Real-time decoder for a MegaQuOp quantum computer using a single CPU

क्वांटम कंप्यूटर का सपना उन समस्याओं को हल करने का है जो आज की मशीनों के लिए असंभव हैं, लेकिन एक क्वांटम कंप्यूटर बनाने का मार्ग एक मौलिक नाजुकता द्वारा बाधित है। सूचना की वे सूक्ष्म इकाइयाँ जो इन उपकरणों को शक्ति प्रदान करती हैं, जिन्हें क्वबिट्स (qubits) कहा जाता है, गर्मी या कंपन की हल्की सी आहट से भी आसानी से विचलित हो जाती हैं, जिससे वे अपना डेटा खो देती हैं। एक ऐसी मशीन बनाने के लिए जो वास्तव में काम कर सके, वैज्ञानिकों को इन नाजुक इकाइयों को सुरक्षा की परतों में लपेटना होगा, जिससे "लॉजिकल" क्वबिट्स बनाई जा सकें जो अपनी गलतियों को खुद पहचान सकें और उन्हें ठीक कर सकें। इस प्रक्रिया के लिए त्रुटियों की जांच करने के लिए निरंतर, उन्मादी मापन (measurements) की आवश्यकता होती है, जिसके बाद उन्हें कैसे ठीक किया जाए, यह तय करने के लिए तत्काल गणना की आवश्यकता होती है। यदि यह गणना बहुत अधिक समय लेती है, तो त्रुटियां ठीक होने की गति से अधिक तेजी से जमा हो जाती हैं, और पूरी गणना ढह जाती है। वर्षों से, विशेषज्ञों ने आश्चर्य किया है कि क्या एक एकल, मानक कंप्यूटर प्रोसेसर वास्तव में लाखों ऑपरेशन्स चलाने वाले एक विशाल क्वांटम मशीन की मांगों के साथ तालमेल बिठा पाएगा, या क्या सुधार प्रणाली (correction system) अनिवार्य रूप से वह बाधा बन जाएगी जो सब कुछ धीमा कर देती है।

IonQ के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब यह प्रदर्शित किया है कि एक एकल पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर वास्तव में इस कार्य को संभालने के लिए पर्याप्त तेज़ है। उन्होंने एक पूर्ण डिकोडिंग सिस्टम बनाया है जो एक केंद्रीय प्रोसेसिंग यूनिट पर वास्तविक समय (real time) में चलता है, जो सैकड़ों लॉजिकल क्वबिट्स और लाखों गेट्स को निष्पादित करने वाले एक यूनिवर्सल फॉल्ट-टोलरेंट ट्रैप्ड-आयन क्वांटम कंप्यूटर आर्किटेक्चर को प्रबंधित करने में सक्षम है। उनका कार्य ट्रैप्ड-आयन क्वांटम कंप्यूटरों के एक विशिष्ट डिजाइन पर केंद्रित है, जहाँ आर्किटेक्चर को सरल बनाया गया है ताकि कंप्यूटर को गणना करने के लिए अपनी आंतरिक संरचना को लगातार नया आकार देने की आवश्यकता न पड़े। इसके बजाय, यह निरंतर, अनुमानित जांचों का एक प्रवाह चलाता है, जो केवल जटिल ऑपरेशन्स के लिए आवश्यक विशिष्ट मापन द्वारा बाधित होता है। इस नियमितता का लाभ उठाते हुए, शोधकर्ताओं ने एक सॉफ्टवेयर पाइपलाइन बनाई जो ऑन द फ्लाई (on the fly) आवश्यक एरर मॉडल उत्पन्न करती है और परिणामों को तुरंत डिकोड करती है, और यह सब क्वांटम कंप्यूटर के चलते समय ही होता है।

शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम का परीक्षण तीन अलग-अलग संकलित (compiled) क्वांटम अनुप्रयोगों का उपयोग करके किया, जो चुंबकीय अंतःक्रियाओं के एक मॉडल से लेकर एक जटिल फेज़ ट्रांज़िशन प्रयोग तक विस्तृत थे। इन बेंचमार्क में 102 से 408 के बीच लॉजिकल क्वबिट काउंट शामिल थे, और सबसे बड़े परीक्षण में, सिस्टम का परीक्षण एक मिलियन से अधिक जटिल ऑपरेशन्स (जिन्हें T गेट्स कहा जाता है) के वर्कलोड पर किया गया। टीम ने इन सिमुलेशन को एक उच्च श्रेणी के कंप्यूटर चिप, Apple M4 Max पर चलाया, जिसमें इसके सोलह उपलब्ध सोलह में से बारह कोर का उपयोग किया गया। उन्होंने आठ कोर को सामान्य त्रुटियों को सुधारने के भारी कार्य के लिए और चार कोर को मापन परिणामों की व्याख्या करने के तेज़ और अधिक तात्कालिक कार्य के लिए आवंटित किया। लक्ष्य यह देखना था कि क्या डिकोडिंग सॉफ्टवेयर क्वांटम हार्डवेयर के साथ तालमेल बनाए रख सकता है या नहीं, ताकि देरी के कारण मशीन को रुकना न पड़े और कंप्यूटर के पीछे चलने का इंतज़ार न करना पड़े।

परिणामों ने दिखाया कि सिस्टम उल्लेखनीय रूप से तालमेल बनाए रखने में सफल रहा। जब सिम्युलेटेड क्वांटम हार्डवेयर में त्रुटि दर कम थी, तो डिकोडिंग प्रक्रिया द्वारा जोड़ा गया समय कुल गणना समय का 0.3 प्रतिशत से भी कम था। यहाँ तक कि जब शोधकर्ताओं ने त्रुटि दर को एक अधिक चुनौतीपूर्ण स्तर तक बढ़ाया, तो देरी बढ़ी लेकिन प्रबंधनीय रही, जो कुल समय के 12 प्रतिशत से कम रही। इसका मतलब है कि डिकोडिंग सिस्टम ने क्वांटम कंप्यूटर की गति को धीमा नहीं किया; इसने केवल अतिरिक्त समय का एक छोटा सा हिस्सा जोड़ा, जो इसकी स्थिरता के लिए एक नगण्य लागत है। अध्ययन ने यह भी दिखाया कि सिस्टम ने सबसे कठिन क्षणों को भी कुशलतापूर्वक संभाला। कभी-कभी, एक जटिल त्रुटि पैटर्न को हल करने में थोड़ा अधिक समय लगता था, जिससे एक संक्षिप्त बैकलॉग बन जाता था, लेकिन सिस्टम ने इन देरी को बिना किसी कैस्केड विफलता (cascade of failures) के तेजी से निपटा दिया।

इस सफलता की कुंजी डेटा प्रवाह को व्यवस्थित करने का एक चतुर तरीका था। शोधकर्ताओं ने एक ही सूचना प्रवाह पर तालमेल में काम करने वाले दो अलग-अलग डिकोडर्स का उपयोग किया। एक डियोडर निरंतर काम करता था, सिस्टम के सामान्य स्वास्थ्य को ट्रैक करता था और त्रुटियों के जमा होने पर उन्हें ठीक करता था। दूसरा डियोडर एक विशेष, उच्च-गति वाली इकाई थी जो केवल विशिष्ट मापन के दौरान सक्रिय होती थी। क्योंकि इसका काम छोटा और अधिक केंद्रित था, इसलिए यह बहुत तेज़ी से परिणाम दे सकता था, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि क्वांटम कंप्यूटर को अगले चरण पर जाने से पहले निर्णय का इंतज़ार न करना पड़े। इस दोहरे दृष्टिकोण ने एक एकल प्रोसेसर को पूरे वर्कलोड को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की अनुमति दी, जिससे यह सिद्ध हुआ कि इस प्रकार के क्वांटम मशीनों में वास्तविक समय में त्रुटि सुधार के लिए ग्राफिक्स कार्ड या कस्टम चिप्स जैसे विशेष हार्डवेयर की विशाल कम्प्यूटेशनल शक्ति का होना अनिवार्य नहीं है।

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि वे आवश्यक एरर मॉडल को पूर्व-गणना करने के बजाय तुरंत उत्पन्न कर सकते हैं। कई क्वांटम डिजाइनों में, त्रुटियाँ कैसे फैलती हैं इसके नियम इस बात पर निर्भर करते हैं कि कौन सा ऑपरेशन किया जा रहा है, जिसके लिए कंप्यूटर को अपने सिस्टम की समझ को लगातार फिर से बनाना पड़ता है। इस विशिष्ट आर्किटेक्चर में, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि त्रुटि पैटर्न का अंतर्निहित ढांचा समान रहता है, और केवल कुछ निश्चित त्रुटियों की संभावना को अपडेट करने की आवश्यकता होती है। इसने उन्हें न्यूनतम प्रयास के साथ ऑन द फ्लाई डिकोडर की सेटिंग्स को समायोजित करने की अनुमति दी, जिससे सॉफ्टवेयर डिकोडिंग के साथ चलने के लिए पर्याप्त हल्का बना रहा। यह सरलीकरण महत्वपूर्ण था, क्योंकि इसका अर्थ था कि पूरी प्रक्रिया को एक एकल चिप पर चलने वाले मानक सॉफ्टवेयर द्वारा संभाला जा सकता था।

ये निष्कर्ष सुझाव देते हैं कि लाखों ऑपरेशन्स निष्पादित करने में सक्षम क्वांटम कंप्यूटर बनाने का मार्ग शास्त्रीय कंप्यूटिंग शक्ति की कमी से बाधित नहीं है। अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि सही आर्किटेक्चरल विकल्पों के साथ, एक एकल पारंपरिक प्रोसेसर सैकड़ों लॉजिकल क्वबिट्स वाले मशीन के लिए त्रुटि सुधार का प्रबंधन कर सकता है। शोधकर्ताओं ने यह दावा नहीं किया है कि उन्होंने क्वांटम कंप्यूटिंग की हर समस्या को हल कर लिया है, न ही उन्होंने यह सुझाव दिया है कि यह विशिष्ट सेटअप सभी प्रकार के क्वांटम कंप्यूटरों के लिए काम करता है। हालांकि, उनके द्वारा मॉडल किए गए ट्रैप्ड-आयन मशीनों के वर्ग के लिए, प्रमाण स्पष्ट है: डिकोडिंग बॉटलनेक को मौजूदा तकनीक के साथ दूर किया जा सकता है। यह क्वांटम कंप्यूटरों को स्केल करने के लिए एक व्यावहारिक मार्ग खोलता है, जो बताता है कि जैसे-जैसे मशीनें बड़ी होती हैं, समाधान पूरी तरह से नए प्रकार के हार्डवेयर का आविष्कार करने के बजाय अधिक मानक प्रोसेसर कोर जोड़ने का हो सकता है। यह कार्य एक ठोस प्रमाण प्रदान करता है कि एक क्वांटम दिग्गज को चलाने के लिए आवश्यक क्लासिकल मस्तिष्क को सुपरकंप्यूटर होने की आवश्यकता नहीं है; यह एक एकल, शक्तिशाली चिप हो सकता है।