[論文レビュー] How to Build a Quantum Supercomputer: Scaling from Hundreds to Millions of Qubits

Masoud Mohseni, Artur Scherer+49 more|ArXiv.org|Nov 15, 2024

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、数百量子ビットから数百万量子ビットへの拡張における量子計算のスケーリング課題を総合的にレビューし、フルスタックのシステム工学アプローチを提案し、資源推定とHPCベースの分散型ルートウェイを提供してユーティリティ規模の量子計算を目指す。

ABSTRACT

In the span of four decades, quantum computation has evolved from an intellectual curiosity to a potentially realizable technology. Today, small-scale demonstrations have become possible for quantum algorithmic primitives on hundreds of physical qubits. Nevertheless, there are significant outstanding challenges in quantum hardware, fabrication, software architecture, and algorithms on the path towards a full-stack scalable quantum computing technology. Here, we provide a comprehensive review of these scaling challenges. We show how to facilitate scaling by adopting existing semiconductor technology to build much higher-quality qubits, employing systems engineering approaches, and performing distributed heterogeneous quantum-classical computing. We provide a detailed resource and sensitivity analysis for quantum applications on surface-code error-corrected quantum computers given current, target, and desired hardware specifications based on superconducting qubits, accounting for a realistic distribution of errors. We provide comprehensive resource estimates for several utility-scale applications including quantum chemistry calculations, catalyst design, NMR spectroscopy, and Fermi-Hubbard simulation. We show that orders of magnitude enhancement in performance could be obtained by a combination of hardware improvements and tight quantum-HPC integration. Furthermore, we introduce high-performance architectures for quantum-probabilistic computing with custom-designed accelerators to tackle today's industry-scale classical optimization, machine learning, and quantum simulation tasks in a cost-effective manner.

研究の動機と目的

• 数百量子ビットを超えるスケールに対して、フルスタックかつシステム工学的なアプローチの必要性を動機づける。
• 複数の量子ビット数レンジにおいて、主要なハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズム層全体のスケーリング課題を特定・分類する。
• 既存の半導体技術、システム工学、およびHPC基盤内の分散量子計算を活用することを提案する。
• 表面コードエラーロードに基づく量子計算機上の古典的に難しい量子化学タスクの資源と感度分析を提供する。
• ユーティリティ規模の量子計算に向けた近期および長期の経路を、ハイブリッド量子–古典計算や量子インスパイアドアプローチを含めて論じる。

提案手法

• 100から1,000,000の物理量子ビットにわたるスケーリング課題の包括的な文献と技術レビューを実施する。
• 量子ビット製造、ウェハスケール統合、制御電子機器、較正、インターコネクトを扱う多スケールのロードマップを開発する。
• 現在および目標ハードウェアの仮定の下で、表面コードFTQCの量子化学問題に関する資源推定と感度分析を提供する。
• スケーリングの補完的経路として、分散量子計算とHPC統合の可能性を分析する。
• 回路編み（サーキットニッティング）、リアルタイムデコーディング、およびフォールトトレラント量子計算のアーキテクチャレベルの考慮事項を論じる。
• ハードウェアとアルゴリズム開発を導くための近期のアプリケーションとベンチマークを提示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 100–1000、1000–10k、10k–100kの物理量子ビット、およびそれ以上における主要なスケーリング課題は何か？
• RQ2 量子ビットの品質、接続性、およびスケーラビリティを改善するために、システム工学と半導体技術をどのように活用できるか？
• RQ3 現実的なハードウェア仮定の下で、表面コードフォールトトレラント量子計算機上の古典的に難しい量子化学タスクに必要な資源と潜在的コストは何か？
• RQ4 分散量子計算とHPC統合はユーティリティ規模の量子計算へ向けた進展をどのように加速できるか？
• RQ5 規模の大きなフォールトトレラント量子計算を実現するために、どのようなアーキテクチャ的、アルゴリズム的、デコーディングの革新が最も影響力があるか？

主な発見

• 既存の半導体加工とシステム工学アプローチを採用することで、量子ビットの品質とスケーラビリティを有意に改善できる。
• カスタムアセラレータを用いた分散量子支援確率計算は、スケーラブルな量子計算とHPC統合への補完的な道を提供する。
• 資源と感度分析は、ハードウェアとアルゴリズムの協調的進歩により、桁違いの性能向上の可能性を示唆する。
• 近期の量子シミュレーションと量子データからの学習は、多段階的開発を導く有望なアプリケーションである。
• 回路ニッティングとリアルタイムデコードは、大規模で分散した量子計算にとって重要な考慮事項である。
• ハードウェアノイズに基づくFTQCコンパイルとアーキテクチャの選択は、資源オーバーヘッドと実現性に大きく影響する。