ในยุคเศรษฐกิจดิจิทัลที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การขยายขีดความสามารถในการประมวลผลแบบก้าวกระโดดเป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งต้องอาศัยสถาปัตยกรรมการคำนวณที่หลากหลายและทำงานร่วมกันเป็นระบบ - รวมถึงการคำนวณควอนตัม (quantum computing) ที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ข้ามข้อจำกัดด้วยเทคโนโลยีควอนตัมบนทรัพยากรแบบคลาสสิก

การคำนวณควอนตัมมีศักยภาพในการเร่งความเร็วสำหรับการจำลองสถานการณ์ การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด และการใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ทีม IT ทั่วโลกกำลังสำรวจว่าการคำนวณควอนตัมจะมีบทบาทในการดำเนินงานในอนาคตอย่างไร

แต่มีความเข้าใจผิดทั่วไปว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมาแทนที่การคำนวณแบบคลาสสิกทั้งหมด และสามารถเข้าถึงได้ผ่านอุปกรณ์ควอนตัมจริงเท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นแบบในองค์กรหรือผ่านการเข้าถึงคลาวด์ระยะไกล

ความจริงแล้ว ในขั้นตอนการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ เราสามารถสร้างสภาพแวดล้อมควอนตัมสำคัญบนทรัพยากรแบบคลาสสิกได้ ทำให้เทคโนโลยีเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้นำด้าน IT ที่ต้องการสำรวจเทคโนโลยี ตลอดจนผู้ที่ได้ก้าวแรกไปแล้วและต้องการปรับปรุงอัลกอริธึมที่มีอยู่

แพลตฟอร์มจำลองแบบไฮบริดจาก Dell Technologies และ IBM

Dell Technologies ได้ทดสอบแพลตฟอร์มจำลองแบบไฮบริดที่ใช้ Dell PowerEdge R740xd และสร้างด้วยบริการคอนเทนเนอร์โอเพนซอร์สสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมของ IBM ที่เรียกว่า Qiskit Runtime แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจำลอง Qiskit Runtime ในระบบของตนเอง และสำรวจว่าแอปพลิเคชันควอนตัมจะทำงานอย่างไรโดยใช้ตัวจำลอง

"แพลตฟอร์มจำลองแบบไฮบริดนี้เป็นก้าวสำคัญสำหรับระบบนิเวศ Qiskit และอุตสาหกรรมควอนตัมโดยรวม" Jay Gambetta รองประธานฝ่ายควอนตัมของ IBM กล่าว "แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับ Qiskit Runtime บนทรัพยากรคลาสสิกของตนเอง ทำให้ทั้งผู้ใช้ใหม่และนักพัฒนาควอนตัมที่มีประสบการณ์สามารถสร้างและปรับปรุงอัลกอริธึมของพวกเขาได้ง่ายขึ้น เรารอคอยที่จะร่วมงานกับ Dell เพื่อขยายขอบเขตของอุตสาหกรรมควอนตัม"

ประโยชน์ของ Qiskit Runtime

สภาพแวดล้อม Qiskit Runtime สามารถทำการคำนวณโดยใช้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหลายสัปดาห์ให้เสร็จสิ้นภายในเพียงวันเดียว เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Qiskit เทคโนโลยีนี้เป็นโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์ ช่วยให้สามารถบูรณาการและนวัตกรรมจากบุคคลที่สามเพื่อผลักดันอุตสาหกรรมไปข้างหน้าได้

แพลตฟอร์มจำลองแบบไฮบริดจะช่วยให้ระบบนิเวศของนักพัฒนาเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและเร่งการสำรวจกรณีการใช้งานและการพัฒนาอัลกอริธึม

ผลการทดสอบและประโยชน์ที่สำคัญ

รายละเอียดเต็มของโซลูชันที่ทดสอบมีอยู่บน GitHub โดยมีข้อสรุปสำคัญจากการทดสอบดังนี้:

การติดตั้งที่รวดเร็ว

• แพลตฟอร์มทำการประมวลผลทั้งแบบคลาสสิกและควอนตัมบนแพลตฟอร์มคลาวด์เนทีฟ เช่น Kubernetes
• ลูกค้าสามารถติดตั้งบนโครงสร้างพื้นฐานในองค์กรได้ง่าย
• ก่อนหน้านี้ ผู้ใช้ต้องส่งข้อมูลและเวิร์กโหลดสำหรับการประมวลผลผ่านคลาวด์

เวลาในการประมวลผลที่เร็วขึ้น

• วงจรควอนตัมแต่ละวงจรไม่จำเป็นต้องถูกประมวลผลและรอคิวแยกกันอีกต่อไป
• องค์ประกอบคลาสสิกของอัลกอริธึมบูรณาการอย่างใกล้ชิดกับทรัพยากรควอนตัม
• ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพและลดเวลาการพัฒนา

ความปลอดภัยที่สูงขึ้น

• การคำนวณแบบคลาสสิก รวมถึงการประมวลผลข้อมูล การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด และการดำเนินการอัลกอริธึม สามารถทำได้ภายในองค์กร
• ให้ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่สูงขึ้น
• ไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลและเวิร์กโหลดไปยังบุคคลที่สาม

ประสิทธิภาพด้านต้นทุนและทางเลือก

• การใช้ความสามารถผ่านโซลูชันโครงสร้างพื้นฐานในองค์กรอาจให้ประสิทธิภาพด้านต้นทุนและประโยชน์เพิ่มเติมเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิม
• โมเดลนี้ให้ความยืดหยุ่นในการเลือกโซลูชันควอนตัม เนื่องจากสามารถทำงานโดยใช้ตัวจำลอง Qiskit Aer หรือโซลูชันที่เทียบเท่าอื่นๆ

การวางแผนโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการคำนวณควอนตัม

เมื่อปริมาณเวิร์กโหลดสำหรับการคำนวณควอนตัมเพิ่มขึ้น โครงสร้างพื้นฐานแบบคลาสสิก ซึ่งประกอบด้วยเซิร์ฟเวอร์และเดสก์ท็อปแบบดั้งเดิม รวมถึงการจัดเก็บข้อมูล เครือข่าย GPU และ FPGA ก็จำเป็นต้องปรับขนาดตามไปด้วย

ผู้นำด้าน IT ต้องการแพลตฟอร์มที่ช่วยให้พวกเขาสามารถจำลองทั้งการคำนวณควอนตัมและคลาสสิกบนโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ซึ่งเป็นสิ่งที่แพลตฟอร์มจำลองแบบไฮบริดนี้มอบให้

โซลูชันที่ทดสอบนี้เน้นย้ำถึงโอกาสใหม่ๆ ที่คุ้มค่าในการสำรวจการคำนวณควอนตัม เราเพียงแค่เริ่มต้นสัมผัสพื้นผิวของการคำนวณควอนตัมเท่านั้น