Два ядра «Ханьюань-2» могут работать по-разному: в параллельном режиме они просто делят вычислительную нагрузку между собой, но интереснее второй вариант — «основной плюс вспомогательный». В этой конфигурации один массив кубитов выполняет полезные вычисления, а второй в реальном времени занимается коррекцией ошибок.
Технологически система построена на нейтральных атомах: лазерные ловушки охлаждают и удерживают отдельные незаряженные атомы, используя их в качестве кубитов. Потребление всей установки — менее 7 киловатт, что сравнимо с мощным домашним обогревателем, а не с гигантскими криогенными машинами.
Открытыми остаются два важных вопроса. Во-первых, дает ли интеграция двух массивов внутри одной машины реальное преимущество перед тем, чтобы просто масштабировать один большой массив? Во-вторых, работает ли коррекция ошибок на вспомогательном ядре достаточно быстро и надежно для реальных алгоритмов? Ответов на эти вопросы пока нет.
На первый взгляд, двести кубитов — совсем неплохо, однако сегодня таким количеством едва ли можно удивить. Западные квантовые машины на нейтральных атомах (например, у Atom Computing или QuEra) показывали такие значения еще три-пять лет назад.
Смущает обозревателей и непрозрачность заявления CAS Cold Atom Technology. Китайский разработчик не публикует конкретных метрик, а без них невозможно оценить, является ли двухъядерная архитектура прорывом или просто маркетинговым ходом.
Сама идея «двух ядер» подозрительно напоминает терминологию классических процессоров, пишет Tom’s Hardware. По сути, это частный случай модульных квантовых вычислений, которые на Западе развивают уже несколько лет. Размещение двух массивов в одном корпусе — не принципиально новый подход, а вопрос инженерной реализации.
У CAS Cold Atom Technology уже было первое поколение — «Ханьюань-1», но его технические характеристики также остались неизвестны.
Nvidia представила в прошлом месяце семейство открытых моделей искусственного интеллекта Ising, предназначенных для решения двух ключевых проблем квантовых вычислений — калибровки и коррекции ошибок. Модели помогают настраивать квантовые процессоры и в реальном времени обнаруживать и исправлять ошибки, делая системы более стабильными и масштабируемыми.
