在將其Grace Hopper芯片直接與量子處理器集成，并在經(jīng)典超級計算機上展示模擬量子系統(tǒng)的能力之間，英偉達(dá)本月在量子計算領(lǐng)域掀起了波瀾。

英偉達(dá)當(dāng)然已經(jīng)做好了利用后者的準(zhǔn)備。它制造了超級計算機使用的GPU，與人工智能開發(fā)人員渴望的GPU相同。這些GPU作為在經(jīng)典計算機上模擬數(shù)十個量子位的工具也很有價值。新的軟件開發(fā)意味著研究人員現(xiàn)在可以使用越來越多的超級計算資源來代替真正的量子計算機。

但模擬量子系統(tǒng)是一項要求極高的挑戰(zhàn)，而這些要求就在背后若隱若現(xiàn)。

經(jīng)典計算機在模擬量子硬件方面有兩個作用。首先，量子計算機構(gòu)建者可以使用經(jīng)典計算來測試他們的設(shè)計。倫敦帝國理工學(xué)院博士后研究員Jinzhao Sun表示：“經(jīng)典模擬是理解和設(shè)計量子硬件的一個基本方面，通常是驗證這些量子系統(tǒng)的唯一手段?！?/p>

另一方面，經(jīng)典計算機可以運行量子算法來代替實際的量子計算機。正是這種能力讓研究分子動力學(xué)、蛋白質(zhì)折疊和新興的量子機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員特別感興趣，所有這些都受益于量子處理。

經(jīng)典模擬并不是真正量子物品的完美替代品，但它們經(jīng)常制作合適的傳真。世界上只有這么多量子計算機，而經(jīng)典模擬更容易訪問。經(jīng)典模擬還可以控制困擾真實量子處理器的噪音，并經(jīng)常破壞量子運行。紐約州厄普頓布魯克黑文國家實驗室的計算機科學(xué)和機器學(xué)習(xí)研究員Shinjae Yoo表示，經(jīng)典模擬可能比真正的量子模擬慢，但研究人員仍然可以節(jié)省時間。

因此，捕獲是一個大小問題。由于量子系統(tǒng)中的一個量子位與該系統(tǒng)中的其他量子位糾纏在一起，因此精確模擬該系統(tǒng)的需求呈指數(shù)級增長。根據(jù)經(jīng)驗，每增加一個量子位，模擬所需的經(jīng)典內(nèi)存量就會增加一倍。從單個GPU移動到整個八個GPU節(jié)點需要增加三個量子位。

許多研究人員仍然夢想著在這個指數(shù)斜率上盡可能地向上推進(jìn)。Yoo說：“如果我們正在進(jìn)行分子動力學(xué)模擬，我們希望有更大數(shù)量的原子和更大規(guī)模的模擬，以獲得更真實的模擬。”

GPU可以加速量子模擬

GPU是關(guān)鍵的立足點。Yoo說，用GPU換CPU可以將量子系統(tǒng)的模擬速度提高一個數(shù)量級。這種加速可能并不令人驚訝，但由于GPU之間發(fā)送信息的瓶頸，很少有模擬能夠充分利用這一優(yōu)勢。因此，大多數(shù)模擬都停留在一個多GPU節(jié)點甚至該節(jié)點內(nèi)的單個GPU的范圍內(nèi)。

一些幕后的進(jìn)展使緩解這些瓶頸成為可能。英偉達(dá)的cuQuantum軟件開發(fā)套件使研究人員更容易在多個GPU上運行量子模擬。GPU以前需要通過CPU進(jìn)行通信，這造成了額外的瓶頸——像Nvidia的NCCL這樣的集體通信框架允許用戶直接在節(jié)點之間進(jìn)行內(nèi)存到內(nèi)存的復(fù)制等操作。

cuQuantum與加拿大初創(chuàng)公司Xanadu的PennyLane等量子計算工具包配對。作為量子機器學(xué)習(xí)社區(qū)的堅定支持者，PennyLane讓研究人員在量子計算機上使用PyTorch等技術(shù)。雖然PennyLane是為在真正的量子硬件上使用而設(shè)計的，但PennyLanne的開發(fā)人員特別添加了在多個GPU節(jié)點上運行的功能。

從理論上講，這些進(jìn)步可以讓經(jīng)典計算機模擬大約36個量子位。在實踐中，這種規(guī)模的模擬需要太多的節(jié)點小時才能實現(xiàn)。如今更現(xiàn)實的金本位是20s。盡管如此，這比幾年前研究人員所能模擬的還要多出10個量子位。

也就是說，Yoo在Perlmutter超級計算機上工作，這臺超級計算機是由數(shù)千個Nvidia A100 GPU構(gòu)建的，旨在培養(yǎng)和運行人工智能模型的能力，即使在中國，這些模型的銷售也受到美國政府出口管制的限制。西方相當(dāng)多的其他超級計算機使用A100作為支柱。

經(jīng)典硬件在qbit仿真中的作用

經(jīng)典硬件的規(guī)模能否繼續(xù)增長？挑戰(zhàn)是巨大的。從擁有160G GPU內(nèi)存的英偉達(dá)DGX到擁有320GB GPU內(nèi)存的DGX，只不過是一個量子位的跳躍。Jinzhao Sun認(rèn)為，試圖模擬100多個量子位的經(jīng)典模擬很可能會失敗。

真正的量子硬件，至少在表面上，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了這些量子位的數(shù)量。例如，IBM已經(jīng)穩(wěn)步將其通用量子處理器中的量子位數(shù)量增加到數(shù)百個，并雄心勃勃地計劃將這些數(shù)量增加到數(shù)千個。

這并不意味著模擬在千量子位的未來不會發(fā)揮作用。經(jīng)典計算機可以在模擬大型系統(tǒng)的各個部分中發(fā)揮重要作用——驗證它們的硬件或測試有朝一日可能以全尺寸運行的算法。事實證明，使用29個量子位可以做很多事情。

審核編輯：彭菁