Qu’est-ce que le supercalcul quantique ?

Un superordinateur quantique est une connexion de nouvelle génération entre un ordinateur quantique et un superordinateur classique qui utilise des algorithmes d’atténuation et de correction des erreurs pour produire des résultats dans l’exécution pratique.

À l’ère de l’informatique quantique, le supercalcul quantique devrait aider les chercheurs à réaliser des avancées majeures dans les domaines des sciences des matériaux, du machine learning, de l’IA générative, de la physique des hautes énergies et bien plus encore, potentiellement avant les systèmes entièrement quantiques à grande échelle.

Un supercalculateur quantique entièrement réalisé utilise des middlewares avancés pour intégrer des circuits quantiques aux ressources classiques. Les supercalculateurs quantiques basés sur l’architecture IBM Quantum System Two (les éléments constitutifs du supercalcul quantique) combinent la technologie quantique avec les supercalculateurs traditionnels pour compléter et améliorer la performance des deux éléments. 

En 1994, le mathématicien du MIT Peter Shor a découvert un algorithme capable de diviser de grands nombres en facteurs premiers de manière exponentielle plus rapidement que les meilleurs algorithmes classiques, en utilisant un ordinateur quantique hypothétique. Deux ans plus tard, Lov Grover découvre un algorithme quantique capable de rechercher une base de données plus rapidement qu’un algorithme de recherche classique. Ces découvertes ont considérablement accéléré l’intérêt pour l’informatique quantique. 

Shor et Grover ont prouvé, du moins en théorie, qu’un ordinateur quantique utile peut traiter certaines workloads complexes plus rapidement que les méthodes classiques, soit des centaines de milliers d’années plus vite. Même les superordinateurs les plus avancés au monde, comme ceux utilisés dans les centres de données de premier plan et les universités, ne sont tout simplement pas capables de traiter de grands workflows quantiques assez rapidement. 

Ce n’est plus de la théorie : les processeurs quantiques comme IBM Quantum Heron ont prouvé la viabilité de l’informatique quantique. Cependant, les ordinateurs quantiques actuels sont limités par des obstacles tels que le nombre de qubits qu’ils peuvent traiter avec et les erreurs inhérentes au matériel quantique.

Le supercalcul quantique combine les forces de l’informatique quantique et de l’informatique classique, en utilisant les propriétés uniques des qubits pour effectuer des calculs autrement impossibles pour les systèmes classiques. Cette approche vise à surmonter les limites de l’informatique classique à haute performance en introduisant des ordinateurs quantiques dans les workflows existants, améliorant ainsi l’efficacité et la capacité de calcul des deux types de systèmes.

Voici quelques-unes des principales différences entre le HPC et le supercalcul quantique :

HPC traditionnel :

• Construit sur une architecture informatique classique
• Limité par le traitement binaire et l’évolutivité linéaire

Supercalculateur axé sur la technologie quantique :

• Comprend des ordinateurs quantiques pour utiliser des ressources quantiques et classiques dans des workloads parallèles
• Optimisé pour orchestrer le travail sur les clusters de calcul des ordinateurs quantiques et du HPC dans le même centre de données ou dans le cloud
• Offre des vitesses potentiellement exponentielles et une puissance de traitement supérieure à ce que l’informatique quantum ou classique peut fournir pour certains problèmes

Alors que l’informatique quantique expérimentale continue de progresser rapidement, nous prévoyons que le supercalcul quantique sera essentiel pour obtenir un avantage quantique, l’étape par laquelle les chercheurs mesurent si une machine quantique peut surpasser le matériel classique simulant un système quantique ou toute autre méthode classique pour la résolution d’un problème pratique. Cependant, l’informatique quantique ne devrait pas complètement remplacer l’informatique classique. Au lieu de cela, les supercalculateurs quantiques combinent des ordinateurs quantiques et des ordinateurs classiques, chaque type de système travaillant ensemble pour exécuter des calculs au-delà de ce qui est possible sur l’un ou l’autre.

À l’échelle mondiale, de nombreuses installations de superordinateurs ont déjà commencé à intégrer du matériel d’informatique quantique, notamment Jupiter en Allemagne, Fugaku au Japon et PSNC en Pologne. Dans le cadre de la feuille de route d’IBM Quantum, IBM espère construire des supercalculateurs quantiques avec des milliers de qubits logiques d’ici 2033.

Contrairement aux ordinateurs traditionnels, les ordinateurs quantiques utilisent les qualités fondamentales de la physique quantique pour résoudre potentiellement des problèmes complexes. Les quatre principes clés des ordinateurs quantiques sont les suivants :

• 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.
• Intrication : l'intrication est le processus par lequel plusieurs particules quantum sont corrélées plus fortement que ne le permettent les probabilités normales.
• Décohérence : la décohérence est le processus dans lequel les particules et les systèmes quantiques peuvent se décomposer, disparaître ou changer, se convertissant en états uniques mesurables par la physique classique.
• Interférence : l’interférence est le phénomène dans lequel des états quantum intriqués peuvent interagir et produire des probabilités plus ou moins probables.

Alors que les ordinateurs classiques s’appuient sur des bits binaires (zéros et uns) pour stocker et traiter les données, les ordinateurs quantiques peuvent encoder encore plus de données à la fois en utilisant des bits quantiques, ou qubits, en superposition.

Un qubit peut se comporter comme un bit traditionnel et stocker une valeur nulle ou un, mais sa puissance provient de sa capacité à stocker des superpositions : une combinaison pondérée de zéro et un en même temps. Lorsqu’il est combiné, un ensemble de qubits en superposition peut stocker plus d’informations que le même nombre de bits. Cependant, chaque qubit ne peut générer qu’un seul bit d’information à la fin du calcul. Les algorithmes quantiques fonctionnent en stockant et en manipulant l’information d’une manière inaccessible aux ordinateurs classiques, ce qui permet d’accélérer la résolution de certains problèmes.

Le contrôle des qubits nécessite un matériel délicat, sensible aux interférences, et qui doit être conservé à des températures extrêmement froides. Les chercheurs quantiques utilisent la réfrigération cryogénique pour maintenir les qubits à des températures plus froides que le vide de l’espace. 

Actuellement, le matériel quantique est coûteux, volumineux et source d’erreurs. Bien que les chercheurs s’efforcent quotidiennement de relever les défis liés à la construction d’ordinateurs quantiques de plus grande taille, l’informatique quantique ne devrait pas remplacer complètement l’informatique traditionnelle de sitôt, voire jamais. En effet, l’informatique quantique est mieux adaptée à certains problèmes complexes.

En quelques minutes, un ordinateur quantique peut potentiellement résoudre un problème de simulation qui prendrait des centaines de milliers d’années à un supercalculateur traditionnel. Cette accélération des performances, connue sous le nom d’avantage quantique, n’a été prouvée que théoriquement. Cependant, les ordinateurs quantiques IBM ont déjà démontré la fonctionnalité quantique, la capacité de résoudre des problèmes à une échelle qui dépasse la simulation classique par force brute. 

L’informatique quantique repose sur les principes de la mécanique quantum, qui décrivent comment les particules subatomic se comportent différemment de la physique au niveau macro. Mais comme la mécanique quantum fournit les lois fondamentales de l’ensemble de notre univers, à un niveau subatomic, chaque système est un système quantum.

Pour cette raison, nous pouvons dire que même si les ordinateurs conventionnels sont également construits sur des systèmes quantiques, ils ne parviennent pas à tirer pleinement parti des propriétés quantiques lors de leurs calculs. Les ordinateurs quantiques tirent un meilleur parti de la mécanique quantique pour effectuer des calculs que même les ordinateurs à haute performance ne peuvent pas réaliser. 

Les modèles de calcul classiques utilisent des chaînes de chiffres binaires (bits) pour réduire toutes les informations en code binaire composé de zéros et de uns. En utilisant un ensemble de portes logiques simples, comme AND, OR, NO et NAND, nous pouvons traiter ces informations pour effectuer des calculs avancés. Cependant, chaque porte logique ne peut agir que sur un ou deux bits à la fois. Nous déterminons « l’état » d’un ordinateur classique en fonction des états de tous ses bits. Les ordinateurs classiques utilisent des transistors et des semi-conducteurs pour stocker et traiter les informations binaires. 

Les ordinateurs quantiques utilisent un type particulier de matériel quantique appelé unité de traitement quantique (QPU) pour stocker et traiter les données différemment. Les ordinateurs classiques utilisent des transistors pour stocker des bits d’information, mais les ordinateurs quantiques utilisent des qubits généralement constitués de particules quantiques (celles qui se comportent comme les plus petits blocs de construction connus de l’univers physique). Contrairement aux bits traditionnels, les qubits contiennent plus de deux états d’information. 

Alors qu’un ordinateur numérique peut se trouver dans un seul état, les qubits d’un ordinateur quantique peuvent se trouver dans plusieurs états logiques à la fois au cours d’un calcul. Ce phénomène est connu sous le nom de superposition : une troisième position représentant la valeur zéro, la valeur un, et toutes les positions entre les deux en fonction d’une probabilité. À la fin du calcul, chaque qubit supposera la valeur zéro ou un avec une probabilité correspondant à sa contribution à la superposition.

Différents types de qubits conviennent mieux à différents cas d’utilisation et systèmes. IBM utilise des qubits supraconducteurs privilégiés pour plus de rapidité et un contrôle précis. Les qubits fabriqués à partir de photons (particules de lumière individuelles) sont couramment utilisés dans la communication quantique et la cryptographie quantique. Parmi les autres types de qubits, citons les ions piégés, les atomes neutres et les électrons uniques détenus par de petits semi-conducteurs appelés points quantiques.  

L’unité de traitement quantique (QPU) est au cœur d’un supercalculateur quantique. Le QPU d’IBM inclut le matériel qui prend en charge les circuits d’entrée et de sortie, ainsi qu’une puce semi-conductrice multicouche gravée avec des circuits supraconducteurs. Ce sont ces circuits qui contiennent les qubits utilisés pour effectuer les calculs et les portes qui effectuent des opérations sur eux. Les circuits sont divisés en une couche avec les qubits, une couche avec des résonateurs pour la lecture et plusieurs couches de câblage pour l’entrée et la sortie. Le QPU comprend également les interconnexions, les amplificateurs et les composants de filtrage des signaux.

Le type de qubit physique utilisé par IBM est constitué d’un condensateur supraconducteur connecté à des composants appelés jonctions Josephson qui se comportent comme des inducteurs non linéaires sans perte. En raison de la nature supraconductrice du système, le courant qui traverse les jonctions de Josephson ne peut prendre que des valeurs spécifiques. Les jonctions Josephson espacent également ces valeurs spécifiques afin que seules deux d’entre elles soient accessibles.

Le qubit est ensuite encodé dans les deux valeurs les plus basses du courant, qui deviennent alors zéro et un (ou est une superposition de zéro et un). Les programmeurs modifient les états des qubits et les relient à des instructions quantiques, communément appelées portes. Il s’agit d’une série de micro-ondes spécialement conçues. 

Pour que les qubits fonctionnent à la température requise, certains composants du QPU doivent être conservés dans un réfrigérateur à dilution, qui les maintient au froid avec de l’hélium liquide. D’autres composants QPU nécessitent du matériel informatique classique à température ambiante. Ensuite, le QPU est connecté à l’infrastructure d’exécution, qui assure également l’atténuation des erreurs et le traitement des résultats. Voilà ce qu’est un ordinateur quantique.

L’intégration des systèmes quantiques et classiques est réalisée grâce à des solutions cloud hybrides middleware qui facilitent une interaction transparente entre les deux. Cette approche hybride permet de garantir que les unités de traitement quantiques peuvent être utilisées efficacement au sein d’ordinateurs quantiques connectés aux cadres informatiques existants, maximisant ainsi leur impact sans nécessiter une refonte complète des infrastructures actuelles.

Malgré les récents progrès, le contrôle des qubits constitue un défi majeur. Le bruit externe et la diaphonie entre les signaux de commande détruisent les propriétés quantiques fragiles des qubits, et le contrôle de ces sources de bruit a joué un rôle clé dans le développement de supercalculateurs quantiques utiles. 

Parallèlement aux améliorations matérielles, les chercheurs ont démontré leur capacité à gérer certains bruits en utilisant des algorithmes d’atténuation des erreurs qui analysent la manière dont le bruit du système modifie les résultats du programme. Les chercheurs utilisent ces informations pour créer un modèle de bruit, puis recourent à l’informatique classique pour obtenir un résultat sans bruit sur la base des prédictions du modèle. L’atténuation des erreurs quantiques fait partie du chemin continu qui mènera le matériel quantique d’aujourd’hui vers les ordinateurs quantiques tolérants aux pannes de demain.

Dans la vidéo suivante, Andrew Eddins et Youngseok Kim, chercheurs d’IBM Quantum, expliquent le rôle crucial que l’atténuation des erreurs jouera dans l’obtention d’une informatique quantique utile à court terme.

Contrairement à l’atténuation des erreurs, où le post-traitement corrige le bruit après un calcul, la correction d’erreur quantique peut éliminer le bruit en temps réel pendant le traitement, sans qu’il soit nécessaire de créer d’abord un modèle de bruit spécifique. Bien qu’efficace jusqu’à un certain point, l’atténuation des erreurs est limitée à grande échelle. À mesure que les circuits quantiques gagnent en complexité, la correction d’erreur reste efficace dans les systèmes à grande échelle.

La correction d’erreur quantique nécessite de nombreuses ressources (plus de qubits et plus de portes dans un circuit). Un calcul avec plus de qubits nécessite beaucoup plus de qubits pour la correction d’erreur. Un meilleur matériel et de meilleurs codes de correction des erreurs rapprochent la correction des erreurs de la réalité. En début d’année, IBM a publié un nouveau type de mémoire de correction d’erreur qui peut tout à fait être mis en œuvre sur des ordinateurs quantiques à court terme.

Le tricotage de circuits est une technique qui décompose un problème informatique quantique en plusieurs problèmes, puis les exécute en parallèle sur différents processeurs quantiques. Les ordinateurs quantiques et classiques combinent précisément les résultats individuels pour obtenir un résultat concluant. Le tricotage de circuits permet aux chercheurs dans le domaine quantique d’exécuter des circuits quantiques de manière beaucoup plus efficace en incorporant l’informatique classique au traitement quantique. 

Les conceptions courantes des « ordinateurs quantiques » envisagent souvent un seul QPU, utilisant des millions de qubits physiques, pour exécuter des programmes indépendamment. Jay Gambetta, vice-président de Quantum et membre d’IBM, explique : « Au lieu de cela, nous envisageons des ordinateurs incorporant plusieurs QPU, exécutant des circuits quantiques en parallèle avec des ordinateurs classiques distribués. Une autre technique s’appuie sur le calcul classique pour la majeure partie du calcul, en ne gardant que la pièce la plus quantique pour le processeur quantique.

Pour atteindre des échelles suffisamment grandes pour résoudre des problèmes avec des ordinateurs quantiques, il faut la correction des erreurs et des QPU plus grands ou plusieurs QPU connectés. En plus de Qiskit, le logiciel d’informatique quantique à pile complète d’IBM pour l’exécution de workloads quantiques, IBM développe également le middleware pour gérer la précision des circuits et le provisionnement dynamique des ressources.

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 à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, en passant par les défis liés à la science des matériaux et au changement climatique, l’informatique quantique pourrait être la clé de percées dans plusieurs secteurs critiques.

• 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 celles pour lesquelles les ordinateurs quantiques pourraient avoir un impact sur la recherche médicale, ils pourraient 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.

• Machine learning : à mesure que l’intérêt et les investissements dans l’intelligence artificielle (IA) et des domaines connexes tels que le machine learning augmentent, les chercheurs se demandent si certains algorithmes quantiques pourraient être capables d’examiner les datasets d’une nouvelle manière, afin d’accélérer certains problèmes de machine learning.

Les ordinateurs quantiques, tels qu’ils existent aujourd’hui, sont des outils scientifiques utiles pour exécuter des programmes spécifiques au-delà de la capacité de force brute des simulations classiques, du moins lors de la simulation de certains systèmes quantiques. Cependant, dans un avenir prévisible, l’informatique quantique fonctionnera en tandem avec le supercalcul classique moderne et futur pour être utile. En réponse, les chercheurs quantiques se préparent à un monde où les supercalculateurs classiques pourront utiliser des circuits quantum pour résoudre des problèmes.

Les principaux défis du supercalcul quantiques sont de faire mûrir le middleware qui permet aux ordinateurs classiques et quantiques de communiquer, ainsi que les défis généraux auxquels sont confrontés les ordinateurs quantiques eux-mêmes. Avant d’obtenir un avantage quantique, les développeurs ont identifié les obstacles clés suivants à surmonter.

Un ordinateur quantique à grande échelle entièrement réalisé nécessite des millions de qubits physiques. Cependant, les contraintes pratiques du matériel rendent la mise à l’échelle des puces uniques à ces niveaux extrêmement difficile. En tant que solution, IBM développe des Interconnects de nouvelle génération capables de déplacer des informations quantiques sur plusieurs puces. Cette solution offre une évolutivité modulaire permettant d’atteindre les qubits requis pour effectuer la correction d’erreur. IBM prévoit de démontrer ces nouvelles interconnexions, appelées l-couples et m-couplers, avec des puces de preuve de concept appelées Flamingo et Crossbill, respectivement. Ces coupleurs sont responsables de la mise à l’échelle des puces. IBM prévoit de faire la démonstration des c-coupleurs d’ici la fin de l’année 2026 avec une puce appelée Kookaburra. Ils sont chargés d’aider à la correction des erreurs.

Alors que les processeurs quantiques qui s’appuient sur des qubits utilisés en informatique quantique ont le potentiel de surpasser massivement les processeurs basés sur des bits, les processeurs quantiques actuels ne peuvent supporter que quelques qubits potentiels. À mesure que la recherche progresse, IBM prévoit d’introduire d’ici 2029 un système quantique doté de 200 qubits logiques, capable d’exécuter 100 millions de portes quantiques, puis d’atteindre 2 000 qubits logiques capables d’exécuter 1 milliard de portes à l’horizon 2033.  

Bien que puissants, les qubits sont également assez sujets aux erreurs, nécessitant de grands systèmes de refroidissement capables de créer des températures inférieures à celles de l’espace cosmos. Les chercheurs développent actuellement des moyens de faire évoluer les qubits, l’électronique, l’infrastructure et les logiciels afin de réduire l’encombrement, les coûts et la consommation d’énergie.

La cohérence des qubits est brève, mais essentielle, pour générer des données quantiques précises. La décohérence, le processus dans lequel les qubits ne fonctionnent pas correctement et produisent des résultats inexacts, est un obstacle majeur pour tout système quantique. La correction des erreurs quantiques nécessite d’encoder l’information quantique dans un nombre de qubits supérieur à celui requis par le calcul lui-même. En 2024, IBM a annoncé un nouveau code historique de correction d’erreur environ 10 fois plus efficace que les méthodes précédentes. Bien que la correction d’erreurs ne soit pas un problème résolu, ce nouveau code ouvre la voie à l’exécution de circuits quantiques avec un milliard de gates logiques ou plus. 

L’avantage quantique nécessite deux composants. Le premier concerne les circuits quantiques viables, et le second est un moyen de démontrer que ces circuits quantiques sont en fait la meilleure façon de résoudre un problème quantique par rapport à toute autre méthode de pointe. La découverte de nouveaux algorithmes quantiques est donc la clé pour faire évoluer les technologies actuelles de l’utilité quantique vers l’avantage quantique. 

L’essentiel de la découverte des algorithmes quantiques repose sur une pile logicielle stable et hautement performante pour écrire, optimiser et exécuter des programmes quantiques. Qiskit d’IBM est de loin le logiciel quantique le plus utilisé au monde. Il est basé sur Python et composé d’un SDK open source et d’outils et de services complémentaires, utiles pour les exécutions à la fois sur la flotte d’ordinateurs quantiques supraconducteurs d’IBM et sur des systèmes qui utilisent des technologies alternatives, telles que des ions piégés dans des champs magnétiques ou l’annealing quantique.