Narzędzia EDA oparte na mechanice kwantowej nadchodzą po Twoją płytę obwodu drukowanego

Co by było, gdyby Twoje narzędzia EDA mogły badać miliony konfiguracji obwodów naraz, odkrywając przełomowe rozwiązania w minutach zamiast tygodni? To obietnica projektowania wspomaganego przez kwantowe. W miarę jak obliczenia kwantowe przechodzą z teoretycznej obietnicy w praktyczne narzędzia, zaczynają transformować sposób, w jaki optymalizujemy obwody.

Tradycyjne narzędzia EDA zajmują się jedną iteracją projektu za każdym razem. Systemy kwantowe działają inaczej: oceniają ogromne przestrzenie rozwiązań równolegle, co umożliwia rozwiązywanie problemów, które kiedyś były zbyt skomplikowane lub czasochłonne, aby je badać. Inżynierowie już używają tych narzędzi do przyspieszania optymalizacji analogowej, modelowania nowych materiałów i symulacji systemów daleko poza zasięgiem klasycznych metod.

Optymalizacja kwantowa w projektowaniu obwodów

Optymalizacja wspomagana przez kwantowe wykracza poza projektowanie poszczególnych komponentów. Te narzędzia doskonale radzą sobie z rozwiązywaniem skomplikowanych zagadek, w tym problemów kombinatorycznych, aby poprawić wydajność obwodów analogowych. Algorytmy kwantowe mogą szybko przetwarzać miliony możliwych konfiguracji, więc dostajesz lepsze projekty w krótszym czasie.

W listopadzie 2024 roku NVIDIA ogłosiła współpracę z Google Quantum AI na SC24 (Międzynarodowa Konferencja na rzecz Wysokowydajnych Obliczeń, Sieci, Przechowywania Danych i Analizy). Partnerstwo to wykorzystuje platformę CUDA-Q do przyspieszenia projektowania procesorów kwantowych poprzez symulacje na dużą skalę. Wykorzystując superkomputery NVIDIA Eos wyposażone w 1024 GPU H100 Tensor Core, platforma stworzyła symulacje urządzeń do 40 kubitów, należące do największych jakie kiedykolwiek wykonano. Rozwiązanie to skróciło czas obliczeń z tygodni do minut – co stanowi duży postęp w skalowaniu sprzętu kwantowego, jednocześnie adresując problem szumu.

Badacze z Google Quantum AI oraz DeepMind opracowali również AlphaQubit – dekoder sieci neuronowej oparty na architekturze Transformer, służący do korekcji błędów kwantowych. Testowany na kwantowym procesorze Google’a Sycamore, AlphaQubit zredukował błędy o 6% w porównaniu do metod sieci tensorowych i wykazał adaptowalność do rzeczywistego szumu poprzez dwuetapowy proces szkolenia (wstępne szkolenie na danych syntetycznych + doprecyzowanie na danych eksperymentalnych). Ta współpraca podkreśla rosnącą rolę uczenia maszynowego w postępie w kierunku kwantowego obliczania tolerancyjnego na błędy.

Ponadto, Keysight i Google Quantum AI stworzyli nowe narzędzie do projektowania o nazwie Quantum Circuit Simulation (Quantum Ckt Sim), które już teraz okazuje się cenne w rozwoju obwodów kwantowych. Dodanie kwantyzacji strumienia w dziedzinie częstotliwości do ich narzędzi symulacyjnych poprawiło modelowanie nadprzewodzących obwodów kwantowych. Nowe narzędzie, opisane w artykule technicznym współautorstwa z Google AI, oferuje obszerną bibliotekę urządzeń kwantowych i zaawansowane funkcje kontrolne, aby poprawić dokładność i efektywność przepływów pracy w badaniach i rozwoju kwantowym.

Jak działa kwantowo-wzmocnione EDA

Kwantowo-wzmocnione EDA stosuje zasady mechaniki kwantowej do bardziej efektywnego rozwiązywania problemów projektowych. Tradycyjne narzędzia EDA oceniają opcje projektowe jedna po drugiej, podczas gdy systemy kwantowe wykorzystują superpozycję kwantową do jednoczesnego badania wielu możliwości.

Trzy główne podejścia umożliwiają kwantowo-wzmocnione EDA:

• Komputery kwantowe oparte na bramkach, które oferują elastyczne modele programowania
• Systemy kwantowego wyżarzania, zoptymalizowane do rozwiązywania dużych problemów kombinatorycznych
• Hybrydowe algorytmy kwantowo-klasyczne, które równoważą moc obu

Interfejs kwantowo-klasyczny

Inżynierowie elektronicy korzystający z narzędzi EDA wspomaganych technologią kwantową muszą zastanowić się, jak przezwyciężyć różnicę między obliczeniami kwantowymi a klasycznymi. Procesory kwantowe wymagają zaawansowanej elektroniki sterującej, która działa w temperaturach bliskich zera absolutnego – typowo 10-15 milikelwinów (mK) dla systemów nadprzewodzących. Tworzy to unikalne ograniczenia projektowe, które wpływają na cały łańcuch narzędzi.

Interfejs wymaga precyzyjnej kontroli czasu, z precyzją poniżej nanosekundy, do manipulowania stanami kwantowymi. Nowoczesne systemy używają specjalizowanych kriogenicznych obwodów CMOS działających w temperaturze 4 K (kelwinów) i są projektowane tak, aby utrzymać wydajność przy minimalizacji obciążenia termicznego. Z tego powodu zarządzanie mocą staje się kluczowe, ponieważ nawet małe zmiany temperatury mogą zakłócić operacje kwantowe. 

Implementacja i Integracja

Implementacja narzędzi EDA wspomaganych technologią kwantową wymaga dokładnej analizy, jak wpasowują się one w istniejące przepływy projektowe. W wielu przypadkach przetwarzanie kwantowe może być realizowane na specjalistycznych systemach sprzętowych lub usługach chmurowych, ale inżynierowie muszą najpierw przetworzyć problemy projektowe za pomocą klasycznych zasobów obliczeniowych, zanim prześlą je do narzędzi kwantowych.

Kluczem do sukcesu implementacji jest wybór odpowiednich problemów do rozwiązania metodami kwantowymi. Niektóre zadania projektowe, takie jak udoskonalanie projektów obwodów analogowych czy kwestie rozmieszczania i trasowania, są obecnie szczególnie dobrze przystosowane do podejść kwantowych. Tradycyjne metody będą nadal efektywniej radzić sobie z wieloma innymi zadaniami przez jakiś czas.

Najnowsze rozwinięcia w implementacji i integracji technologii kwantowych obejmują:

• Usługi kwantowe oparte na chmurze do eksperymentów: Niektóre wiodące firmy technologiczne, takie jak NVIDIA, oferują obecnie dostęp do sprzętu kwantowego i symulatorów, pozwalając inżynierom testować algorytmy kwantowe bez inwestowania w specjalistyczny sprzęt.
   
• Algorytmy inspirowane kwantowo na klasycznym sprzęcie: Badacze rozwijają klasyczne algorytmy, które naśladują zasady kwantowe, zapewniając niektóre z korzyści obliczeń kwantowych na istniejącym sprzęcie.

Rozważania kosztów i korzyści

Inwestycja w zdolności EDA wzmocnione kwantowo musi być zważona względem namacalnych wyników. Najnowsze badania pokazują, że metody kwantowe już dostarczają obiecującego zwrotu z inwestycji w kluczowych zadaniach optymalizacyjnych, z redukcją czasu symulacji z tygodni do dni i mierzalnymi ulepszeniami w wydajności urządzeń.

Chociaż technologia wciąż się rozwija, najbardziej udane implementacje skupiają się na konkretnych, dobrze zdefiniowanych wyzwaniach projektowych, gdzie kwant oferuje wyraźną przewagę. Zespoły, które zaczynają od małego i celują w odpowiednie przypadki użycia, odnoszą największe korzyści. 

Rozwijające się granice

W miarę ewolucji technologii kwantowej zobaczymy coraz bardziej zaawansowane aplikacje dostępne dla projektowania elektronicznego. W badaniach i rozwoju półprzewodników, kwantowe symulacje nowych materiałów i fizyki urządzeń przyspieszą tempo innowacji w chipach. Przyszłe narzędzia wzmocnione kwantowo mogą być w stanie automatycznie generować i optymalizować nowe topologie obwodów, sugerując projekty, o których większość inżynierów ludzkich mogłaby nawet nie pomyśleć.

Integracja obliczeń kwantowych z technikami sztucznej inteligencji umożliwi jeszcze bardziej futurystyczne możliwości. Narzędzia napędzane AI i wzmocnione kwantowo mają potencjał, by stać się aktywnymi partnerami w projektowaniu, pomagając inżynierom eksplorować bezprecedensowe przestrzenie projektowe i rozwijać rozwiązania, które przekraczają konwencjonalne limity projektowania.

Punkty wejścia dla inżynierów

Dla inżynierów chcących eksplorować kwantowo wzmocnione EDA, dostępnych jest już kilka praktycznych punktów wejścia:

• Korzystaj z usług kwantowych w chmurze, aby eksperymentować z modelami obwodów i algorytmami kwantowymi, takimi jak Amazon Braket, który zapewnia dostęp do sprzętu od IonQ, Rigetti i innych.
• Eksploruj techniki optymalizacji inspirowane kwantowo, używając znajomych narzędzi i języków poprzez platformy takie jak Microsoft Azure Quantum, który wspiera szereg symulatorów hybrydowych i klasycznych.
• Rozpocznij projektowanie sprzętu z uwzględnieniem technologii kwantowych, korzystając ze środowisk rozwojowych takich jak IBM’s Qiskit Metal, które integruje się z znanymi narzędziami EDA i obsługuje dostosowywanie w języku Python.

Przykłady te pokazują, jak duże firmy technologiczne aktywnie inwestują w zasoby dla inżynierów, w tym samouczki, symulatory i platformy chmurowe, które obsługują zarówno workflow inspirowane kwantowo, jak i prawdziwe przepływy kwantowe.

Umiejętności kwantowe dla inżynierów elektroników

Rośnie zapotrzebowanie na profesjonalistów z wiedzą o obliczeniach kwantowych. Inżynierowie posiadający poniższe umiejętności będą mieli mocną podstawę do rozwoju:

• Inżynieria mikrofalowa dla kontroli kubitów 4-8 GHz
• Zasady projektowania ASIC przy niskich temperaturach
• Świadome kwantowo przepływy narzędzi EDA
• Współprojektowanie architektury tolerującej błędy

Czołowe instytucje edukacyjne współpracują z wiodącymi firmami technologicznymi, aby rozwijać ścieżki kształcenia w dziedzinie inżynierii kwantowej, które opierają się na tradycyjnej wiedzy z zakresu elektroniki. Te programy łączą fizykę urządzeń kwantowych z praktycznym projektowaniem obwodów, budując most między dziedzinami klasycznymi a kwantowymi.

Narzędzia nowej generacji dla inżynierów nowej generacji

Integracja obliczeń kwantowych z automatyzacją projektowania elektronicznego radykalnie zmieni sposób, w jaki inżynierowie podchodzą do projektowania obwodów. Chociaż technologia ta jest nadal w fazie dojrzewania, jej potencjał do przyspieszenia i rozszerzenia procesu projektowania jest już oczywisty. Inżynierowie, którzy zaczną dzisiaj eksplorować EDA wzmocnione przez obliczenia kwantowe, będą dobrze przygotowani do prowadzenia następnej fali innowacji w projektowaniu elektronicznym.