/serious-quantum-computers-are-finally-here-what-are-we-going-to-do-with-them (дата обращения: 26.08.2019).

4. M. Dyakonov. The case against quantum computing. IEEE Spectr., Nov. 15, 2018. URL: spectrum.ieee.org/computing/hardware/the-case-against-quantum-computing (дата обращения: 26.08.2019).

Катерин Макгиох (cmcgeoch@dwavesys.com) — главный научный сотрудник подразделения эталонного тестирования, Ричард Харрис (rharris@dwavesys.com) — главный научный сотрудник, Стивен Райнхардт — руководитель группы, Павел Бунык (pbunyk@dwavesys.com) — главный архитектор и руководитель подразделения по проектированию и макетированию, D-Wave.

Catherine C. McGeoch, Richard Harris, Steven P. Reinhardt, Paul I. Bunyk, Practical Annealing-Based Quantum Computing. IEEE Computer, June 2019, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.