El superordenador Perlmutter del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley contiene 7.168 GPU de NVIDIA
Gracias a esta tecnología en adelante será posible diseñar hardware cuántico más rápido y de una forma más eficaz
Laura López
Editora Sénior - TechLaura López
Editora Sénior - Tech Linkedin2553 publicaciones de Laura LópezLa complejidad de los ordenadores cuánticos es extraordinaria. En su construcción es posible apostar por varias estrategias muy diferentes, como, por ejemplo, los cúbits superconductores, las trampas de iones o los átomos neutros, entre otras tecnologías, pero todas ellas tienen algo en común: en gran medidasu potencia es una consecuencia de su complejidad. De la complejidad inherente a cualquier ingenio diseñado para aprovechar las leyes de la física cuántica.
Lo sorprendente es que, a pesar de su sofisticación y exotismo, ya es posible simular con precisión un pequeño procesador cuántico utilizando hardware convencional. De hecho, lo ha logrado un grupo de investigación del Acelerador de Sistemas Cuánticos y de la División de Matemáticas Aplicadas e Investigación Computacional de la Universidad de California en Berkeley (EEUU). Esta no es la primera vez que se simula un procesador cuántico, pero hasta ahora nadie había conseguido hacerlo emulando cada detalle físico antes de su fabricación.
Empieza una nueva era en el diseño de chips cuánticos
Ahí va un dato impactante: los investigadores de Berkeley que he mencionado en el párrafo anterior han llevado a cabo su simulación de un chip cuántico utilizando el superordenador Perlmutter, que contiene 7.168 GPU de NVIDIA. Para lograr su propósito emplearon casi todas estas GPU durante 24 horas ininterrumpidas, por lo que es evidente que el esfuerzo computacional fue titánico. Pero lo consiguieron. Lograron modelar un chip cuántico multicapa de 10 mm de anchura y 0,3 mm de grosor simulando con precisión cómo viajan e interactúan las señales dentro de este procesador.
En XatakaEEUU va a ser aún más agresivo con China con un propósito: impedir que continúe fabricando chips de vanguardiaEsta declaración de Andy Nonaka, uno de los científicos del Acelerador de Sistemas Cuánticos de Berkeley, expresa con claridad por qué este hito es tan importante:
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"No tengo conocimiento de que nadie haya realizado jamás un modelado físico de circuitos microelectrónicos a la escala completa del sistema Perlmutter"
"No tengo conocimiento de que nadie haya realizado jamás un modelado físico de circuitos microelectrónicos a la escala completa del sistema Perlmutter. Estábamos usando casi 7.000 GPU [...] Dividimos el chip en 11.000 millones de celdas de cuadrícula y pudimos ejecutar más de un millón de pasos de tiempo en siete horas, lo que nos permitió evaluar tres configuraciones de circuitos en un solo día. Estas simulaciones no habrían sido posibles en este plazo sin el sistema completo"
Lo que realmente marca la diferencia es la precisión con la que han conseguido llevar a cabo el diseño y la simulación de su procesador cuántico. "Realizamos una simulación de nivel físico de onda completa, lo que significa que nos importa qué material se usa en el chip, su diseño, cómo se cablea el metal (empleando niobio u otro tipo de cables metálicos), cómo se construyen los resonadores, cuál es el tamaño, la forma y el material utilizado [...] Nos importan esos detalles físicos y los incluimos en nuestro modelo", sostiene Nonaka.
A priori podemos concluir que utilizar casi 7.000 GPU durante 24 horas con el esfuerzo computacional y el gasto energético que implica este proceso para simular un chip cuántico de tan solo 10 mm de anchura y 0,3 mm de grosor no es ningún éxito. Pero sí lo es. Gracias a esta tecnología en adelante será posible diseñar hardware cuántico en menos tiempo y de una forma más eficaz. Bert de Jong, director del Acelerador de Sistemas Cuánticos de Berkeley, nos invita a mirar hacia el futuro de la computación cuántica con optimismo:
"Esta simulación sin precedentes es un paso crítico para acelerar el diseño y el desarrollo de hardware cuántico. Chips más potentes y de mayor rendimiento desbloquearán nuevas capacidades para los investigadores y abrirán nuevas vías en la ciencia"
Imagen | Generada por Xataka con Gemini
Más información | ScienceDaily
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