Was ist eine QPU (Quantum Processing Unit)?

Da sie den Quantenteil von Quantencomputern enthalten, können QPUs zur Lösung herausfordernder Probleme der Menschheit verwendet werden, die das Potenzial haben, den Klimawandel, die pharmazeutische Entwicklung und die künstliche Intelligenz (KI) zu beeinflussen.

Genauso, wie man sich eine Zentraleinheit (Central Processing Unit, CPU) beim klassischen Rechnen als „das Gehirn des Computers“ vorstellen kann, funktioniert die Quantenverarbeitungseinheit wie „das Gehirn“ von Quantencomputing-Systemen. So wie eine CPU mehr als nur ein Chip ist und mehrere andere Komponenten umfasst, enthält eine QPU physische Rechen-Qubits sowie die Steuerelektronik und klassische Rechenhardware, die zum Speichern von Anweisungen im Speicher, zum Verstärken und Verwalten von Ein- und Ausgabesignalen und zum Trennen von Signalen und Rauschen verwendet werden. 

Die QPU ist die Kernkomponente jedes Quantencomputers, und der quantum Chip ist die Kernkomponente einer QPU. Bei IBM ist der Quantenchip ein mehrschichtiger Halbleiter, der mit supraleitenden Komponenten geätzt ist. Diese Komponenten sind die physischen Qubits, die zur Durchführung von quantum Berechnungen verwendet werden. Diese Chips sind weiter in mehrere Schichten unterteilt, die Qubits, Auslesungsresonatoren und mehrere Verdrahtungsschichten für Eingaben und Ausgaben umfassen. 

QPUs enthalten einen Quantumchip, der in seiner Größe einem durchschnittlichen Computerchip ähnelt – auch bekannt als Quantumdatenebene – und aus physikalischen Qubits besteht, die in verschiedenen Konfigurationen angeordnet sind, und den Strukturen, die sie an Ort und Stelle halten. Der Chip wird bei kalten Temperaturen nahe dem absoluten Nullpunkt in einem Verdünnungskühlschrank aufbewahrt.

QPUs umfassen auch Steuerelektronik und klassische Rechenhardware, die für die Eingabe und Ausgabe erforderlich ist. Einige dieser Komponenten befinden sich in den Verkalkungsschränken, während andere Komponenten bei Zimmertemperatur in einem Gestell neben dem Lösungskühlschrank stehen.

QPUs sind einzigartig unter den Computerprozessoreinheiten. Im Gegensatz zu CPUs profitieren Quantenprozessoren von der Quantenphysik, um Daten zu speichern und zu verarbeiten. Klassische CPUs verwenden binäre Bits, um Daten entweder als 0 oder 1 zu speichern.

Qubits können binäre Informationen in Nullen und Einsen speichern, aber sie können auch eine Überlagerung enthalten, was bedeutet, dass sie eine spezielle Kombination von 0 und 1 speichern. QPUs profitieren auch von mehreren anderen wichtigen Quanten-Prinzipien, die es ihnen ermöglichen, Informationen auf eine Weise zu verarbeiten, die klassische Computer nur schwer replizieren können.

Darstellend einen Generationsfortschritt in der Informatik, QPUs sind darauf ausgelegt, Quantenalgorithmen besser zu verarbeiten als selbst die leistungsstärksten Supercomputer. QPUs sind für groß angelegte Quantenberechnungen optimiert und nicht dazu gedacht, CPUs zu ersetzen. Stattdessen werden QPUs zusammen mit CPUs und Grafikprozessoren (GPUs) in High-Performance-Computing-Systeme (HPC) integriert. 

In einem quantum-zentrischen Supercomputer funktioniert jeder Prozessortyp anders und wird für die Verarbeitung verschiedener Arten von Berechnungen mit dem Ökosystem verwendet:

• CPUs: Zentrale Verarbeitungseinheiten (Central Processing Units, CPUs) verarbeiten Eingaben sequentiell, führen Aufgaben linear aus und eignen sich am besten für übergeordnete Kontrollvorgänge, wie z. B. die Verwaltung von Daten über verschiedene Komponenten hinweg.

• GPUs: Grafikprozessoren (GPUs) zeichnen sich durch die gleichzeitige Parallelverarbeitung großer Mengen an Vorgängen aus. GPUs können potenziell in Quantensystemen eingesetzt werden, um einen Teil der Workload von QPUs zu entlasten.

• NPUs: Neural Processing Units (NPUs) ahmen die Funktion des menschlichen Gehirns nach und werden in der Regel für komplexe Aufgaben verwendet, die spezifischen Arten von Berechnungen beinhalten, die im maschinellen Lernen (ML) und in der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden.

• QPUs: Quantumverarbeitungseinheiten (QPUs) verarbeiten Informationen mit Qubits anstelle von binären Bits und sind für die Ausführung komplexer Quantenalgorithmen ausgelegt. QPUs eignen sich am besten für bestimmte Arten von hochkomplizierten Problemen, und viele der heutigen vielversprechenden Quantenalgorithmen liefern probabilistische Lösungen anstelle präziser Antworten.

Im 20. Jahrhundert nur als theoretisch betrachtet, haben die jüngsten Fortschritte in der quantum Technologie zu einem sprunghaften Anstieg der QPU-Entwicklung geführt. Heute erweitert IBM die Grenzen der Informatik, um praktikable QPUs zu entwickeln, die in der Lage sind, einen Quantumvorteil zu erzielen – die Fähigkeit, alle klassischen Supercomputing-Methoden zur Lösung eines bestimmten Problems zu übertreffen. Die Entwickler von IBM sind führend und liefern bereits QPUs und Quantenhardware mit Quantendienstprogrammen – also der Fähigkeit, zuverlässige, genaue Ausgaben für Quantenschaltungen zu liefern, die jenseits der Möglichkeiten klassischer Brute-Force-Simulationen liegen. 

Quantencomputing ist eine aufstrebende Technologie, die die Kraft der Quantenmechanik nutzt, um Probleme zu lösen, die selbst für die leistungsstärksten Supercomputer zu komplex sind. Aufgaben wie das Faktorisieren großer Primzahlen, für die ein klassischer Computer Hunderttausende von Jahren benötigen würde, können theoretisch mit einem ausreichend leistungsfähigen Quantencomputer in wenigen Minuten erledigt werden. 

Quantumcomputer verarbeiten Informationen anders als klassische Computer. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die jeden Schritt einer komplizierten Berechnung mit den Regeln der Logik durcharbeiten müssen, können Quantenschaltungen aus Qubits viele Einträge eines Datensatzes gleichzeitig mit Quantenoperationen verarbeiten und bieten eine neue Möglichkeit, bestimmte Probleme anzugehen und die Effizienz potenziell um ein Vielfaches zu verbessern. 

Klassisches Computing 

• Wird von gängigen Mehrzweckcomputern und -geräten verwendet
• Speichert Informationen in Bits mit einer diskreten Anzahl möglicher Zustände: 0 oder 1.
• Verarbeitet Daten logisch und sequentiell

Quantencomputing

• Wird von spezialisierten und experimentellen, auf Quantenmechanik basierenden Quantenhardware verwendet
• Verarbeitet Informationen in Qubits als 0, 1 oder eine Überlagerung von 0 und 1.
• Verarbeitet Daten mit Quantenlogik auf parallelen Instanzen und stützt sich dabei auf Verschränkung und Interferenz

Quantenprozessoren führen mathematische Gleichungen nicht auf die gleiche Weise aus wie klassische Computer. Im Gegensatz zu klassischen Computern, die jeden Schritt einer komplizierten Berechnung mit den Regeln der Logik durcharbeiten müssen, verarbeiten Quantenschaltungen aus Qubits viele Einträge von Datensatz gleichzeitig mit Quantenoperationen. Sie bieten damit eine neue Möglichkeit, bestimmte Probleme anzugehen und die Effizienz um ein Vielfaches zu verbessern .

Während herkömmliche Computer Transistoren verwenden, um Daten im Binärcode zu speichern und zu verarbeiten, verwenden QPUs Qubits. IBM QPUs verwenden supraleitende Festkörper-Qubits, um Daten entweder als 0, 1 oder als Überlagerung von 0 und 1 zu kodieren. Mit zunehmender Anzahl der Qubits kann auch jede mögliche Kombination aller Qubits-Werte in einer Überlagerung gehalten werden. Innerhalb dieser Positionen können sich bestimmte Qubits verschränken. In diesem Fall werden ihre Werte von anderen abhängig und es kann nicht mehr davon ausgegangen werden, dass sie sich unabhängig verhalten. Die Messung eines verschränkten Qubits liefert sofort Informationen über den Zustand des anderen. Entanglement ist ein wertvolles Werkzeug für die Ausführung von quanten Algorithmen.

Am Ende einer quanten Berechnung werden die Daten von der QPU und unterstützender Hardware in Binärdaten umgewandelt, und entweder eine 0 oder eine 1 wird für jedes Qubit mit einer Wahrscheinlichkeit gemessen, die seinem Beitrag zur Überlagerung entspricht. 

Quantumtechnologien können tatsächliche Teilchen, die als molekulare Qubits bekannt sind, oder Hardware verwenden, die das Verhalten von Teilchen nachahmen (z. B. supraleitende Qubits), um Berechnungen auf eine Weise durchzuführen, die binäre Bits nicht können, was durch vier Schlüsselprinzipien ermöglicht wird, die nur in Quantumsystemen zu finden sind. 

1. Superposition: Superposition ist der Zustand, in dem ein quantum-Partikel oder -System nicht nur einen Wert, sondern eine Kombination mehrerer möglicher Werte darstellen kann. 
2. Entanglement: Entanglement ist der Prozess, bei dem zwei Quantenteilchen stärker korreliert werden, als es die reguläre Wahrscheinlichkeit zulässt.
3. Decoherence: Dekohärenz ist der Prozess, bei dem quantum Partikel und -systeme zerfallen, kollapsen oder sich verändern können und in einzelne Zustände übergehen, die durch die klassische Physik messbar sind.  
4. Interferenz: Interferenz ist das Phänomen, bei dem verschränkte Quantenzustände miteinander interagieren und mehr und weniger wahrscheinliche Wahrscheinlichkeiten erzeugen können.

Im Allgemeinen werden Qubits durch das Manipulieren und Messen von Quantenpartikeln (die kleinsten bekannten Bausteine des physikalischen Universums, wie Photonen, Elektronen, gefangene Ionen und Atome) oder durch technische Systeme, die diese Partikel imitieren, erzeugt.

• Supraleitende Qubits: Diese Qubits werden aus supraleitenden Materialien hergestellt, die bei extrem niedrigen Temperaturen arbeiten, und werden aufgrund ihrer Rechengeschwindigkeit und ihrer präzisen Steuerung bevorzugt. 

• Gefangene Ionen-Qubits: Gefangene Ionen können auch als Qubits verwendet werden und zeichnen sich durch lange Kohärenzzeiten und hochpräzise Messungen aus. Ionen sind Atome mit elektrischer Ladung.

• Quantenpunkte: Quantenpunkte sind kleine Halbleiter, die ein einzelnes Elektron einfangen und als Qubit nutzen. Sie bieten vielversprechendes Potenzial hinsichtlich Skalierbarkeit und Kompatibilität mit bestehender Halbleitertechnologie. 

• Photonen: Photonen sind einzelne Lichtpartikel, die zum Senden von Quanteninformationen über lange Strecken durch optische Faserkabel verwendet werden und in der quantum Kommunikation und Quantum-Kryptographie eingesetzt werden. 

• Neutrale Atome: Häufig vorkommende neutrale Atome, die mit Lasern geladen sind, eignen sich gut für die Skalierung und Durchführung von Operationen.

Bestimmte Arten von Qubits eignen sich besser für bestimmte Aufgaben, obwohl alle bekannten Qubits immer noch hochempfindlich sind. QPUs, die in funktionalen Quantencomputern verwendet werden, erfordern erhebliche Unterstützung von Hardware und Software, um eine ordnungsgemäße Kalibrierung aufrechtzuerhalten und externes Rauschen zu bewältigen. Softwarelösungen wie der Qiskit-Software-Stack von IBM enthalten Tools, die zur Orchestrierung über Quanten- und klassische Hardware hinweg eingesetzt werden und die notwendige Quantenfehlerbehandlung durchführen, um ungenaue Auslesungen durch Automatisierung zu vermeiden.

Während der Chip im Inneren einer QPU etwa die gleiche Größe hat wie die Chips in einer typischen CPU oder GPU, können Quantencomputingsysteme so groß sein wie eine viertürige Limousine. Diese zusätzliche Menge stammt hauptsächlich von kryogenen Systemen und Kühlschränken, die Qubits auf Temperaturen abkühlungen müssen, die kälter sind als im Weltraum, um die Kohärenz aufrechtzuerhalten. Es enthält auch andere klassische Komponenten, die zum Senden und Anwenden von Anweisungen und zur Rückgabe von Ausgaben verwendet werden, die bei Raumtemperatur gespeichert werden können.  

Quantumcomputer mit QPUs eignen sich hervorragend zur Lösung bestimmter komplexer Probleme und haben das Potenzial, die Verarbeitung großer Datensätze zu beschleunigen. Von der Entwicklung neuer Medikamente und der Durchführung von maschinellem Lernen (ML) auf eine neue Art und Weise über die Optimierung der Lieferkette bis hin zur Durchführung von Zeitreihenmodellen auf komplexen Klimadaten könnte Quantencomputing der Schlüssel zu Durchbrüchen in vielen kritischen Branchen sein.

QPUs werden auch im quantumzentrierten Supercomputing eingesetzt, um die kompliziertesten und herausforderndsten Probleme zu lösen, mit denen die Menschheit heute in den folgenden Bereichen konfrontiert ist: 

• Pharmazeutik: Quantum-Computer, die molekulares Verhalten und biochemische Reaktionen simulieren können, können die Forschung und Entwicklung neuer, lebensrettender Medikamente und medizinische Behandlungen enorm beschleunigen. 

• Chemie: Aus den gleichen Gründen, aus denen Quantencomputer die medizinische Forschung beeinflussen können, könnten sie auch unentdeckte Lösungen bieten, um gefährliche oder zerstörerische chemische Nebenprodukte zu reduzieren. Quantencomputing könnten zu verbesserten Katalysatoren führen, die petrochemische Alternativen oder bessere Verfahren für den Kohlenstoffabbau ermöglichen, der zur Bekämpfung klimaschädlicher Emissionen erforderlich ist. 

• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Da das Interesse und die Investitionen in KI und verwandten Bereichen wie maschinellem Lernen zunehmen, treiben Forscher KI-Modelle auf ein neues Extrem, testen die Grenzen unserer vorhandenen Hardware aus und verlangen einen enormen Energieverbrauch. Es gibt Hinweise darauf, dass einige Quantenalgorithmen in der Lage sein könnten, Datensätze auf eine neue Art und Weise zu betrachten, was einige Probleme des maschinellen Lernens beschleunigen könnte.

• Materialwissenschaft: Viele Probleme der Materialwissenschaften sind von Natur aus Quantum, und Quantum-Beschleunigungen in diesem Bereich haben das Potenzial, Bereiche von unserem grundlegenden Verständnis der Materie bis hin zu industriellen Problemen in den Bereichen Speicher, Solarenergie und mehr zu nutzen.

• Optimierung: Eine effiziente Ressourcenoptimierung bietet einen Mehrwert für jede Branche. da die Logistik jedoch immer komplizierter wird, wird die Optimierung noch schwieriger. Quantum-Computer erkunden nicht jede Lösung parallel – zumindest nicht in der Weise, die für die Optimierung sinnvoll wäre. Aber das bedeutet nicht, dass sie keine neuen Lösungen anbieten können, die besser sind als die bestehenden Modelle. Es entstehen neue Forschungsergebnisse, die zeigen, wie und wo Quantum einen Mehrwert für eine Optimierung bieten könnte, und zu welchem Zeitpunkt. Wir wissen bereits, dass einige quantum Approximationsalgorithmen effizient – in polynomialer Zeit – laufen und eine Lösung liefern, die zu 80 % optimal ist.