Im Reich der Supercomputer gibt es keine Fenster. 24 Stunden, 7 Tage die Woche wird hier im Dunkeln gerechnet. Menschen kommen nur vorbei, wenn die Technik gewartet werden muss oder Modifikationen notwendig sind. Solche Besuche müssen rechtzeitig angemeldet werden. Am Einlass gibt es eine Ausweiskontrolle, das Handy bleibt aus. Die Hochleistungsmaschinen am Leibniz-Rechenzentrum in Garching bei München sind gut abgeschirmt – sie funktionieren eben am besten, wenn man sie in Ruhe lässt. Hier steht einer der schnellsten Computer Deutschlands, der SuperMUC-NG, dessen Prozessor sich auf insgesamt 86 wuchtige Metallschränke verteilt. Er hat eine Spitzenleistung von 26,9 Petaflops, das bedeutet, er schafft fast 27 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde. Forschende aus Physik, Chemie, Medizin, Geo-, Umwelt- und Ingenieurwissenschaften nutzen seine gigantische Rechenpower, um einige der kniffligsten Rätsel der modernen Wissenschaft zu lösen.

Doch selbst die rund um die Uhr arbeitenden Supercomputer kommen bisweilen an ihre Grenzen. Bei hochkomplexen Modellierungen mit extrem vielen Parametern ist die Anzahl der zu testenden Möglichkeiten so groß, dass die Rechenmonster Jahre oder gar Jahrzehnte beschäftigt wären. Das ist etwa der Fall, wenn das Klima, komplizierte Moleküle oder riesige Verkehrsströme simuliert werden sollen. Für solche Fragestellungen hat der SuperMUC-NG im Sommer 2024 Unterstützung bekommen: vom Quantencomputer Q-Exa. »Das ist das erste Mal, dass ein Quantenprozessor direkt mit einem High-Performance-Computer verbunden wurde«, berichtet Dieter Kranzlmüller, Informatiker und Leiter des LRZ. Ähnliche Hybridsysteme aus Quanten- und Supercomputern werden derzeit an verschiedenen Standorten weltweit aufgebaut und getestet; in Europa sollen bis Ende 2025 etwa zehn Systeme einsatzbereit sein. Sie sollen die ersten sinnvollen Einsatzmöglichkeiten für Quantencomputer liefern.

Denn Fachleute sind sich einig, dass es noch dauern wird, bis Quantencomputer zur Verfügung stehen, die eigenständig und weitgehend fehlerfrei arbeiten. »Wir möchten die Technik aber heute schon dort nutzen, wo sie Vorteile gegenüber herkömmlichen Computern hat«, sagt Kranzlmüller. Daraus entstand die Idee, Hybridsysteme zu schaffen, bei denen der Quantencomputer bei speziellen Fragestellungen einspringt. Der Supercomputer ist weiterhin für den Großteil der Arbeit verantwortlich und sorgt für einen stabilen Workflow; der Quantenrechner unterstützt, sobald sein herkömmlicher Partner nicht mehr weiterkommt oder zu lange für die Problemlösung brauchen würde.

Doch nicht nur in München wird mit solchen Hybridsystemen experimentiert. Auch an der Universität Innsbruck gibt es ein Projekt zur Verknüpfung von Super- und Quantencomputern – allerdings als Cloud-Lösung. Denn nach aktuellem Stand der Technik müssen die Systeme nicht zwangsweise räumlich nah beieinanderstehen. Das liegt daran, dass die Kommunikationsschnittstellen ohnehin nicht schnell genug arbeiten. Heißt: Die zeitliche Verzögerung der Datenübertragung – auch über weite Strecken – ist für die Rechengeschwindigkeit der Hybride zumindest bisher noch zweitrangig. Der österreichische Quantenphysiker Thomas Monz vergleicht die Verknüpfung der beiden Rechensysteme mit einem handelsüblichen Desktop-PC: »Wenn man ein Spiel mit aufwändiger Grafik spielt oder ein Video bearbeiten will, dann wird die Aufgabe von der Grafikkarte übernommen. Ganz ähnlich wird der Quantencomputer bei bestimmten Problemen einspringen.«

Zu ersten Testzwecken hat man in Innsbruck den Quantenrechner IBEX Q1 des Start-ups AQT in die Hochleistungsrechner-Umgebung der Hochschule integriert. Die Maße des IBEX Q1 sind mit der standardisierten Rack-Infrastruktur von Rechenzentren kompatibel, weshalb er sich vergleichsweise einfach installieren lässt. »Perspektivisch wollen wir klassisches High-Performance-Computing und Quantum Computing möglichst unkompliziert für viele Nutzer zugänglich machen – so dass man vom eigenen Computer aus beide Technologien gleichzeitig verwenden kann«, erklärt Monz. »Am Ende wird man gar nicht merken, welches Gerät die Berechnungen schließlich durchführt.«

Schneller und effizienter

Auch am Forschungszentrum Jülich (FZJ) werden eifrig Hybridsysteme entwickelt. Noch gibt hier der Supercomputer JUWELS mit einer Rechenleistung von 85 Petaflops den Ton an. Doch schon bald wird ihm JUPITER Konkurrenz machen, der als erster europäischer Supercomputer die Grenze von einer Trillion Rechenoperationen pro Sekunde überschreiten soll. Zu ersten Testzwecken haben Jülicher Forschende ein kleines Fünf-Qubit-System mit JUWELS verknüpft (siehe auch »Was sind Qubits«). Demnächst solle außerdem ein Quantensimulator mit 100 Qubits folgen, erzählt Kristel Michielsen, Leiterin des Institute for Advanced Simulation am FZJ. Ein solcher Quantensimulator ist weniger flexibel als universell programmierbare Quantencomputer und deshalb nur für bestimmte Aufgaben sinnvoll nutzbar. Im Jahr 2025 soll zudem ein Quantenprozessor bestehend aus 30 Ionenfallen-Qubits mit der Supercomputer-Infrastruktur verbunden werden. »Die Quantenrechner werden bestimmte Operationen beschleunigen und dabei viel weniger Energie verbrauchen als unsere traditionellen Rechenmaschinen«, fasst Michielsen die Vorteile zusammen. »Wir wollen das Beste aus zwei Welten vereinen.«

Selten passt die Metapher der »zwei Welten« so gut wie bei den Hybridcomputern. Denn tatsächlich entspringen die beiden Rechnertypen zwei vollkommen unterschiedlichen physikalischen Weltanschauungen: der klassischen und der quantenmechanischen. Deren Realitäten sind grundverschieden, was sich in der Arbeitsweise der beiden Technologien widerspiegelt. Die Recheneinheiten der herkömmlichen Computer, die Bits, können nur die beiden Zustände 0 oder 1 einnehmen – denn in einer klassischen Welt ist immer klar definiert, was sich wo befindet. Beim Quantencomputer gibt es dagegen auch überlagerte Zustände; ein Teilchen kann auf unterschiedlichen Energieniveaus gleichzeitig sein. Aus dieser Tatsache ergibt sich die Überlegenheit eines Quantenrechners: Seine Qubits können auch alle Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Damit steigt die Rechenleistung eines Quantencomputers theoretisch ins Unermessliche (siehe »Wie ein Quantencomputer arbeitet«).

In der Praxis warten aber etliche Hürden. Zum Beispiel treten die nutzbaren Quantenzustände in der Regel nur bei extrem kalten Temperaturen auf, was meist zu sehr aufwändigen Gerätedesigns führt. Hinzu kommt, dass die quantenmechanischen Recheneinheiten sehr instabil und schwer zu kontrollieren sind. Daher besteht eine große Herausforderung darin, eine genügend große Anzahl an Qubits robust miteinander zu verschalten, so dass überhaupt sinnvolle und fehlerfreie Rechenoperationen ausgeführt werden können.

Bislang hat die Mehrzahl der Quantencomputer noch vergleichsweise wenige Recheneinheiten. Der Quantencomputer in Innsbruck von AQT kann beispielsweise auf bis zu 20 Ionenfallen-Qubits zurückgreifen. Eine Besonderheit ist dabei, dass das Gerät keine spezielle Kühlung oder Vibrationsdämmung braucht, wie sie bei anderen Arten von Quantencomputern notwendig ist. Am LRZ in Garching arbeitet man ebenfalls mit 20 Qubits, die allerdings aus supraleitenden Schaltkreisen bestehen. Die Anzahl der Qubits soll schrittweise steigen. »Wenn wir bei 50 Qubits angelangt sind, hat der Quantencomputer mehr Rechenpower als unser Supercomputer«, sagt Kranzlmüller. Er stellt jedoch augenblicklich klar: »Es ist ein Irrglaube, dass man irgendwann alles auf Quantencomputer umstellen könnte.« Die futuristischen Geräte würden herkömmliche Rechner nicht ersetzen, vielmehr handle es sich um Computer für Spezialanwendungen.

Michielsen ist gleicher Meinung: »Wir glauben nicht, dass Quantenrechner künftig universelle Systeme sein werden, die jede Berechnung selbst durchführen können.« Für relativ simple Aufgaben wie Additionen oder Multiplikationen sei die Technologie zum Beispiel nicht geeignet. »Das wäre einfach nicht effizient.« Trotz des viel höheren Energieverbrauchs eines Supercomputers – der Q-Exa wird voraussichtlich in fünf Jahren nur so viel Strom benötigen wie der SuperMUC-NG an zwei Tagen –, werde es Anwendungen geben, die sich darauf energiesparender lösen lassen, so die einhellige Meinung. »Es kommt einfach auf die Art des Problems an«, sagt Kranzlmüller.

Fachleute sehen vor allem zwei Anwendungsbereiche für Quantencomputer: zum einen alle Optimierungsaufgaben, bei denen die Kombination an Möglichkeiten exponentiell wächst – dazu gehören Fragestellungen aus der Chemie, den Material- oder den Klimawissenschaften –, und zum anderen die Simulation von quantenmechanischen Effekten auf der kleinsten Teilchenebene. Das könnte etwa die Modellierung von Phasenübergängen in Atomen sein oder Effekte wie die Supraleitung, bei der Strom ohne Widerstand fließt. »Für diese Bereiche wird uns der Quantencomputer Möglichkeiten erschließen, die wir bisher nicht haben«, sagt Kranzlmüller.

Völlig neuartige Programme

Noch steckt die Entwicklung einer grundlegenden Programmierumgebung für Quantenrechner inklusive entsprechender Algorithmen in den Kinderschuhen. Anders als in der traditionellen Softwareentwicklung müssen sich vor allem quantenmechanische Konzepte wie Superposition und Verschränkung in den Codes widerspiegeln. Wegen der Überlagerung der Zustände können Qubits zudem deutlich mehr Informationen gleichzeitig verarbeiten als herkömmliche Computer. Bei manchen Problemklassen sind sie daher dramatisch schneller.

Die quantenbasierten Algorithmen unterscheiden sich also fundamental von den klassischen Versionen, was bei den Hybridsystemen für eine zusätzliche Herausforderung sorgt: Die Software muss sowohl die traditionelle als auch die quantenmechanische Herangehensweise berücksichtigen. Aus diesem Grund werden die Codes aufgeteilt in einen Abschnitt, der auf dem klassischen Computer, und einen, der auf einer Quantenmaschine läuft. Dieses Prinzip verlangt aber nach einer völlig neuen Struktur der Datenbibliotheken. »Solche grundlegenden Dinge wollen wir mit den ersten Hybridsystemen nun erkunden«, sagt Monz.

In Innsbruck testen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zum Beispiel eine bestimmte Klasse von Algorithmen, die herkömmliche Parameter quantenmechanisch optimieren: »Das kann man sich wie eine Apparatur mit Drehknöpfen vorstellen«, sagt Monz. Die Knöpfe repräsentieren klassische, die Apparatur quantenmechanische Optimierungsmechanismen. »Jetzt dreht man die Knöpfe so lange, bis der Apparat am Ende das beste Ergebnis ausspuckt.«

Ein Anwendungsbeispiel ist etwa die Suche nach der dreidimensionalen Struktur von Molekülen. Die Positionen der einzelnen Atome im Raum sind klassische Parameter. Man kann nun unterschiedliche Konstellationen einstellen (Drehknöpfe), die den jeweiligen Positionen der Atome entsprechen. Die jeweils zugehörige Bindungsenergie des Moleküls errechnet sich dann auf quantenmechanische Weise (Apparatur). Diese gemischte Optimierung übermittelt ein Anwender nun so lange zwischen den Maschinen hin und her, bis das Minimum für die Bindungsenergie gefunden ist. Denn mit ihr kennt man auch die gesuchte Struktur des Moleküls; dessen Gesamtenergie entspricht stets dem Minimum einer Potenzialkurve. Michielsen beschreibt eine ähnliche Situation aus den Klimawissenschaften: »Ich kann mir vorstellen, dass der Großteil einer Klimamodellierung auf dem Supercomputer läuft, nur für sehr komplexe Optimierungsfragen – etwa der Betrachtung des Kohlenstoffkreislaufs – wird an den Quantenrechner abgegeben.« Diese Strategie könnte Zeit und Energie sparen, sagt sie.

Bislang werden die Prozesse noch händisch oder über programmierte Befehle zwischen den beiden System hin- und hergegeben. Künftig soll sich das ändern: »Der Algorithmus wird irgendwann automatisch erkennen, wann es sinnvoll ist, eine Aufgabe dem Quantenrechner zu übergeben«, sagt Monz. Um dafür die besten Lösungen zu entwerfen, brauche es allerdings noch passende Bewertungsmaßstäbe für die Hybridsysteme. Denn ohne diese lässt sich die Qualität einer Berechnung nicht einordnen. »Solche Einflussgrößen könnten zum Beispiel die Schnelligkeit, die Stabilität oder der Energieverbrauch des Systems sein«, sagt Monz. Es gelte jetzt, nach sinnvollen Anhaltspunkten dafür zu suchen. Erst dann lassen sich die neuen Systeme und die zugehörigen Algorithmen miteinander vergleichen.

»Alle Experimente, die wir momentan durchführen, dienen dazu, den Umgang mit den Geräten zu lernen. Bald wollen wir aber erste echte Anwendungsfälle rechnen«Dieter Kranzlmüller, Leiter LRZ

»Alle Experimente, die wir momentan durchführen, dienen dazu, den Umgang mit den Geräten zu lernen«, sagt Kranzlmüller. »Bald wollen wir aber erste echte Anwendungsfälle rechnen.« Gemeinsam mit einem Projektpartner aus den Materialwissenschaften möchten die Forscherinnen und Forscher dann beispielsweise neue Stoffe mit gewünschten Funktionen entdecken. »Das heißt, wir definieren vorab die Eigenschaften, die ein Material haben soll und versuchen dann genau die richtige chemische Zusammensetzung zu finden«, sagt Kranzlmüller. Daneben forsche man daran, digitale Zwillinge von Patienten zu erstellen, um die personalisierte Medizin voranzutreiben. »In der Molekularbiologie gibt es Bereiche, in denen Quanteneffekte eine Rolle spielen«, erklärt Kranzlmüller. Deshalb könnten auch hier die Hybridcomputer einen Mehrwert bringen.

Ähnlich wie in Jülich wird in München zusätzlich daran gearbeitet, mit den Hochleistungsrechnern einen anderen Typ Quantenprozessor zu verknüpfen, der auf Ionenfallen-Qubits basiert. »Ich vermute inzwischen, dass wir für unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche Quantencomputer nutzen werden«, erläutert Kranzlmüller den Grund hinter den Aktivitäten. Michielsen sieht das ähnlich: »Alle Versionen haben ihre eigene Charakteristik – und je nach Problemstellung könnten unterschiedliche Typen von Quantencomputer in Frage kommen«, sagt sie. »So haben die Nutzerinnen und Nutzer zusätzlich die Möglichkeit, verschiedene Technologien zu testen.«

Mit diesen vielfältigen Kombinationen hat man dann letztlich »das Beste aus allen Welten«, hofft Kranzlmüller. Bis dahin gibt es jedoch noch viele offene Fragen in dieser neuen Partnerschaft zu klären: Wer übernimmt welche Arbeit? Wie kommunizieren die Rechner am besten? Wer von beiden gibt den Takt vor? Q-Exa und SuperMUC-NG sind derweil schon dabei, die Chancen und Grenzen ihrer Beziehung auszuloten – im Dunkeln versteht sich.