Caractéristiques principales
Accelerated emulations

Accès à un émulateur photonique exclusive

Quandela et Scaleway unissent leurs forces pour proposer une offre unique et attrayante qui exploite les capacités des GPU haute performance et garantissant des calculs ultra rapides dépassant de cent fois les performances des processeurs conventionnels (voir le benchmark)

Increased qubit count

Jusqu’à 31 qubits sans erreur

La consommation matérielle requise par l’émulation quantique augmente de manière exponentielle avec le nombre de qubits, ce qui rend difficile l'exécution de plus que quelques qubits sur un ordinateur ordinaire. Nos plateformes optimisées abordent ce problème en permettant des émulations stables et à plus grande échelle pour concevoir des algorithmes plus larges sans se préoccuper des erreurs matérielles.

Many platforms

L'informatique quantique sans installation

Nous proposons aux chercheurs et aux développeurs des plateformes d'émulation de calcul quantique rapides et pratiques. Une plateforme est une unité de traitement quantique (QPU) émulée par une instance de Scaleway. Chaque plateforme est facturée par minute en fonction du coût de l'émulateur et de l'instance sous-jacente.

Perceval built-in provider

Scaleway intégré dans Perceval

Perceval est un kit de développement de quantique photonique écrit en Python permettant la conception de circuits et leur exécution sur votre machine locale ou sur un ordinateur distant. Scaleway est disponible depuis Perceval en tant que fournisseur intégré et permet d'exécuter des circuits quantiques sur des instances distantes. Pour concevoir vos circuits photoniques, vous pouvez vous appuyer sur une série de tutoriels Jupyter Notebook.

Dedicated Sessions

Sessions dédiées

Démarrez une session sur une plateforme, puis exécutez vos jobs quantiques sur celle-ci sans avoir à vous soucier du temps d’attente d’un matériel mutualisé. Une fois votre session terminée, vous conservez la trace de vos anciens jobs. Si vous gérez un atelier de formation ou souhaitez collaborer avec d'autres personnes, vous pouvez partager les sessions entre participants grâce à un système de déduplication.

world

Service globalisé

Concentrez-vous sur votre activité quantique et la conception d'algorithmes, nous nous occupons de l'exécution. Les centres de données de Scaleway sont répartis dans 3 régions européennes : fr-par, pl-waw et nl-ams, alimentés par des énergies durables."

Pourquoi l'émulation quantique est importante ?

Les émulateurs quantiques sont inévitables dans la période actuelle et à venir, constituant le principal moyen de concevoir des algorithmes quantiques affranchis des contraintes associées au matériel quantique.

Dans le paysage actuel, les ordinateurs quantiques sont sujets à produire des erreurs lors des opérations, comme illustré dans la Figure 1. Cette ère quantique de calcul bruité ou Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) perdurera jusqu'à l'émergence de l'informatique quantique tolérante aux erreurs (FTQC). En attendant, l'émulation se pose comme le seul moyen de simuler des qubits sans erreur.

Emulation into the quantum ecosystem Emulation into the quantum ecosystem

Les émulateurs sont des outils permettant d'économiser du temps, offrant aux chercheurs et programmeurs une plateforme accessible pour explorer et développer des algorithmes quantiques, éliminant ainsi la dépendance, le temps d’attente dû au nombre limité des de réels ordinateurs quantiques sur le marché.

En réduisant l'écart entre l'informatique quantique théorique et les applications industrielles, les émulateurs jouent un rôle de catalyseur dans la formation de nouvelles générations de programmeurs et permet de préparer le terrain pour l'adoption généralisée de la technologie quantique.

Une nouvelle étape pour l'émulation photonique

Notre méthode pour évaluer un émulateur quantique consiste à exécuter des circuits toujours plus grands jusqu'à ce que nous atteignons les limitations matérielles. Nous créons des circuits carrés, par exemple 24x24 ou 30x30, respectivement le nombre de qubits et le nombre de portes quantiques (ie: la profondeur). Ces portes sont choisies aléatoirement parmi Pauli X, Y, Z et Hadamard.

Ces carrés, conçus via le SDK Perceval, sont ensuite exécutés sur des configurations répandues et sur notre service QaaS sur différentes plateformes.

Benchmark for 1000 shots on square-circuits Benchmark for 1000 shots on square-circuits

Comme illustré dans la Figure 2, nos plateformes accélérées par GPU présentent une accélération substantielle pour une taille de circuit équivalente, prenant moins d'une seconde par rapport à 241 secondes pour Apple M2 ou 695 secondes pour un Intel i7.

Nous remarquons également que, dans les configurations locales, nous rencontrons des limitations en exécutant des circuits avec plus de 11 qubits en raison d'une forte exigence de mémoire. En revanche, notre plateforme accélérée par GPU H100 nous permet d'étendre jusqu'à 31 qubits en 2 heures.

Tarifs
Type de plateformeFournisseur de simulationInstance de simulationIntégrationsNombre maximal de qubitsPerformances (circuits de 20 photons)Prix
sim:sampling:p100QuandelaNvidia Tesla P100Perceval, API29 photons,
80 modes*		1.06s**3,12€/h***
sim:sampling:h100QuandelaNvidia H100Perceval, API31 photons,
192 modes*		0.36s**6,55€/h***

* 2 modes, 1 photon peut être utilisé pour coder un qubit logique.
** Pour un échantillonnage de 10k photons
*** Offre limitée, facturée à la minute

Cas d'utilisation
Storage
Machine learning

Les algorithmes Quantum machine learning (QML), tels que les réseaux neuronaux quantiques et les algorithmes quantiques variationnels (VQA), offrent des avantages pour manipuler de vastes ensembles de données et optimiser des modèles complexes. Ce domaine émergent peut combiner des algorithmes et des données provenant de domaines classiques et/ou quantiques, menant à des approches hybrides passionnantes.

Storage
Prétraitement pour l'IA et incorporation de données

Même si nous sommes encore à l'ère du NISQ (Noisy Intermediate Scaled Quantum), nous pouvons envisager à moyen terme tirer parti des circuits quantiques pour réduire la dimension des données et améliorer leur encodage. Ce nouveau type de prétraitement peut considérablement augmenter l'entropie de vos jeux de données.

Storage
Simulation

La simulation du comportement des molécules et des matériaux au niveau quantique est très intensive en calcul et souvent insoluble pour les ordinateurs classiques. Les algorithmes quantiques peuvent potentiellement modéliser les interactions moléculaires avec une grande précision, ouvrant la voie à des avancées dans la découverte de médicaments, la science des matériaux et la modélisation climatique.

Storage
Optimisation

Les algorithmes quantiques accélèrent la résolution de problèmes d'optimisation, qui consistent à trouver la meilleure solution parmi un grand ensemble de solutions possibles. Ils explorent simultanément plusieurs possibilités, permettant une résolution plus efficace des défis complexes.

Aide-mémoire

Installez le SDK Perceval

bash

$ pip3 install --upgrade pip
$ pip3 install perceval_quandela==0.10.4

    Créez une session sur une plateforme

    quantum.py

    import perceval.providers.scaleway as scw

    session = scw.Session(
    platform="sim:sampling:h100",
    project_id="scw-project-id",
    token="scw-secret-key"
    )

    session.start()

    Obtenez et configurez votre processeur distant

    quantum.py

    import perceval as pcvl

    proc = session.build_remote_processor()
    proc.set_circuit(pcvl.Circuit(m=2, name="circuit") // pcvl.BS.H())
    proc.with_input(pcvl.BasicState("|1,1>"))

    Enfin, exécutez le circuit et obtenez le résultat de votre job.

    quantum.py

    sampler = pcvl.algorithm.Sampler(proc)
    job = sampler.samples(10)
    print(job)

    Fermez votre session une fois votre travail terminé.

    quantum.py

    session.stop()

    FAQ

    L'informatique quantique est un domaine informatique qui repose sur des mécanismes quantiques pour effectuer certains types de calculs de manière beaucoup plus efficace que les ordinateurs classiques "binaires".

    Un qubit, ou bit quantique, est l'unité de stockage élémentaire en informatique quantique. Les qubits, tout comme les bits classiques, reposent sur des phénomènes physiques pour stocker des données.

    Quandela produit un ordinateur quantique photonique, les photons sont utilisés pour stocker et manipuler les données. Ils sont manipulés à travers de minuscules fibres optiques appelées modes, et les opérations sont effectuées avec des diviseurs de faisceau et des déphaseurs. Manipuler un photon directement au lieu d'un qubit abstrait lui permet de tirer un avantage significatif en termes de calcul.

    Un qubit logique est une unité de stockage d'informations abstraite conçue pour être tolérante aux erreurs et résistante dans le temps aux opérations quantiques. Il est construit à partir d'un ensemble de centaines ou de milliers de qubits physiques. Les qubits physiques sont généralement plus proches du matériau quantique et plus instables.

    Non, tous les algorithmes quantiques envoyés sur notre plateforme sont exécutés sur des émulateurs.

    Absolument, soyez patient ! Nous avons l'intention de lancer de nouvelles plateformes basées sur de nouveaux types d'instances, ou de nouveaux émulateurs.

    L'ère du NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) correspond à notre période actuelle où les ordinateurs quantiques sont trop bruités et sujets aux erreurs pour effectuer des calculs pertinents. C'est pourquoi les émulateurs quantiques émergent, permettant aux développeurs de concevoir et d'expérimenter des algorithmes quantiques.

    Pas encore. Mais vous pouvez déjà utiliser Qiskit et le convertir en un circuit compatible avec Perceval.

    Oui, le service QaaS sera disponible via une API dans le SDK Python de Scaleway.

    Oui, vous pouvez consulter la page GitHub de Perceval.

    Non, il s'agit d'une technologie propriétaire.