CDR.cz - Vybráno z IT

Když 1 432 GPU překoná kvantový stroj: Nový rekord v simulaci obvodu Sycamore

Zdroj: Shutterstock

Simulovat kvantový počítač – a ještě k tomu 53-kubitový Sycamore od Googlu – bývalo donedávna úkolem za hranicí možností klasických výpočetních systémů. Jenže tým vědců dokázal nemožné. Využili k tomu 1 432 grafických karet NVIDIA A100, chytré algoritmy a techniky, které mohou navždy změnit způsob, jakým se přemýšlí o simulacích kvantových obvodů. Co přesně udělali? A proč je to tak přelomové?

Představme si Sycamore – kvantový obvod s 53 kubity a 20 vrstvami, navržený tak, aby demonstroval tzv. kvantovou nadvládu. Tedy schopnost kvantového počítače vyřešit úlohu, kterou by klasický počítač zvládl až za tisíce let. Právě tento obvod se stal cílem simulace – nikoliv na kvantovém stroji, ale na klasickém hardwaru posíleném o stovky výkonných GPU.

Klíčem k úspěchu byla optimalizace. Vědci vytvořili sofistikované paralelní algoritmy a využili síly tenzorových sítí – matematických struktur, které efektivně reprezentují komplexní kvantové stavy.

Tenzorové sítě: nový mozek simulací

Samotný výpočet výstupních pravděpodobností kvantových obvodů je mimořádně náročný. Ale pomocí tzv. slicing strategie rozdělili vědci rozsáhlou tenzorovou síť na menší segmenty. Tím výrazně snížili nároky na paměť bez ztráty přesnosti.

Další inovací byl přístup označovaný jako top-k sampling – tedy výběr pouze nejpravděpodobnějších bitových řetězců z výsledného výstupu. Tento chytrý filtr nejen zefektivnil výpočet, ale zároveň zvýšil přesnost klíčového ukazatele – XEB (linear cross-entropy benchmark). Právě XEB hodnotí, jak blízko jsou výsledky simulace reálnému kvantovému chování.

Zdroj: Shutterstock

Ověřeno na menších obvodech

Aby nebylo pochyb o funkčnosti přístupu, tým otestoval algoritmy na menších náhodných obvodech – například 30-kubitovém obvodu se 14 vrstvami hradel. Výsledky? Skvěle se shodovaly s teoretickými předpověďmi. Top-k metoda prokázala, že opravdu zvyšuje přesnost a současně šetří výpočetní čas.

Optimalizace až na úroveň paměťových bloků

Nešlo však jen o chytré algoritmy. Významný posun přišel i díky úpravě pořadí indexů tenzorů a minimalizaci komunikace mezi GPU. V kombinaci s různými konfiguracemi pamětí – od 80 GB po více než 5 TB – se podařilo razantně snížit výpočetní náročnost. Použití uzlů s osmi GPU (každý s 80 GB) ukázalo, jak výhodné může být škálování při zachování výkonu.

Nová éra kvantových simulací

Tato simulace nepředstavuje jen technologické vítězství. Je to také důkaz, že pečlivě navržený klasický systém, vybavený optimalizovaným softwarem, dokáže překonat hranice, které byly dříve považovány za výlučně kvantové. Výsledky nejen posouvají laťku pro simulace kvantových obvodů, ale přinášejí i nové nástroje a principy, které mohou urychlit vývoj kvantových algoritmů i samotných kvantových počítačů.