A criação de modelos computacionais detalhados de chips quânticos ajuda os cientistas a prever como eles se comportarão antes de iniciarem a produção. Essa abordagem permite que os pesquisadores detectem problemas potenciais antecipadamente e garantam que os projetos funcionem conforme o esperado. No Berkeley Lab, o pesquisador do Quantum Systems Accelerator (QSA), Zhi Jacky Yao, e Andy Nonaka, do Departamento de Matemática Aplicada e Pesquisa Computacional (AMCR), estão desenvolvendo simulações eletromagnéticas avançadas para ajudar a desenvolver hardware quântico de próxima geração.
“O modelo computacional prevê como as decisões de projeto afetam a propagação das ondas eletromagnéticas no chip”, disse Nonaka, “para garantir o acoplamento adequado do sinal e evitar interferências indesejadas”.
Para realizar esta tarefa, a equipe utilizou ÁrtemisUma ferramenta de modelagem exaescala para simular e refinar um chip quântico desenvolvida através de uma colaboração entre o Laboratório de Nanoeletrônica Quântica de Irfan Siddiqui na Universidade da Califórnia, Berkeley e o Advanced Quantum Testbed (AQT) do Berkeley Lab. Yao apresentará a pesquisa em uma apresentação técnica na Conferência Internacional sobre Computação de Alto Desempenho, Rede, Armazenamento e Análise (SC25).
O design do chip quântico combina elementos da engenharia de micro-ondas com a complexidade da física em temperaturas extremamente baixas. Por esta razão, uma plataforma clássica de simulação eletromagnética como a ARTEMIS, originalmente desenvolvida no âmbito do Exascale Computing Project do DOE, é adequada para estudar estes sistemas.
Um enorme supercomputador lida com um minúsculo chip
Embora nem toda simulação exija recursos computacionais extremos, este projeto tem limitações. Para capturar os detalhes de um chip extremamente complexo, a equipe contou com o poder quase completo do supercomputador de Perlmutter. Ao longo de 24 horas, eles usaram quase todas as 7.168 GPUs NVIDIA para modelar um chip multicamadas de apenas 10 milímetros de diâmetro e 0,3 milímetros de espessura, com recursos tão pequenos quanto um mícron.
“Não conheço ninguém que já tenha feito modelagem física de um circuito microeletrônico em escala completa do sistema Perlmutter. Estávamos usando cerca de 7.000 GPUs”, disse Nonaka. “Desmontamos o chip em 11 bilhões de células de grade. Conseguimos executar mais de um milhão de passos de tempo em sete horas, o que nos permitiu avaliar três configurações de circuito em um dia no Perlmutter. Essas simulações não teriam sido possíveis neste período de tempo sem o sistema completo.”
Esse nível de precisão diferencia o trabalho. Muitas simulações simplificam os chips como “caixas pretas” devido aos limites computacionais, mas o acesso a milhares de GPUs permite aos pesquisadores modelar a estrutura física real e o comportamento dos dispositivos.
“Fazemos simulação de nível físico de onda completa, o que significa que nos preocupamos com o material que você usa no chip, o layout do chip, como você conecta o metal – nióbio ou outros fios de metal – como você constrói o ressonador, que tamanho, que formato, que material você usa”, disse Yao. “Nós nos preocupamos com esses detalhes físicos e os incorporamos em nosso modelo.”
Além dos detalhes estruturais, a simulação recria como o chip se comportará durante testes reais, incluindo como os qubits interagem entre si e com o restante do circuito.
Capturando comportamento quântico em tempo real
Ao combinar modelagem física detalhada com simulações baseadas no tempo, os pesquisadores alcançaram algo incomum. Sua abordagem usa as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo-lhes levar em conta efeitos não lineares e rastrear como os sinais evoluem.
A combinação dessas qualidades – o foco no design físico do chip e a capacidade de simular em tempo real – é parte do que torna a simulação única, Yao diz: “A combinação é útil, porque usamos equações diferenciais parciais, as equações de Maxwell, e fazemos isso no domínio do tempo para que possamos incorporar um comportamento não linear de nossas não linearidades.”
O projeto foi apoiado pelo NERSC por meio do programa Quantum Information Science @ Perlmutter, que aloca tempo de computação para esforços promissores de pesquisa quântica. Mesmo dentro desse programa, esta simulação destacou-se pela sua escala e ambição.
“Este esforço é um dos projetos quânticos mais ambiciosos de Perlmutter até o momento, usando o poder computacional do Artemis e do NERSC para capturar mais de quatro ordens de magnitude de detalhes em hardware quântico”, disse Katie Klimko, engenheira de computação quântica do NERSC que trabalhou no projeto.
Próximas etapas para modelagem quântica de chips
Olhando para o futuro, a equipe planeja expandir suas simulações para obter uma compreensão mais precisa do chip e de como ele funciona em sistemas maiores.
“Queremos fazer mais simulações quantitativas para que possamos fazer um pós-processamento e quantificar o comportamento espectral do sistema”, disse Yao. “Queremos ver como o qubit está ressonando com o resto do circuito. No domínio da frequência, queremos compará-lo com outras simulações no domínio da frequência para nos dar mais confiança de que, quantitativamente, a simulação está correta.”
Finalmente, o modelo será testado em relação à realidade. Depois que o chip for fabricado e avaliado experimentalmente, os pesquisadores compararão os resultados com suas previsões e refinarão a simulação de acordo.
Yao e Nonaka enfatizaram que esta conquista dependeu da estreita colaboração do Berkeley Lab e dos seus parceiros, incluindo AMCR, QSA, AQT e NERSC, que forneceram poder computacional e conhecimento técnico. Segundo o Diretor da QSA, Bert de Jong, este esforço representa um importante passo em frente.
“Esta simulação sem precedentes, possibilitada por uma ampla parceria entre cientistas e engenheiros, é um passo importante na aceleração do design e desenvolvimento de hardware quântico”, disse ele. “Chips quânticos mais fortes e eficientes irão desbloquear novas capacidades para os pesquisadores e abrir novos caminhos na ciência.”
