本文轉(zhuǎn)載自：量子加速超級(jí)計(jì)算簡(jiǎn)介(2024年 3月 13日) By Mark Wolf
https://developer.nvidia.cn/zh-cn/blog/an-introduction-to-quantum-accelerated-supercomputing/

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一、概述

開發(fā)有用的 量子計(jì)算 是一項(xiàng)涉及政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)界的全球性工作。
量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)可以幫助解決一些與應(yīng)用程序（如材料模擬、氣候建模、風(fēng)險(xiǎn)管理、供應(yīng)鏈優(yōu)化和生物信息學(xué)）有關(guān)的全球性挑戰(zhàn)。

實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)需要將量子計(jì)算機(jī)集成到現(xiàn)有的超級(jí)計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)和科學(xué)計(jì)算工作流程中，并允許領(lǐng)域科學(xué)家使用熟悉的語(yǔ)言和熟悉的工具對(duì)其進(jìn)行編程。

這種工作流程的普及和開發(fā)強(qiáng)大可靠的軟件堆棧正是使 GPU 能夠革新超級(jí)計(jì)算的關(guān)鍵所在。
從使加速計(jì)算成功的框架開始構(gòu)建是量子計(jì)算從研究項(xiàng)目到助力科學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵。
這種理念稱為量子加速超級(jí)計(jì)算。

本文提供了關(guān)于量子計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)知識(shí)，以及量子加速超級(jí)計(jì)算如何利用其優(yōu)勢(shì)并解決其弱點(diǎn)的見解。
文末還提供了開發(fā)者構(gòu)建可擴(kuò)展且高性能的量子加速工作流程的一些實(shí)際注意事項(xiàng)，這些工作流程將隨著量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展而擴(kuò)展。

視頻1. 探索量子加速超級(jí)計(jì)算的前沿世界

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二、量子計(jì)算機(jī)的構(gòu)建塊：QPU 和量子位

量子加速超級(jí)計(jì)算利用 [量子處理器 (QPU)](https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-a-qpu/#:~:text=A QPU%2C aka a quantum,than processors in today’s computers.) 來執(zhí)行量子計(jì)算任務(wù)。
QPU 的核心是一組名為量子位的二級(jí)量子物理系統(tǒng)。
量子位可以通過各種方式創(chuàng)建，例如利用捕獲離子、光振動(dòng)和通過超導(dǎo)環(huán)傳輸?shù)痊F(xiàn)有方法。

相較于只能處于 0 或 1 狀態(tài)的經(jīng)典比特，量子比特可以同時(shí)存在于這兩種狀態(tài)的組合中，因此可以更靈活地編碼信息。
這種現(xiàn)象稱為超級(jí)疊加，也是為什么擁有 量子位可以存儲(chǔ)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)量 () 的經(jīng)典信息。
多個(gè)量子位點(diǎn)通過名為干涉和相互作用的現(xiàn)象進(jìn)行交互，從而能夠以獨(dú)特的方式處理量子信息。

不可以直接訪問完整的量子狀態(tài)。
量子計(jì)算機(jī)輸出信息的唯一途徑是通過測(cè)量每個(gè)量子位，返回 0 或 1 的隨機(jī)概率，并將它們的超級(jí)狀態(tài)聚合到相應(yīng)的經(jīng)典狀態(tài)。
許多重復(fù)測(cè)量 (樣本) 的分布提供了對(duì)量子狀態(tài)不可直接觀察的額外見解。
量子位的狀態(tài)通常表示為圖 1 中的 Bloch 球體上的向量。

圖 1.量子位是一種小型物理對(duì)象，例如原子或超導(dǎo)體，可以表現(xiàn)出量子效應(yīng)

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三、量子計(jì)算硬件和算法

量子計(jì)算可以簡(jiǎn)化為兩個(gè)主要組件：硬件 (QPU) 和量子算法。
硬件是一種非常復(fù)雜且精密設(shè)計(jì)的設(shè)備，用于保護(hù)、操縱和測(cè)量量子位。

許多類型的量子位被用于構(gòu)建 QPU，每種類型都需要完全不同的硬件設(shè)計(jì)。
例如，捕捉離子 QPU 通過激光運(yùn)行量子位，而超導(dǎo) QPU 則使用微波脈沖運(yùn)行量子位。
每種架構(gòu)都具有與量子位質(zhì)量、速度、可擴(kuò)展性等有關(guān)的優(yōu)缺點(diǎn)。

量子位 (qubit) 非常敏感于環(huán)境，即使是微小的干擾也會(huì)導(dǎo)致量子信息混亂 (decoherence)，從而導(dǎo)致計(jì)算錯(cuò)誤。
避免混亂非常困難，是實(shí)現(xiàn)有用的 QPU 的主要障礙。

量子計(jì)算的第二個(gè)方面是量子算法。
量子算法是一組數(shù)學(xué)運(yùn)算，用于在測(cè)量系統(tǒng)中的兩個(gè)量子位的情況下操控存儲(chǔ)在一組量子位中的量子信息，以產(chǎn)生有意義的結(jié)果。
量子算法通常以量子電路的形式表示，如圖 2 所示。
兩條水平線表示系統(tǒng)中的兩個(gè)量子位，從 |0>狀態(tài)。
以下框和線表示單位或雙位量子門操作。

圖 2.簡(jiǎn)單的量子電路，描述兩個(gè)量子位的相互關(guān)聯(lián)

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量子算法的設(shè)計(jì)非常復(fù)雜，因?yàn)樗仨毥鉀Q一個(gè)由經(jīng)典信息組成的真實(shí)問題，并以一種可映射到量子系統(tǒng)、操作為量子信息的方式將其轉(zhuǎn)換為量子解決方案，然后再將其轉(zhuǎn)換回經(jīng)典解決方案。
通常，一個(gè)成功的量子算法會(huì)有效準(zhǔn)備一個(gè)量子狀態(tài)，當(dāng)多次采樣時(shí)，它會(huì)以高概率產(chǎn)生“正確答案”。

量子電路中的每個(gè)操作都與目標(biāo)量子比特進(jìn)行了極其精確的物理交互，并引入了系統(tǒng)中的噪聲，噪聲可以快速累積并產(chǎn)生不一致的結(jié)果。
為了運(yùn)行實(shí)用的量子算法，量子誤差校正 (QEC) 代碼必須使用多個(gè)噪聲量子比特來編碼邏輯量子比特，以保護(hù)量子信息。
量子誤差校正 (QEC) 代碼的開發(fā)仍然是解決 QPU 上實(shí)際問題的重大障礙之一。

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四、QPU 可以加速哪些工作流程？

有一種常見的誤解是，QPU 將加速任何類型的計(jì)算。
這可能不是真的，因?yàn)?QPU 非常適合執(zhí)行非常特定的任務(wù)。
一個(gè)量子計(jì)算機(jī)的主要弱點(diǎn)是，只能通過非確定性測(cè)量 生成長(zhǎng)度為 256 位的比特字符串 因此，了解在 QPU 上有理論證明或有效實(shí)現(xiàn)的問題類型至關(guān)重要，如下所列。

• **模擬量子系統(tǒng)：**QPU（量子系統(tǒng)本身）天然擅長(zhǎng)模擬其他量子系統(tǒng)。
  這可以實(shí)現(xiàn)從探索新的化學(xué)反應(yīng)和材料到揭示高能物理學(xué)之謎的各種基礎(chǔ)科學(xué)。
• **優(yōu)化：**QPU 中存儲(chǔ)的信息量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這有助于找到更好的解決方案來應(yīng)對(duì)大規(guī)模組合優(yōu)化問題，從而為各種用例（包括路線規(guī)劃、網(wǎng)格優(yōu)化、遺傳和組合產(chǎn)品選擇）帶來益處。
• **AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)：**QPU 的特性使其非常適合構(gòu)建和采樣復(fù)雜分布，以及在高維數(shù)據(jù)集中找到模式。
  這些技術(shù)非?？梢浦?#xff0c;可以為幾乎任何科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域帶來益處。
• **蒙特卡洛估計(jì)：**QPU 可以為蒙特卡洛估算提供理論上的二次加速，從而提高獲取風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和金融預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和速度，從而在市場(chǎng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
• **流體動(dòng)力學(xué)：**空氣動(dòng)力學(xué)、天氣模擬和水箱模擬是多尺度問題的示例，這些問題需要使用大型網(wǎng)格來解決差分方程系統(tǒng)。
  QPU 正在探索用于解決差分方程系統(tǒng)的工具，以實(shí)現(xiàn)更精確的流體動(dòng)力學(xué)模擬。

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這些只是潛在的 QPU 應(yīng)用程序之一。
隨著硬件和算法研究的繼續(xù)，這一列表可能會(huì)擴(kuò)大，并且可能會(huì)發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用程序和用例，這些應(yīng)用程序和用例超出了我們當(dāng)前的理解范圍。

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五、超級(jí)計(jì)算機(jī)如何助力量子計(jì)算？

第二個(gè)關(guān)于 QPU 的誤解是，它們將削弱當(dāng)今的計(jì)算機(jī)的重要性，因?yàn)樗鼈兏咝У貓?zhí)行通常用于大部分超級(jí)計(jì)算資源的子程序。
QPU 的本質(zhì)約束很快證明了這一點(diǎn)。
部署任何量子加速工作流程都需要來自高性能 CPU 和 GPU 以及尖端 AI 技術(shù)的大量支持。
實(shí)際上，量子加速超級(jí)計(jì)算能夠提供更高的靈活性，因此每個(gè)處理器都能完成最適合的任務(wù)。

量子誤差校正 (QEC) 曾被討論為實(shí)際量子計(jì)算的前提條件。
QEC 是一個(gè)很好的示例，說明了 QPU 與 HPC 設(shè)備的緊密耦合是絕對(duì)必要的 .QEC 代碼需要重復(fù)編碼邏輯量子位，執(zhí)行邏輯運(yùn)算，并解碼錯(cuò)誤。

在量子算法運(yùn)行期間，大部分工作都需要在輔助 CPU 和 GPU 上進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。
經(jīng)典處理器必須與 QPU 緊密耦合；否則，延遲可能會(huì)使 QEC 程序變得非常緩慢。
很可能，許多 QEC 代碼都需要快速執(zhí)行計(jì)算密集型機(jī)器學(xué)習(xí)程序，這些程序需要可擴(kuò)展的加速計(jì)算。

除 QEC 之外，在執(zhí)行量子算法之前、之后或在執(zhí)行量子算法期間，還需要執(zhí)行其他重要的計(jì)算任務(wù)，例如：

• 優(yōu)化硬件執(zhí)行的量子電路編譯
• 密集型預(yù)處理和后處理例程
• 高效管理硬件控制系統(tǒng)
• 管理多 QPU 交互

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值得注意的是，傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)在量子計(jì)算研究的硬件和軟件領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。
通過量子模擬（即在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上模擬量子算法），可以獲得比許多物理量子處理單元（QPU）更準(zhǔn)確的結(jié)果，因?yàn)榱孔颖忍厝匀淮嬖谠肼暻覕?shù)量有限。

這些模擬可以通過各種方式進(jìn)行量子研究，例如通過生成無(wú)噪聲基準(zhǔn)數(shù)據(jù)來評(píng)估 QPU 噪聲分布，或者根據(jù)其擴(kuò)展行為確定新算法的可行性。
對(duì)于需要先進(jìn)加速計(jì)算來推動(dòng)模擬極限的經(jīng)典處理器，量子模擬的成本會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

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六、啟用量子加速工作流程

成熟的量子加速超級(jí)計(jì)算不會(huì)在某一時(shí)刻達(dá)到。
隨著 QPU 和量子算法的改進(jìn)，它們可以解決的重要問題的規(guī)模和性質(zhì)將不斷擴(kuò)大。
今天開發(fā)和測(cè)試量子工作流程是為了做好準(zhǔn)備，以便在開發(fā)者關(guān)心的問題出現(xiàn)時(shí)使用量子加速超級(jí)計(jì)算來解決這些問題。

以下是有關(guān)開發(fā)者制作穩(wěn)健且適用于實(shí)際應(yīng)用的量子加速工作流程的一些注意事項(xiàng)。

1. 無(wú) QPU 偏見：應(yīng)用程序需要能夠針對(duì)不同的 QPU 進(jìn)行適當(dāng)?shù)亩ㄎ?#xff0c;并且盡可能減少代碼修改。
   硬件中立開發(fā)可以節(jié)省開發(fā)者時(shí)間并提供更大的算法執(zhí)行自由度。
2. **與經(jīng)典架構(gòu)集成：**由于 QPU 需要來自超級(jí)計(jì)算機(jī)的龐大運(yùn)營(yíng)支持，因此必須開發(fā)工作流程，以便它們可以輕松集成到可擴(kuò)展的 CPU 和 GPU 架構(gòu)中。
   低延遲連接非常重要，因此需要專門的架構(gòu)來處理時(shí)間敏感型任務(wù)，例如 QEC。
3. 高性能庫(kù)：為了確保 QPU 的可擴(kuò)展性，必須開發(fā)和使用高度優(yōu)化的軟件庫(kù)，以便在必要的時(shí)間限制內(nèi)高效執(zhí)行所有經(jīng)典任務(wù)。
4. 可訪問性：量子計(jì)算是一種高度跨學(xué)科的技術(shù)，需要與領(lǐng)域科學(xué)家進(jìn)行直接互動(dòng)。
   開發(fā)必須在易于訪問的環(huán)境中進(jìn)行，用戶來自各種計(jì)算背景。
5. 用戶靈活性：使用最終工作流程的人需要能夠以他們的首選級(jí)別與代碼進(jìn)行交互。
   同一應(yīng)用程序的用戶的首選級(jí)別可以從黑盒到高度可定制的研究實(shí)施各不相同。
6. 穩(wěn)定性：關(guān)鍵在于，任何量子開發(fā)都應(yīng)在穩(wěn)定的平臺(tái)上進(jìn)行，并與量子生態(tài)系統(tǒng)同步發(fā)展。

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七、探索量子加速超級(jí)計(jì)算

NVIDIA 正在與整個(gè)量子生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴合作，開發(fā)功能強(qiáng)大、可擴(kuò)展且易于使用的工具，使政府、大學(xué)和工業(yè)公司能夠構(gòu)建有用的量子加速超級(jí)計(jì)算應(yīng)用程序。

如需了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問 NVIDIA 量子計(jì)算 。
我們期待您親自或虛擬地參加 NVIDIA GTC 2024 會(huì)議，共同定義量子加速超級(jí)計(jì)算機(jī)。

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2024-05-28（二）