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QMwares hybrider Quantum Computing-Ansatz: Wir bringen Forschung in die Praxis.

Bei QMware verfolgen wir einen hybriden Ansatz, um Quantum Computing in frühe industrielle Anwendung zu bringen. Unser Forschungsergebnisse fließen direkt in die Weiterentwicklung der QMware Cloud-Plattform. Diese bietet eine hybride Infrastruktur aus klassischen wie auch Quantum Computing Ressourcen, die unsere Kunden sowohl für Business Use Cases als auch für Forschungsprojekte nutzen. Wir sind bestrebt, die Lücke zwischen der Theorie des Quantum Computing und praktischen Anwendungen zu schließen, indem wir eine zuverlässige und leicht zugängliche Plattform für Unternehmen und Forscher bereitstellen. Darüber hinaus bieten wir kontinuierliche Benchmarking Services an, um öffentlich verfügbare Hardware-Technologien zu vergleichen. Damit sorgen wir für Transparenz am Markt.

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Forschungspapier 2
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Ein einheitliches Quantencomputermodell basierend auf virtuellen Quantenprozessoren

Quantencomputer können, sobald sie vollständig realisiert sind, einen exponentiellen Anstieg der Rechenleistung bedeuten. Die Rechenleistung der aktuellen Quantencomputer, die als Noisy Internediate Scale Quantum (NISQ) bezeichnet werden, ist jedoch aufgrund von Umgebungs- und Eigenrauschen sowie der sehr geringen Konnektivität zwischen den Qubits im Vergleich zu ihrer Gesamtmenge stark eingeschränkt. Wir schlagen einen virtuellen Quantenprozessor vor, der eine generische hybride Quantenmaschine emuliert, die als logische Version von Quantencomputer-Hardware dienen kann. Diese hybride klassische Quantenmaschine ermöglicht quantenlogische Berechnungen, die durch zukünftige native Quantenprozessoren ersetzt werden können.

Autor: George Gesek

März 2023

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Benchmarking von simulierten und physischen Quantenprozessoren unter Verwendung von Quanten- und Hybridalgorithmen

Leistungsstarke Hardware-Services und Software Libraries sind unverzichtbare Werkzeuge, um Quantenalgorithmen schnell und kostengünstig zu entwickeln, zu testen und auszuführen. Eine robuste, groß angelegte Studie darüber, wie die Leistung dieser Plattformen mit der Anzahl der Qubits skaliert, ist der Schlüssel für anspruchsvolle Applikationen in der Industrie. Aufgrund der Verfügbarkeit und der entstehenden Kosten von physischen Quantenprozessoren ist eine solche Evaluation nich einfach. In dieser Arbeit werden die Laufzeit und die Genauigkeit für eine repräsentative Auswahl spezialisierter, hochleistungsfähiger simulierter und physischer Quantenprozessoren getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass der QMware-Cloud-Computing-Service die Laufzeit für die Ausführung eines Quantenschaltkreises um bis zu 78 % reduzieren kann, verglichen mit der nächstschnelleren Option für Algorithmen mit weniger als 27 Qubits. Der AWS SV1-Simulator bietet einen Laufzeitvorteil für größere Cicuits, bis zu den maximal 34 Qubits, die mit SV1 verfügbar sind. Über diese Grenze hinaus bietet QMware die Möglichkeit, Circuits mit einer Größe von bis zu 40 Qubits auszuführen. Physikalische Quantenprozessoren wie der Aspen-M2 von Rigetti können einen exponentiellen Laufzeitvorteil für Circuits mit mehr als 30 Qubits bieten. Der hohe finanzielle Aufwand für physische Quantenprozessoren stellt jedoch ein ernsthaftes Hindernis für den praktischen Einsatz dar. Außerdem erreicht von den vier getesteten Quantum Hardware Devices nur der Harmony von IonQ eine hohe Fidelity mit mehr als vier Qubits. Diese Studie ebnet den Weg zum Verständnis der optimalen Kombination aus verfügbarer Software und Hardware für die Ausführung praktischer Quantenalgorithmen.

Autor: Mohammad Kordzanganeh, Markus Buchberger, Maxim Povolotskii, Wilhelm Fischer, Andrii Kurkin, Wilfrid Somogyi, Asel Sagingalieva, Markus Pflitsch, Alexey Melnikov

November 2022

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