NISQ時代に向けた量子スタックの構築

Tim Hirzel

2019年10月、グーグルは、量子コンピュータが従来のコンピュータよりも速く特定の数学的問題を解くことができることを実証した、初の量子超越性の証明を発表した。

2020年3月、Honeywellは初の商用量子コンピュータを発表し、6月には史上最強の量子コンピュータの開発を発表した。相次ぐこれらの重要なマイルストーンとなる発表は、1980年代にRichard Feynmanによってこの技術が最初に提唱されて以来、私たちがどれだけ遠くまで来たのかを示している。

今後3年から5年の間に、このようなマイルストーンは、ますます頻繁に達成されることになるだろう。そして最終的には、技術自体に内在する原理により、量子ハードウェアの性能は指数関数的に加速するだろう。

今後の開発により、量子コンピューティングのフルパワーが解き放たれることになるだろうが、現実には、従来のコンピュータと既存の量子ハードウェアの革新的なオーケストレーションにより、すでに、そのパワーの一部を利用することができるのだ。

カリフォルニア工科大学の理論物理学教授であるJohn Preskillは、この既存のハードウェアを「ノイズあり中間規模量子」と呼んだ。Preskillは、この技術を 「ノイズありの」と呼んだのは、物理的に実装されているとはいえ、量子コンピューティングで使用される「ビット」である量子ビットを適切に制御することができないからだ。より大きな制御ができない場合、量子ゲート（量子ビットのセット上で動作する論理回路）を介してアルゴリズムを実行する際のエラー率は、持続的で比較的高くなる可能性がある。

Preskillは、現在量子デバイスで利用可能な量子ビット数が多いことから、この技術を「中間規模」と呼んだ。持続的な量子覇権を達成するためには、使用する回路の種類にもよるが、208～420量子ビットの間で動作するマシンが必要になると研究者は予測している。これを考慮すると、IBMが発表した最も強力なマシンは53量子ビット。しかし、Honeywell社の最新マシンは6量子ビットしかないが、このマシンの「量子ボリューム」（IBM社が導入した量子パワーを測定するための基準）は64で、最も近い競合他社の2倍になる。

ここで質問。NISQ時代の量子コンピューティング機能を構築しようとしている組織にとって、NISQスタックはどのようなものなのだろうか。以下の記事では、このスタックのさまざまな側面を説明し、その実装のハイレベルな概要を提供する。

必要に応じたハイブリッド

NISQ技術の限界を考えると、量子スタックは主に従来のコンピューティングコンポーネントで構成されたハイブリッドなものになるだろう。これらの古典的な要素は、データの準備からパラメータの選択、後処理、データ解析までの幅広いタスクを処理する。ワークフローの量子要素は、特定の問題に対して非常に特殊ではあるが、勢いがあるとはいえ、強力な加速またはコプロセッシングの役割に限定される。

近い将来、量子デバイス自体はかなり特殊化され、超伝導、トラップイオン、フォトニックなどの異なるタイプのデバイスは、異なるタイプの問題に特に適する傾向となるだろう。スタックのハイブリッドな性質がもたらす課題は、様々なコンポーネントの効果的なオーケストレーションのためのワークフローの実装と管理を必要とする。

将来的な互換性

量子技術は今後も進化し続けるため、NISQスタックには将来のイノベーションに適応するための柔軟性が求められる。現在開発されているアルゴリズムとIPは、NISQと量子にインスパイアされたデバイスの能力を最大限に引き出すと同時に、新たな技術、デバイス、アプローチにも対応できるようにしなければならない。

今日、産業界や学術界で使用されている量子ツールは、この必然的な進化を予測し、それを考慮した方法で設計されなければならない。どのようなハードウェアタイプでも量子アルゴリズムを実装できる高レベルのワークフローを作成することは、将来の互換性を確保するための具体的な方法の1つである。

スケールできる複製性、モジュール性、柔軟性

今日の量子コンピューティング技術での作業は、試行錯誤を伴う。それは当然のことながら反復的なものである。NISQ時代に開発されたアルゴリズムは、理論的には将来の「普遍的な」量子コンピュータで動作する可能性のあるものであっても、本質的にはヒューリスティックなものだ。研究者などが時間をかけてアルゴリズムやワークフローを洗練させていく中で、現在の取り組みを新しい技術で再現し、進化するアプローチを試すことができるようにする必要がある。

NISQスタックのこの反復的な実験のサポートは不可欠である。コンテナ化は、柔軟性、モジュール性、スケーラビリティを提供する一つの方法として浮上してきたが、同時にバックエンドデバイス（従来のものと量子的なものの両方）でプラグアンドプレイのオプションを可能にしているのだ。

ワークフロー管理の重要性

従来の能力と量子的な能力の両方をオーケストレーションしながら、それらの固有の違いを考慮する必要があることは、コンテナ化の恩恵を受けている。コンテナの実行と構成は、ワークフローで管理することができる。これにより、NISQスタック全体でタスクとプロセスを効率的に調整するための包括的なワークフロー管理システムが必要になる。

スタック自体と同型であるため、これらのワークフローは将来的に互換性があるものでなければならない（つまり、新しいハードウェア構成でも実行できる）。また、実験を容易にし、継続的な最適化を可能にするために、モジュール化されていなければならない。Zapata Computing は、量子ワークフローを管理するために特別に統合された量子演算環境 オーケストラを構築した。

NISQスタックの可視化

NISQスタックを考えるときは、3つの機能に分けて考えるのがベストである。

フロントエンドには、ワークフローを作成するために必要なツールと、量子回路を構築するために必要なCirq、Qiskit、PyQuillなどのフレームワークやライブラリがある。ここには、機械学習、最適化、モデリング、化学・分子動力学などの、解決しようとしている問題に特化したツールもある。

 

NISQスタックのこの部分は、ワークフローライフサイクル管理ツールを介して、ローカルインフラストラクチャ（例えば、エディタでタスクやワークフローを書くためのあなたのノートPCや、コマンドラインからワークフローを管理するためのノートPC）に接続される。

次は、ハードウェアが存在する層である。この層には、既存の量子実装（超伝導量子ビット、フォトニック量子ビット、イオントラップ）や量子アニーラが含まれている。ここには、従来のハードウェアと従来のベースの量子回路シミュレータもある。

 

今日の量子ハードウェアへのアクセスは、主にクラウドベースだ。このため、関連するクラウド環境に接続するコンテナ化された実行ツールが必要になる。ワークフローは、このレイヤーをまたいで実行される。

最後に、実行するワークフローから中間データと最終データを分析するためのアナリティクスまたはデータレイヤーが必要となる。このデータは、ワークフローの反復と複製を規模に応じて行うための情報となる。

ワークフローの観点から、このレイヤーには、まず第一に、ワークフローの実行から作成されたすべてのデータを収集・整理するためのデータ集計・相関サービスが格納される。また、PythonでPandasを実行しているJupyter Notebooksが最も一般的な分析ツールを収容する。

最後の構成要素は、Matplotlib、Tableau、あるいはExcelというようなプロットと可視化ツールである。

 

データ管理の目的のため、このレイヤーはまた、クラウドベースかオンプレミスかにかかわらず、データベースに接続する必要がある。

ワークフロー管理：連続的なスレッド

量子デバイスの進化に伴い、量子スタックが劇的に変化すると想定されるかもしれないが、おそらくそうはならないだろう。量子スタックは当分の間、量子と従来型のハイブリッドになるだろう。解析やデータ可視化ツールから高性能コンピュータまで、既存の技術は、量子コンピューティングプロセスの重要な側面を処理するのに完全に適しており、今後もそうであり続けると予想される。

そのハイブリッドな性質から、量子スタックは常にワークフロー管理/オーケストレーションを必要とする。このレイヤーは、ユーザーが異なる量子フレームワーク、言語、ハードウェアタイプを使用しながら、量子プロセスを繰り返し、再利用し、スケーリングできるように、必要な抽象化レベルを提供する。ワークフロー管理が NISQ スタックやそれ以降で果たす中心的な役割を考えると、このレイヤーは来るべき量子革命の基本的な実現要因としての役割を果たすと言っても良いだろう。

著者について

Tim Hirzelは、ハーバード大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、MITのメディアラボで修士号を取得している。データサイエンス、機械学習、量子化学、デバイスシミュレーションの実行に取り組むチームの管理者としての経験も豊富である。2005年以来、科学技術をベースにしたスタートアップ企業でソフトウェアエンジニアおよびアーキテクトとして活躍してきた。現在は、Zapataとその顧客にクラス最高の量子コンピューティングプラットフォームを提供することに注力している。