AMD übertrifft NVIDIA bei der Quanteninformatik durch die Ausführung des Quanten-Fehlerkorrekturalgorithmus von IBM auf Standardprozessoren

IBM hat eine bahnbrechende Ankündigung im Bereich des universellen Quantencomputings gemacht und dabei eine bemerkenswerte Leistung hervorgehoben, bei der die Standardchips von AMD einen kritischen Algorithmus zur Quantenfehlerkorrektur erfolgreich ausgeführt haben.

AMDs FPGAs sind hervorragend für die Ausführung von Qubit-Fehlerkorrekturalgorithmen geeignet

IBM, ein wichtiger Akteur im Bereich Quantencomputer-Innovation, hat kürzlich einen Meilenstein erreicht, der das Unternehmen von Konkurrenten wie Google abhebt. Statt konventionelle Wege zu verfolgen, konzentriert sich IBM offenbar auf praktische Fortschritte. Wie Reuters berichtete, implementierte das Unternehmen erfolgreich einen Quanten-Fehlerkorrekturalgorithmus auf AMDs FPGAs und erzielte damit eine Leistungssteigerung, die zehnmal höher war als ursprünglich erwartet.

Jay Gambetta, Forschungsleiter bei IBM, erklärte, diese Entwicklung zeige, dass der Algorithmus von IBM nicht nur unter realen Bedingungen funktioniere, sondern auch auf einem zugänglichen AMD-Chip laufe, der nicht „unverschämt teuer“ sei.– Reuters

Um die Bedeutung dieses Fortschritts besser zu verstehen, wollen wir untersuchen, was ein Quantenfehlerkorrekturalgorithmus (QEC) beinhaltet. In der Quanteninformatik ist das Qubit die grundlegende Informationseinheit, die sich deutlich von klassischen Binärbits unterscheidet. Qubits sind bekanntermaßen empfindlich und können durch winzige Umgebungsveränderungen wie Vibrationen beeinflusst werden. Hier sind Fehlerkorrekturalgorithmen unverzichtbar; sie identifizieren und beheben Fehler, ohne den Zustand des Qubits zu beeinträchtigen. Obwohl dies ein komplexes Thema ist, reicht diese kurze Erklärung aus, um die Bedeutung von QEC in der Quanteninformatik zu verdeutlichen.

AMDs FPGAs haben sich aufgrund ihrer inhärenten Rekonfigurierbarkeit als praktikable Rechenplattform für QEC-Algorithmen erwiesen und ermöglichen so die effiziente Bearbeitung maßgeschneiderter Aufgaben. Bei Fehlerkorrekturanwendungen ist eine starke Rückkopplungsschleife entscheidend, die minimale Latenzzeiten erfordert – Eigenschaften, die AMDs FPGAs bieten. Dieser Ansatz verlagert einen Teil der klassischen Quantencomputing-Arbeitslast effektiv auf leicht verfügbare Hardware und macht kundenspezifische Siliziumlösungen überflüssig.

IBM-Quantencomputer in einer Glasvitrine. — Bildnachweis: IBM

NVIDIAs Quantencomputing-Strategie hingegen basiert nicht auf spezialisierten Chips wie FPGAs. Stattdessen hat das Unternehmen einen umfassenden Technologie-Stack entwickelt, der DGX Quantum mit CUDA-Q-Unterstützung umfasst und auch QEC-Algorithmen unterstützt. NVIDIAs Ansatz mag zwar eine höhere Leistung als FPGAs bieten, AMDs Leistung liegt jedoch nicht nur in der Ausführung von QEC-Algorithmen, sondern auch in der Nutzung handelsüblicher Hardware – eine Leistung, die NVIDIA bislang nicht nachahmen konnte. Ein Grund dafür ist, dass NVIDIA über kein Äquivalent zu AMDs Xilinx-Arsenal verfügt.

Die zunehmende Bedeutung des Quantencomputings fällt mit einer Ära des gestiegenen Interesses an künstlicher Intelligenz zusammen. Es wird spannend zu beobachten sein, wie sich Unternehmen wie NVIDIA und AMD an diese Quantenentwicklung anpassen, insbesondere da Quantensysteme zu integralen Bestandteilen der nächsten Generation von KI-Infrastrukturen werden.

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