[L’instant tech] L’Europe veut atteindre l’avantage quantique plus rapidement grâce aux supercalculateurs

Le forum Teratec, qui se tient en ligne du 22 au 24 juin, accueille des représentants du consortium européen HPCQS. Leur objectif : intégrer d’ici à 2023 un accélérateur quantique dans un supercalculateur. Une solution permettant d’accélérer l’arrivée d’un avantage quantique.

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Maquette de la machine quantique de Pasqal, qui sera installée dans les centres de calcul de Jülich et du CEA.

Les ordinateurs quantiques actuels sont loin d’être parfaits. Sujets à de nombreuses erreurs et à des temps de cohérence limités, ils ne peuvent pas encore démontrer un avantage par rapport aux supercalculateurs conventionnels. Pour autant, la communauté scientifique et industrielle n’entend pas attendre l’arrivée d’un ordinateur quantique parfait, dit universel, pour profiter des atouts du calcul quantique.

Une solution émerge pour cela : hybrider les deux types de processeurs sur une même plate-forme. En Europe, le consortium HPCQS – soutenu par le programme EuroHPC – va créer d’ici à 2023 le premier calculateur européen intégrant un accélérateur quantique d’au moins 100 qubits, fourni par la pépite française Pasqal. Plusieurs représentants du projet étaient présents au forum Teratec, qui se tient en ligne du 22 au 24 juin.

Développer le logiciel

"La clé d’une application réussie du calcul quantique est son hybridation avec le HPC [calcul haute performance]", considère Kristel Michielsen, responsable de l’informatique quantique du centre de calcul de Jülich. Ce centre allemand sera, avec le Très grand centre de calcul du CEA (TGCC), l’un des deux à recevoir un accélérateur quantique dans le cadre du programme. "Nous voulons un ordinateur quantique profondément intégré dans un système hybride, continue-t-elle. Cela signifie qu’un logiciel sera capable d’exploiter à la fois le système quantique et le système conventionnel dans un même programme."

Pour l’instant, la chercheuse se contente d’un système hybride factice qui utilise des cartes graphiques (GPU) pour simuler un circuit quantique. Fonctionnant grâce à l’émulateur d’Atos – Quantum Learning Machine (QLM), qui peut simuler une quarantaine de qubits – cette approche ne permet pas de prouver un avantage quantique. Mais elle aide à développer les couches logicielles nécessaires à l’intégration d’un vrai système hybride.

C’est notamment l’un des chantiers de la société allemande ParTec, spécialiste en logiciels de gestion des supercalculateurs. "L’idée est d’intégrer l’ordinateur quantique et son interface comme un module dans la gestion du supercalculateur", présente Thomas Moschny, directeur technique de la société.

Il explique que ce module quantique pourrait être intégré au même titre qu’un module de calcul neuromorphique ou d’analyse de données. "Cela permet de faciliter les échanges de données entre les systèmes quantiques et conventionnels et de déléguer les étapes de pré et post-traitement à d’autres modules", détaille-t-il. Cette architecture modulaire devrait se retrouver au cœur du fonctionnement de l’accélérateur du consortium HPCQS.

Ces travaux iront de pair avec ceux menés par Atos depuis 2016, qui se concentrent sur les interactions entre systèmes quantiques et conventionnels. "Nous développons un algorithme de compilation permettant d’exploiter au mieux le hardware [le système physique] pour un problème donné", expliquait à L’Usine Nouvelle Cyril Allouche, directeur du programme R&D Quantum de l’entreprise de services du numérique (ESN), en novembre 2020.

Des applications multiples

En ligne de mire, des cas d’application nombreux et variés "pour la simulation complexe, l’intelligence artificielle, l’analyse de données et la recherche scientifique et industrielle", énumère Kristel Michielsen. Pour le français Naval Group, qui s’intéresse à l’informatique quantique depuis 2020, le calcul hybride devrait par exemple apporter un avantage dans le traitement d’images ou encore l’optimisation des trajectoires de ses appareils.

Au niveau scientifique, l’hybridation des calculs permettrait notamment de mieux estimer les performances d’un matériau utilisé… pour fabriquer un ordinateur quantique. Accélérant ainsi son développement. Il permettrait aussi de réduire les quantités de données nécessaires à l’entraînement de modèles d’apprentissage machine, ou encore de simuler des systèmes physiques complexes. 

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