Simular un procesador cuántico requiere 7.000 GPU, pero es un avance clave
La complejidad de los ordenadores cuánticos es extraordinaria. Un grupo de investigación de la Universidad de California en Berkeley ha logrado simular con precisión un pequeño procesador cuántico utilizando hardware convencional.
Para lograr su propósito, los investigadores emplearon casi 7.000 GPU durante 24 horas ininterrumpidas. El esfuerzo computacional fue titánico, pero consiguieron 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.
Un avance en la simulación de procesadores cuánticos
La simulación de un procesador cuántico es un desafío complejo. Los investigadores de Berkeley han llevado a cabo su simulación de un chip cuántico utilizando el superordenador Perlmutter, que contiene 7.168 GPU de NVIDIA.
El equipo de investigación ha destacado que no tienen conocimiento de que nadie haya realizado jamás un modelado físico de circuitos microelectrónicos a la escala completa del sistema Perlmutter. La precisión con la que han conseguido llevar a cabo el diseño y la simulación de su procesador cuántico es lo que realmente marca la diferencia.
La importancia de la precisión en la simulación
Los investigadores realizaron una simulación de nivel físico de onda completa, lo que significa que se importan detalles como el material utilizado en el chip, su diseño, cómo se cablea el metal, cómo se construyen los resonadores, cuál es el tamaño, la forma y el material utilizado.
Un futuro prometedor para la computación cuántica
Gracias a esta tecnología, en adelante será posible diseñar hardware cuántico en menos tiempo y de una forma más eficaz. El director del Acelerador de Sistemas Cuánticos de Berkeley, Bert de Jong, 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'