La mesure des performances a guidé le monde de l’informatique traditionnelle depuis sa création, des benchmarks SPEC® pour les CPU au benchmark BLAS pour les GPU, qui domine le classement Top-500. L’informatique quantique est encore trop récente pour avoir défini un benchmark spécifique de référence, mais les années à venir seront cruciales pour en définir un.
Le projet BACQ de l’initiative quantique MetriQs-France, financée par France 2030, vise à proposer les éléments constitutifs d’une évaluation centrée sur les applications pour les QPU pouvant mener à une standardisation, tant au niveau européen (CEN/CENELEC) qu’international (ISO/CEI). La série de tests de référence repose sur quatre principaux domaines d’application considérés comme la pierre angulaire de l’utilisation future des QPU : les problèmes d’optimisation, la résolution de systèmes linéaires, la factorisation en nombres premiers et les simulations quantiques de problèmes à n-corps. Ces applicatifs sont étudiés conjointement par les instituts List, Irig et IphT du CEA.
Étudier l’avantage applicatif, tout en garantissant l’équité du test, nécessite d’autoriser une grande flexibilité dans le choix d’implémentation des tests, afin de tirer parti des forces de chaque famille de QPU. Cela nécessite de développer une expertise propre à chaque architecture. L’approche est ainsi pertinente pour une large gamme de technologies de QPU, tant les QPU à portes que les QPU analogiques (aussi appelés « simulateurs quantiques »).
Elle est ainsi robuste aux évolutions des QPUs vers l’ère du calcul quantique tolérant aux fautes (FTQC).
Les réalisations récentes portent sur une étude approfondie d’un problème d’optimisation classique : la série Gn de Maximum Cardinality Matching[1], menée en collaboration avec l’équipe d’informatique quantique de ZF-Jülich, le plus grand centre HPC allemand ; la résolution de systèmes linéaires utilisant les recuits quantiques DWave® [2]. La première étude fournit un catalogue des meilleures pratiques pour exploiter les QPU Dwave® et offre un aperçu de leurs capacités et limites pour la résolution de problèmes pour lesquels ils sont spécifiquement conçus. La seconde démontre que, pour les problèmes que ces QPU ne devaient pas traiter initialement, ils obtiennent finalement un avantage polynomial par rapport au calcul classique dans certaines conditions.
Ces résultats fournissent des premières briques de constitution de benchmark pour les processeurs quantiques.
Bien que le FTQC soit nécessaire pour atteindre une accélération potentiellement exponentielle, l’ère NISQ ouvre déjà un potentiel d’accélération polynomiale dans certaines applications, ouvrant ainsi la voie à l’Utilité Quantique (QU).
Les technologies quantiques sont souvent entourées de mythes dans la perception du public. C’est le rôle de la science et de la métrologie de permettre leur adoption en toute confiance. C’est l’ambition du CEA, d’Eviden, de Thales et de Teratec en concevant des solutions d’évaluation des performances applicatives pour les QPU dans le cadre du projet.
