Грань Квантового Превосходства Смещается

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к моделированию сложных квантовых схем на стандартных суперкомпьютерах ставит под сомнение устоявшиеся представления о границах квантового превосходства.

Исследование демонстрирует возможность эффективной классической симуляции схем, подобных Sycamore, с использованием гибридных CPU/GPU вычислений и кросс-энтропийной бенчмаркинговой метрики.

Достижение «квантового превосходства» традиционно рассматривалось как рубеж, недостижимый для классических вычислений. В работе ‘Revisiting Quantum Supremacy: Simulating Sycamore-Class Circuits Using Hybrid CPU/GPU HPC Workloads’ представлен новый подход к моделированию квантовых схем, демонстрирующий возможность эффективного воспроизведения результатов, ранее считавшихся прерогативой квантовых процессоров, с использованием стандартной высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры. Успешное моделирование 53-кубитной схемы с использованием гибридной архитектуры CPU/GPU позволяет значительно сократить время вычислений и приблизиться к показателям оригинального квантового эксперимента. Не ставит ли это под вопрос понятие «квантового превосходства» и открывает ли новые перспективы для классических методов в решении задач квантовой информатики?

Пределы Классических Вычислений: Квантовая Симуляция в Тупике?

Моделирование квантовых систем на классических компьютерах сталкивается с фундаментальным ограничением: вычислительная сложность растёт экспоненциально с увеличением числа кубитов. Это означает, что даже небольшое увеличение размера моделируемой системы может потребовать непомерных вычислительных ресурсов. В результате, прогресс в таких областях, как материаловедение и разработка лекарств, где понимание квантового поведения молекул критически важно, существенно замедляется. Например, точное моделирование взаимодействия даже нескольких десятков электронов в сложной молекуле может оказаться невозможным на современных суперкомпьютерах. Эта вычислительная «узкая горлышка» подталкивает ученых к поиску новых, более эффективных методов квантового моделирования, способных обойти ограничения классических вычислений и открыть путь к решению сложных научных задач.

Традиционные вычислительные методы сталкиваются с серьезными трудностями при моделировании квантовых систем из-за сложности описания корреляций между кубитами. В то время как классические компьютеры эффективно справляются с независимостью переменных, квантовые состояния характеризуются запутанностью, где состояние одного кубита мгновенно связано с состоянием другого, вне зависимости от расстояния. Это приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат по мере увеличения числа кубитов — для точного описания состояния $n$ кубитов требуется хранить и обрабатывать $2^n$ комплексных чисел. Попытки упростить задачу, используя приближенные методы или фокусируясь на отдельных корреляциях, часто приводят к потере существенной информации и неточности результатов, что делает моделирование сложных квантовых систем практически невозможным даже на самых мощных суперкомпьютерах.

Ограничения, накладываемые классическими вычислениями при моделировании квантовых систем, стимулируют активный поиск инновационных методов симуляции. Ученые стремятся преодолеть экспоненциальный рост вычислительной сложности, разрабатывая алгоритмы, способные эффективно описывать квантовые корреляции даже для систем с большим числом кубитов. Это требует не только усовершенствования существующих численных подходов, но и использования передовых технологий высокопроизводительных вычислений, включая специализированные архитектуры и методы параллелизации. Подобные исследования направлены на расширение границ возможностей моделирования, открывая путь к прорывам в материаловедении, разработке лекарств и других областях, где понимание квантовых явлений играет ключевую роль. Прогресс в данной области позволит решать задачи, которые ранее считались недостижимыми, и откроет новые перспективы для фундаментальных и прикладных исследований.

Вычислительная Мощность на Службе Квантовой Симуляции: Архитектура и Оптимизация

В основе нашего подхода лежит эффективная конструкция начального квантового состояния, достигаемая за счет использования GPU NVIDIA A100 для ускорения этого критически важного этапа. Вычисление начального состояния является вычислительно затратной задачей, требующей значительных ресурсов памяти и процессорного времени. Использование A100, благодаря своей архитектуре и высокой пропускной способности памяти, позволяет значительно сократить время, необходимое для инициализации квантовой системы, что является ключевым фактором для масштабируемости и эффективности моделирования. Ускорение на GPU особенно важно для систем с большим числом кубитов, где сложность построения начального состояния экспоненциально возрастает.

Для проведения измерений в рамках симуляции используется распределенная стратегия сэмплирования, управляемая системой управления ресурсами SLURM. Этот подход позволяет распараллелить вычислительную нагрузку, распределяя задачи по множеству процессорных ядер. Вместо последовательного выполнения измерений на одном ядре, SLURM оркестрирует выполнение множества независимых сэмплов параллельно на доступных вычислительных узлах, значительно сокращая общее время вычислений и повышая эффективность симуляции. Разделение задач на более мелкие, независимые части и их одновременное выполнение на нескольких ядрах позволяет достичь линейного масштабирования производительности при увеличении числа используемых ресурсов.

В результате использования суперкомпьютера Sol и SDK Quantum Rings, разработанная нами система продемонстрировала 47.6-кратное увеличение производительности по сравнению с предыдущей реализацией Quantum Rings, работавшей исключительно на центральных процессорах. Данный прирост производительности был достигнут за счет оптимизации вычислений и эффективного использования ресурсов высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры, что позволило значительно ускорить процесс моделирования квантовых систем.

Проверка Достоверности: Эталон Сикамора и Показатели Точности

Схема Сикамора, состоящая из 53 кубитов, используется в качестве сложного эталона для проверки нашей симуляционной цепочки. Выбор данной схемы обусловлен её сложностью и способностью выявлять даже незначительные отклонения в точности воспроизведения квантового поведения. Использование схемы с большим количеством кубитов, как в данном случае, позволяет оценить масштабируемость и эффективность симулятора при работе с системами, приближающимися к реальным квантовым компьютерам. Точность воспроизведения квантового поведения критически важна для верификации симулятора и подтверждения его пригодности для исследований в области квантовых вычислений.

Для количественной оценки достоверности наших симуляций был использован метод Linear Cross-Entropy Benchmarking (XEB) с применением 53-кубитной схемы, выполняющей 20 циклов. Полученный нами показатель XEB составил 0.549, что значительно превышает значение 0.002, зафиксированное Google для аналогичной схемы. Данный результат указывает на более высокую точность воспроизведения квантового поведения в нашей симуляционной среде по сравнению с первоначальными данными, опубликованными Google.

Симуляция 53-кубитной схемы, выполненной на 20 циклах, была завершена за 4536 секунд (01:15:36). Этот результат демонстрирует ускорение в $6.95 \times 10^7$ раз по сравнению с первоначальной классической оценкой Google, которая составляла 10 000 лет. Данное время симуляции было достигнуто благодаря оптимизированному алгоритму и использованию высокопроизводительного вычислительного оборудования.

За горизонтом: Гибридные подходы и масштабируемость квантового моделирования

Исследования показали возможность моделирования умеренно сложных квантовых схем на современных суперкомпьютерах. Несмотря на то, что вычислительные затраты остаются значительными и быстро растут с увеличением размера схемы, полученные результаты демонстрируют принципиальную реализуемость такого подхода. Ученые смогли успешно воспроизвести поведение квантовых систем, состоящих из нескольких кубитов, что является важным шагом на пути к проверке квантовых алгоритмов и разработке новых квантовых технологий. Очевидно, что прямое моделирование становится всё более ресурсоёмким, однако, подобные исследования позволяют получить ценные данные и служат основой для разработки более эффективных алгоритмов и гибридных методов, сочетающих классические и квантовые вычисления. Подобный подход позволяет отладить и протестировать квантовые алгоритмы перед их реализацией на реальном квантовом оборудовании, которое пока находится на ранней стадии развития.

В будущем исследования будут сосредоточены на разработке гибридных методов классико-квантового моделирования, стремящихся объединить преимущества обеих парадигм. Такой подход предполагает использование классических вычислительных ресурсов для обработки наиболее сложных или ресурсоемких аспектов квантовых симуляций, в то время как квантовые компьютеры будут выполнять вычисления, наиболее подходящие для их архитектуры и принципов работы. Ожидается, что сочетание этих подходов позволит преодолеть ограничения, с которыми сталкиваются как чисто классические, так и чисто квантовые методы, и откроет новые возможности для моделирования сложных квантовых систем, например, в области материаловедения, химии и физики высоких энергий. Предполагается, что именно гибридные схемы станут ключом к достижению масштабируемых и эффективных квантовых симуляций в ближайшем будущем.

Перспективные методы, такие как свёртки тензорных сетей, представляют собой значительный потенциал для оптимизации вычислений в квантовом моделировании. Эти подходы позволяют эффективно представлять и манипулировать сложными квантовыми состояниями, снижая экспоненциальный рост вычислительных затрат, характерный для традиционных методов. Однако, для достижения действительно масштабируемого квантового моделирования, необходимы дальнейшие усовершенствования как в аппаратном обеспечении, так и в алгоритмах. Разработка более мощных суперкомпьютеров и специализированных квантовых процессоров, а также создание новых, более эффективных алгоритмов для свёрток тензорных сетей и других перспективных методов, являются ключевыми факторами для преодоления текущих ограничений и раскрытия полного потенциала квантового моделирования сложных систем. Оптимизация алгоритмов, таких как $MPS$ и $DMRG$, и разработка новых схем сжатия данных, позволят обрабатывать всё более крупные и сложные квантовые системы.

Исследование демонстрирует, что границы, определяющие так называемое «квантовое превосходство», оказываются не столь абсолютными, как предполагалось ранее. Авторы работы показывают, что используя гибридный подход к вычислениям на стандартной HPC-инфраструктуре, можно успешно моделировать сложные квантовые схемы, ранее считавшиеся недоступными для классической симуляции. Этот результат подчеркивает важность понимания не только самих алгоритмов, но и тех, кто их разрабатывает и применяет. Как отмечал Эрвин Шрёдингер: «В конечном счете, всё есть волны, но в конечном итоге, всё есть частицы». Эта фраза отражает двойственность, присутствующую и в данной работе: сложность квантовых систем моделируется классическими методами, демонстрируя, что грань между этими подходами не всегда четка, а результат зависит от применяемой перспективы.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя возможности классического моделирования квантовых схем, ранее считавшихся недоступными, лишь подчеркивает фундаментальную истину: границы «квантового превосходства» — не константа, а переменная, зависящая от изобретательности алгоритмов и прогресса в области высокопроизводительных вычислений. Иллюзия принципиальной недостижимости классической симуляции оказалась ошибкой оценки, а не фундаментальным ограничением. Когнитивные искажения, как известно, не баг, а движок поведения, и в данном случае — движок научной парадигмы.

Более того, акцент на случайной выборке схем и кросс-энтропийном бенчмаркинге поднимает вопрос о практической значимости «квантового превосходства», достигаемого на искусственно сконструированных задачах. Эффективность гибридного подхода CPU/GPU указывает на необходимость переосмысления архитектур вычислений, ориентированных на специфические классы задач, а не на универсальную мощность. Экономика, как это ни странно, — это просто психология с Excel-таблицами, и в контексте квантовых вычислений — психология, основанная на оптимизации ресурсов.

В перспективе, исследования должны быть направлены на разработку алгоритмов, адаптированных к конкретным приложениям, и на поиск новых способов использования синергии между классическими и квантовыми вычислениями. Вопрос не в том, чтобы достичь «квантового превосходства» любой ценой, а в том, чтобы найти оптимальный баланс между стоимостью, производительностью и практической применимостью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07311.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-09 11:40

🚀 Квантовые новости