Qu’est-ce qu’une QPU (unité de traitement quantique) ?

Étant donné qu’ils contiennent la partie quantique des ordinateurs quantiques, les QPU peuvent être utilisées pour aider à résoudre des problèmes complexes auxquels l’humanité est confrontée avec le potentiel d’avoir un impact sur le changement climatique, le développement pharmaceutique et l’intelligence artificielle (IA).

De la même manière qu’une unité centrale (CPU) peut être considérée comme « le cerveau de l’ordinateur » en informatique classique, l’unité de traitement quantique fonctionne comme « le cerveau » des systèmes d’informatique quantique. Tout comme un CPU est plus qu’une simple puce et comprend plusieurs autres composants, un QPU contient des qubits de calcul physiques ainsi que l’électronique de contrôle et le matériel de calcul classique utilisé pour maintenir les instructions en mémoire, amplifier et gérer les signaux d’entrée et de sortie et séparer les signaux du bruit. 

Le QPU est le composant central de tout ordinateur quantique, et la puce quantique est le composant central d’un QPU. Chez IBM, la puce quantique est un semi-conducteur multicouche stratifié avec des composants supraconducteurs. Ces composants sont les qubits physiques utilisés pour effectuer les calculs quantiques. Ces puces sont ensuite divisées en plusieurs couches comportant les qubits, les résonateurs de lecture et plusieurs couches de câblage pour les entrées et les sorties. 

Les QPU contiennent une puce quantique similaire en taille à votre puce informatique moyenne, également connue sous le nom de plan de données quantique, composée de qubits physiques disposés selon diverses configurations, et des structures pour les maintenir en place. La puce est conservée à des températures proches du zéro absolu dans un réfrigérateur à dilution.

Les QPU comprennent également l’électronique de commande et le matériel de calcul classique nécessaire pour l’entrée et la sortie. Certains de ces composants se trouvent à l’intérieur des réfrigérateurs à dilution, tandis que d’autres sont placés dans un rack à température ambiante à côté du réfrigérateur à dilution.

Les QPU sont uniques parmi les unités de traitement informatiques. Contrairement aux CPU, les processeurs quantiques profitent de la physique quantique pour stocker et traiter les données différemment. Les CPU classiques utilisent des bits binaires pour magasin les données sous forme de 0 ou 1.

Les qubits peuvent stocker des informations binaires dans des zéros et des uns, mais ils peuvent également contenir une superposition, ce qui signifie qu’ils stockent une combinaison spéciale de 0 et de 1. Les QPU tirent également parti de plusieurs autres principes quantiques clés qui leur permettent de traiter les informations d’une manière difficile à reproduire pour les ordinateurs classiques.

Avancée générationnelle dans le domaine de l’informatique, les QPU sont conçus pour traiter les algorithmes quantiques mieux que les superordinateurs les plus puissants. Optimisés pour les calculs quantiques à grande échelle, les QPU ne sont pas destinés à remplacer les CPU. Au lieu de cela, les QPU sont intégrés dans les systèmes informatiques haute performance (HPC) aux côtés des CPU et des unités de traitement graphique (GPU). 

Dans un supercalculateur quantique, chaque type de processeur fonctionne différemment et est utilisé pour traiter différents types de calculs avec l’écosystème :

• CPU : les unités centrales de traitement (CPU) traitent les entrées de manière séquentielle, effectuant des tâches de manière linéaire. Elles sont mieux adaptées aux opérations de contrôle de haut niveau, telles que la gestion de données sur différents composants du système.

• GPU : les processeurs graphiques (GPU) excellent dans le traitement parallèle de grandes quantités d’opérations simultanées. Les GPU peuvent potentiellement être utilisés dans les systèmes quantiques pour décharger une partie de la charge de travail des QPU.

• NPU : les unités de traitement neuronal (NPU) imitent la fonction du cerveau humain et sont généralement utilisées pour des tâches complexes impliquant les types de calculs spécifiques utilisés dans le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle (IA).

• QPU : les unités de traitement quantique (QPU) traitent les informations en utilisant des qubits au lieu de bits binaires et sont conçues pour exécuter des algorithmes quantiques complexes. Les QPU conviennent mieux à certains types de problèmes très complexes, et bon nombre des algorithmes quantiques prometteurs d’aujourd’hui fournissent des solutions probabilistes au lieu de réponses précises.

Considérées comme purement théoriques au XX^e siècle, les récentes avancées dans le domaine des technologies quantiques ont entraîné une envolée dans le développement des QPU. Aujourd’hui, IBM pousse les limites de l’informatique pour développer des QPU viables capables d’obtenir un avantage quantique, à savoir la capacité de surpasser toutes les méthodes de supercalcul classiques pour résoudre un problème donné. Les développeurs d’IBM sont à la pointe, fournissant déjà des QPU et du matériel quantique avec une fonctionnalité quantique, soit la capacité de fournir des sorties fiables et précises aux circuits quantiques, au-delà de la portée des simulations classiques par force brute. 

L’informatique quantique est une technologie émergente qui exploite la puissance du quantique pour résoudre des problèmes trop complexes pour les superordinateurs, même les plus puissants. Des tâches telles que la factorisation de grands nombres premiers, qui pourraient prendre des centaines de milliers d’années à un ordinateur classique, peuvent théoriquement être accomplies en quelques minutes avec un ordinateur quantique suffisamment puissant. 

Les ordinateurs quantiques traitent les informations différemment des ordinateurs classiques. Contrairement aux ordinateurs classiques, qui doivent traiter chaque étape d’un calcul complexe avec les règles de la logique, les circuits quantiques composés de qubits peuvent traiter de nombreuses entrées de jeu de données simultanément avec des opérations quantiques, offrant ainsi une nouvelle façon de s’attaquer à certains problèmes et potentiellement améliorer l’efficacité de plusieurs ordres de grandeur. 

Informatique classique : 

• Utilisée par des ordinateurs et appareils courants et polyvalents
• Stocke les informations sous forme de bits avec un nombre discret d’états possibles, 0 ou 1
• Traite les données de manière logique et séquentielle.

Informatique quantique

• Utilisée par du matériel quantique, spécialisé et expérimental basé sur la mécanique quantique
• Stocke les informations dans des qubits sous forme de 0, 1 ou d’une superposition de 0 et 1
• Traite les données en utilisant la logique quantique dans des instances parallèles, en s’appuyant sur l’intrication et les interférences

Les processeurs quantiques ne résolvent pas les équations mathématiques de la même manière que les ordinateurs classiques. Contrairement aux ordinateurs classiques, qui doivent traiter chaque étape d’un calcul complexe avec les règles de la logique, les circuits quantiques composés de qubits traitent de nombreuses entrées de jeu de données simultanément avec des opérations quantiques, offrant ainsi une nouvelle façon de s’attaquer à certains problèmes et, potentiellement, d’améliorer l’efficacité de manière considérable .

Alors que les ordinateurs traditionnels utilisent des transistors pour stocker et traiter les données en code binaire, les QPU utilisent des qubits. Les QPU IBM utilisent des qubits supraconducteurs à l’état solide pour encoder les données comme 0, 1 ou une superposition de 0 et 1. À mesure que le nombre de qubits augmente, chaque combinaison possible de toutes les valeurs des qubits peut également être conservée dans une superposition. Dans ces positions, certains qubits peuvent s’intriquer, auquel cas leurs valeurs deviennent dépendantes des autres, et ils ne peuvent plus être considérés comme se comportant de manière indépendante. La mesure d’un qubit intriqué fournit instantanément des informations sur l’état de l’autre. L’intrication est un outil précieux pour exécuter des algorithmes quantiques.

À la fin d’un calcul quantique, les données sont converties en binaire par la QPU et le matériel de support, et un 0 ou un 1 est mesuré sur chaque qubit avec une probabilité correspondant à sa contribution à la superposition. 

Les technologies quantiques peuvent utiliser des particules réelles appelées qubits moléculaires ou du matériel imitant le comportement des particules (comme les qubits supraconducteurs) pour effectuer des calculs d’une manière impossible pour les bits binaires, grâce à quatre principes clés que l’on ne trouve que dans les systèmes quantiques. 

1. Superposition : la superposition est l’état dans lequel une particule ou un système quantique peut représenter non seulement une possibilité, mais une combinaison de plusieurs possibilités. 
2. Intrication : l’intrication est le processus par lequel plusieurs particules quantiques sont corrélées plus fortement que ne le permettent les probabilités normales.
3. Décohérence : la décohérence est le processus dans lequel les particules et les systèmes quantum peuvent se décomposer, disparaître ou changer, se convertissant en états uniques mesurables par la physique classique.  
4. Interférence : l’interférence est le phénomène dans lequel des états quantum intriqués peuvent interagir et produire des probabilités plus ou moins probables.

En général, les qubits sont créés en manipulant et en mesurant des particules quantiques (les plus petits éléments constitutifs connus de l’univers physique, tels que les photons, les électrons, les ions piégés et les atomes) ou par des systèmes d’ingénierie qui imitent ces particules.

• Qubits supraconducteurs : fabriqués à partir de matériaux supraconducteurs fonctionnant à des températures extrêmement basses, ces qubits sont privilégiés pour leur rapidité d’exécution des calculs et leur contrôle précis. 

• Qubits à ions piégés : les particules ioniques piégées peuvent également être utilisées comme qubits et se distinguent par leurs temps de cohérence prolongés et leurs mesures de haute-fidélité. Les ions sont des atomes chargés électrique.

• Points (boîte) quantum : ils sont de petits semi-conducteurs qui capturent un seul électron et l’utilisent comme qubit, offrant un potentiel prometteur d’évolutivité et de compatibilité avec la technologie de semi-conducteurs existante. 

• Photons : les photons sont des particules de lumière individuelles utilisées pour envoyer des informations quantiques sur de longues distances via des câbles à fibres optiques et sont actuellement utilisés dans la communication quantique et la cryptographie quantique. 

• Atomes neutres : les atomes neutres courants chargés par des lasers sont bien adaptés à la mise à l’échelle et à l’exécution d'opérations.

Certains types de qubits sont mieux adaptés à certaines tâches, bien que tous les qubits connus restent très sensibles. Les QPU utilisés dans les ordinateurs quantiques fonctionnels nécessitent un matériel et des logiciels de support importants pour maintenir un calibrage approprié et gérer le bruit externe. Les solutions logicielles comme la fonctionnalité de la pile logicielle Qiskit d’IBM comportent des outils qui sont utilisés pour harmoniser les matérielles quantiques et classiques et effectuer la gestion des erreurs quantiques nécessaires pour éliminer les lectures inexactes grâce à l’automatisation.

Alors que la puce à l’intérieur d’un QPU a à peu près la même taille que les puces d’un CPU ou d’un GPU typique, les systèmes d’informatique quantique peuvent être aussi grands qu’une berline à quatre portes. Ce volume supplémentaire provient principalement des systèmes cryogéniques et de réfrigérateurs qui doivent refroidir les qubits à des températures plus froides que celles de l’espace cosmique pour maintenir la cohérence. Il comprend également d’autres composants classiques utilisés pour envoyer et appliquer des instructions et renvoyer des productions, qui peuvent être stockés à température ambiante.  

Les ordinateurs quantiques excellent dans la résolution de certains problèmes complexes ce qui permet d’accélérer le traitement de jeux de données à grande échelle. Du développement de nouveaux médicaments et du machine learning (ML) à la chaîne d’approvisionnement et à la modélisation de séries temporelles sur des données climatiques complexes, l’informatique quantique pourrait être la clé d’avancées dans de nombreux secteurs critiques.

Les QPU seront également utilisées dans le supercalcul quantique pour résoudre les problèmes les plus complexes et les plus difficiles auxquels l’humanité est confrontée aujourd’hui dans les domaines suivants : 

• Produits pharmaceutiques : les ordinateurs quantiques capables de simuler le comportement moléculaire et les réactions biochimiques peuvent accélérer considérablement la recherche et le développement de nouveaux médicaments et traitements médicaux qui peuvent sauver des vies. 

• Chimie : pour les mêmes raisons que les ordinateurs quantiques peuvent avoir un impact sur la recherche médicale, ils peuvent également fournir des solutions inédites pour atténuer les sous-produits chimiques dangereux ou destructeurs. L’informatique quantique pourrait permettre de mettre au point de meilleurs catalyseurs proposant des alternatives pétrochimiques ou de meilleurs procédés de dégradation du carbone nécessaires à la lutte contre les émissions dangereuses pour le climat. 

• Intelligence artificielle et machine learning : à mesure que l’intérêt et les investissements dans l’IA et les domaines connexes tels que le machine learning augmentent, les chercheurs poussent les modèles IA vers de nouveaux domaines, testent les limites de notre matériel existant et exigent une consommation d’énergie considérable. Il est prouvé que certains algorithmes quantiques pourraient être capables d'examiner les jeux de données d'une nouvelle manière, ce qui permet d'accélérer certains problèmes de machine learning.

• Science des matériaux : de nombreux problèmes de science des matériaux sont quantiques, et les accélérations quantiques dans ce domaine ont le potentiel d’apporter un avantage aux domaines allant de notre compréhension fondamentale de la matière aux problèmes industriels du stockage d’énergie, de l’énergie solaire, etc.

• Optimisation : l’optimisation efficace des ressources offre une valeur ajoutée à tout secteur d’activité. Toutefois, la complexité croissante de la logistique rend l’optimisation encore plus difficile. Les ordinateurs quantiques ne découvrent pas toutes les solutions en parallèle, du moins pas de la manière nécessaire à l’optimisation. Mais cela ne signifie pas qu’ils ne peuvent pas fournir de nouvelles solutions supérieures aux modèles existants. De nouvelles recherches émergent qui montrent comment et où le quantique peut apporter de la valeur pour l’optimisation, et dans quels délais. En fait, nous savons déjà que certains algorithmes d’approximation quantique s’exécutent efficacement (en temps polynomial) et donnent une solution optimale à 80 %.