スーパーコンピューターを使用して、量子研究の障壁に対処します

量子コンピューティングの進捗状況は、3つの主要な技術的課題によって制約されています。量子ハードウェアのノイズ（エラー補正）、回路の最適化（回路コンピレーション）、およびキュービット設計のシミュレーションは、重要なハードルのままです。これらは、クラシックシステムだけで効率的に処理するのに苦労する計算集中的なタスクです。

現在、スーパーコンピューティングがこれらの分野に適用されています。スーパーコンピューターと並列GPU処理により、研究者は、従来の方法によって制限されるエラー修正、コンパイル、およびシミュレーションワークロードをスケーリングしています。NvidiaのCuda-Xライブラリは、この作業の基本インフラストラクチャを提供します。

エラー補正は一例です。単一のキットは壊れやすいため、迅速なデコードを介して数千を論理的なキュービットに結合する必要があります。このデコードは数学的に複雑であり、リアルタイムで実行する必要があります。GPU加速度を使用することにより、研究者はこれらのデコーダーの速度と精度を2倍にしました。一部のチームは、事前に重い計算を学習するAIモデルをさらに進んでおり、デコード時間を最大50回削減しています。

サーキットコンピレーションは別のハードルです。すべてのアルゴリズムは、チップ上の物理的なキュービットに一致する必要があります。これは、複雑さが急速に成長するグラフの問題です。繰り返しパターンからレイアウトを構築するGPU駆動のメソッドにより、コンピレーション速度は最大600倍改善され、今日のデバイスでサーキットを簡単に実行できます。

シミュレーションは3番目のピースです。より良いQubitsを設計するために、科学者は共振器などの他のコンポーネントでどのように動作するかをモデル化する必要があります。GPUでアクセラル化したシミュレーションツールキットにより、研究者は以前よりも数千倍速くモデルを実行できるようになり、大規模な研究を実用的にします。