Informatique quantique hybride

L’informatique quantique hybride fait référence aux processus et à l’architecture d’un ordinateur classique et d’un ordinateur quantique travaillant ensemble pour résoudre un problème. Les ordinateurs classiques ont toujours été utilisés en informatique quantique pour définir des portes quantiques, contrôler la configuration de l’ordinateur quantique, soumettre des travaux et traiter les résultats de l’ordinateur quantique. Avec la dernière génération d’architecture d’informatique quantique hybride disponible dans Azure Quantum, hybride intégré, vous pouvez commencer à programmer des ordinateurs quantiques en combinant des instructions classiques et quantiques.

Architectures d’informatique quantique hybride

À mesure que la technologie quantique évolue et progresse, les processus classiques et quantiques deviennent de plus en plus intégrés. Microsoft a développé une taxonomie précise pour comprendre chaque architecture et ses avantages.

Architecture	Description
Informatique quantique par lots	Les clients locaux définissent des circuits et les envoient en tant que travaux à l’unité de traitement quantique (QPU), qui retourne le résultat au client. Toutefois, le traitement par lots de plusieurs circuits en un seul travail élimine l’attente entre les soumissions de travaux, ce qui vous permet d’exécuter plusieurs travaux plus rapidement. Parmi les exemples de problèmes qui peuvent tirer parti de l’informatique quantique par lots, citons l’algorithme de Shor et l’estimation de phase quantique simple.
Informatique quantique interactive (sessions)	Dans ce modèle, la ressource de calcul cliente est déplacée vers le cloud, ce qui entraîne une latence plus faible et une exécution répétée du circuit quantique avec différents paramètres. Les travaux peuvent être regroupés logiquement en une seule session et hiérarchisés par rapport aux travaux non de session. Bien que les sessions permettent des temps de file d’attente plus courts et des problèmes d’exécution plus longs, les états qubits ne persistent pas entre chaque itération. Les exemples de problèmes qui peuvent utiliser cette approche sont Variational Quantum Eigensolvers (VQE) et Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA).
Informatique quantique intégrée	Avec l’informatique quantique intégrée, les architectures classiques et quantiques sont étroitement couplées, ce qui permet d’effectuer des calculs classiques tout en conservant la cohérence des qubits physiques. Bien que limité par la durée de vie des qubits et la correction des erreurs, cela permet aux programmes quantiques de s’éloigner des circuits simples. Les programmes peuvent désormais utiliser des constructions de programmation courantes pour effectuer des mesures à mi-circuit, optimiser et réutiliser les qubits, et s’adapter en temps réel au QPU. L’estimation de phase adaptative et le Machine Learning sont des exemples de scénarios qui peuvent tirer parti de ce modèle.
Informatique quantique distribuée	Dans cette architecture, le calcul classique fonctionne avec les qubits logiques. Le temps de cohérence long fourni par les qubits logiques permet des calculs complexes et distribués sur des ressources cloud hétérogènes. Associée à un QPU composé d’un grand nombre de qubits, vous pouvez vous attendre à ce que cette architecture soit utilisée pour résoudre des problèmes tels que l’évaluation des réactions catalytiques complètes qui peuvent bénéficier aux applications commerciales et aux problèmes les plus difficiles auxquels l’humanité est confrontée, y compris la capture du carbone et la découverte de nouveaux médicaments.