Rigetti Computing apre il suo Quantum Cloud Service (QCS) come beta pubblica
Rigetti Computing sta aprendo il proprio Quantum Cloud Service (QCS) per un beta testing pubblico. QCS utilizzerà l’architettura ibrida quantistica-classica che Rigetti ha scelto per il suo sistema, ed utilizzerà le nuove QPU per l’architettura Aspen (Quantum Processing Units) che Rigetti ha annunciato ad agosto. Le versioni iniziali di Aspen utilizzate per questa beta pubblica di QCS si basano su una configurazione a 16 qubit. Le versioni successive della famiglia Aspen si estenderanno fino a 128 qubit nel 2019, ma non è ancora chiaro se queste versioni a densità più elevata saranno aperte al pubblico.
Gli utenti riceveranno $ 5.000 in crediti di utilizzo QPU nel primo mese, che dovrebbero essere sufficienti per usufruire di oltre 5 ore di utilizzo su una GPU completa. Due GPU Aspen saranno disponibili per questo programma beta e gli utenti dovranno prenotare il tempo su uno dei QPU utilizzando un sistema online.
Il sistema QCS è unico perché ogni utente riceve una QMI (Quantum Machine Image) dedicata, preconfigurata con Forest SDK di Rigetti. Inoltre, l’architettura QCS ha alcune caratteristiche uniche progettate per migliorare in modo specifico le prestazioni sugli algoritmi ibridi. Questi includono la colocation di una CPU classica con l’unità di elaborazione quantistica, per eliminare i ritardi di trasmissione Internet, la compilazione parametrica per consentire di eseguire lo stesso programma quantistico con diversi parametri in fase di esecuzione e una capacità di reset qubit attiva, per consentire l’esecuzione rapida di programmi eliminando eventuali ritardi che determinerebbero il ritorno allo stato | 0> del qubit. Rigetti afferma che, tutte queste funzionalità insieme, possono fornire un aumento delle prestazioni fino a 30 volte rispetto a un modello di API Web.
Il Quantum Machine Images (QMI) sarà precaricato con alcune applicazioni di esempio: QCompress (compressione dei dati quantistici), QClassify (facilita la classificazione per addestrare i circuiti quantistici variazionali), QuantumFreeze (un gioco) e Quantum Feature Detection (funzioni di Quantum Machine Learning) e molti altri.
Per ulteriori dettagli, è possibile visualizzare i post sul blog di Rigetti che annunciano la versione beta pubblica di QCS e che forniscono ulteriori dettagli sulla loro architettura. Il blog intitolato Quantum Cloud Services Open in Public Beta può essere trovato qui, il blog intitolato Fast hybrid programming with Quantum Cloud Services è qui e il blog intitolato Meet Your Quantum Machine Image può essere visto qui.
