AMD supera NVIDIA nei risultati del calcolo quantistico eseguendo l’algoritmo di correzione degli errori quantistici di IBM su processori standard

IBM ha fatto un annuncio rivoluzionario nel campo dell’informatica quantistica generica, evidenziando un risultato notevole: i chip standard di AMD hanno eseguito con successo un algoritmo critico di correzione degli errori quantistici.

Gli FPGA di AMD eccellono nell’esecuzione di algoritmi di correzione degli errori qubit

IBM, uno dei principali attori nell’innovazione del calcolo quantistico, ha recentemente raggiunto un traguardo che la distingue da concorrenti come Google. Invece di perseguire strade convenzionali, IBM sembra concentrarsi sui progressi pratici. Come riportato da Reuters, l’azienda ha implementato con successo un algoritmo di correzione degli errori quantistici sugli FPGA di AMD, ottenendo un miglioramento delle prestazioni dieci volte superiore alle aspettative iniziali.

Jay Gambetta, direttore della ricerca IBM, ha affermato che questo sviluppo dimostra che l’algoritmo IBM non solo funziona in condizioni reali, ma opera anche su un chip AMD accessibile che non è “ridicolmente costoso”.- Reuters

Per comprendere meglio l’importanza di questo progresso, esploriamo il funzionamento di un algoritmo di correzione degli errori quantistici (QEC).Nel calcolo quantistico, l’unità fondamentale di informazione è il qubit, che differisce significativamente dai classici bit binari. I qubit sono notoriamente delicati e possono essere influenzati da minuscole variazioni ambientali, come le vibrazioni.È qui che gli algoritmi di correzione degli errori diventano essenziali: identificano e correggono gli errori senza compromettere lo stato del qubit. Sebbene si tratti di un argomento complesso, questa breve spiegazione è sufficiente per inquadrare l’importanza della QEC nel calcolo quantistico.

Gli FPGA di AMD si sono affermati come una valida piattaforma di calcolo per gli algoritmi QEC grazie alla loro intrinseca riconfigurabilità, che consente loro di gestire in modo efficiente attività personalizzate. Nelle applicazioni di correzione degli errori, un solido ciclo di feedback è fondamentale, richiedendo una latenza minima, caratteristiche che gli FPGA di AMD forniscono. Questo approccio sposta efficacemente parte del carico di lavoro del calcolo quantistico classico su hardware facilmente reperibile, eliminando la necessità di soluzioni in silicio personalizzate.

Computer quantistico IBM in una teca di vetro. — Crediti immagine: IBM

Al contrario, la strategia di calcolo quantistico di NVIDIA non si basa su chip specializzati come gli FPGA. L’azienda ha invece sviluppato uno stack tecnologico completo che include DGX Quantum con supporto CUDA-Q, in grado di supportare anche algoritmi QEC. Sebbene l’approccio di NVIDIA possa garantire prestazioni superiori rispetto agli FPGA, il successo di AMD non risiede solo nell’esecuzione di algoritmi QEC, ma anche nell’utilizzo di hardware di base, un’impresa che NVIDIA deve ancora replicare. Un fattore determinante è la mancanza di un equivalente dell’arsenale Xilinx di AMD.

Con la crescente diffusione del calcolo quantistico, l’informatica quantistica coincide con un’era di crescente interesse per l’intelligenza artificiale. Sarà affascinante osservare come aziende come NVIDIA e AMD si adatteranno a questa evoluzione quantistica, soprattutto perché i sistemi quantistici sono destinati a diventare componenti integranti della prossima generazione di infrastrutture di intelligenza artificiale.

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