Ученые смоделировали фотонный квантовый компьютер на обычных процессорах

Исследователи Эдинбургского университета разработали алгоритм, позволяющий моделировать работу фотонных квантовых компьютеров на обычных процессорах. В отдельных тестах классическая симуляция показала результаты лучше реальных квантовых устройств.

По оценке разработчиков, алгоритму нужно около 5% вычислительной мощности, которая раньше требовалась для такого моделирования на суперкомпьютере. Часть задач теперь можно выполнять на одном центральном или графическом процессоре.

Quantum & After. Вопрос №5: зачем нужен квантовый компьютер?

Как работает новый алгоритм

Исследователи сосредоточились на задаче гауссовской бозонной выборки (Gaussian Boson Sampling, GBS). В таких экспериментах свет проходит через систему оптических элементов, а детекторы регистрируют результаты интерференции фотонов.

Воспроизвести полученные статистические распределения на обычном компьютере сложно. Поэтому подобные эксперименты используют для демонстрации квантового превосходства — способности квантовых устройств решать определенные задачи эффективнее классических.

До сих пор моделирование крупных фотонных систем требовало значительных вычислительных мощностей, и для наиболее сложных экспериментов исследователи прибегали к суперкомпьютерам.

Команда из Эдинбурга предложила другой подход. Вместо расчета всех возможных квантовых состояний алгоритм использует статистические характеристики распределения — кумулянты, которые описывают зависимости между результатами измерений.

Метод учитывает корреляции до заданного порядка и приближенно рассчитывает остальные. Это позволяет воспроизводить ключевые характеристики экспериментов без перебора огромного числа комбинаций.

Разработчики протестировали алгоритм на данных фотонных квантовых систем с более чем 100 оптическими модами. По ряду статистических критериев результаты классического моделирования оказались ближе к теоретическому распределению, чем данные реального квантового оборудования.

Для хранения предварительно вычисленных характеристик системы со 144 модами потребовалось около 2 ГБ памяти. Дополнительные ресурсы ушли на промежуточные вычисления и генерацию выборок.

Алгоритм поддерживает параллельную обработку. Небольшое число стандартных процессоров или видеокарт позволяет достичь скорости, для которой предыдущей реализации требовалось более 100 GPU. В одном из тестов исследователи получили 10 млн образцов за 115 минут на восьми видеокартах Nvidia H100.

Ограничения метода

Новый алгоритм не делает обычные компьютеры заменой квантовым. Разработчики применили приближенное моделирование к определенному классу задач и сравнивали результаты по установленным статистическим критериям.

Преимущество в точности не распространяется на скорость. В одном из рассмотренных экспериментов квантовое оборудование сгенерировало 10 млн образцов примерно за 10 секунд — значительно быстрее классического эмулятора.

Авторы подчеркнули, что разработка удешевит эксперименты, которые нужны для понимания ограничений современных квантовых компьютеров и проектирования более совершенных устройств.

Соавтор исследования Рауль Гарсия-Патрон Санчес отметил, что команде удалось значительно снизить требования к памяти, время выполнения и энергозатраты при моделировании фотонных квантовых устройств. По его словам, задачи, прежде доступные лишь нескольким центрам в мире, стали массовыми.

Ученые планируют масштабировать алгоритм, чтобы моделировать более крупные системы при тех же вычислительных ресурсах. Применение метода к другим типам квантовых вычислений авторы рассматривают как направление для дальнейших исследований.

Напомним, в мае специалисты Flatiron Institute и Бостонского университета поставили под сомнение заявления D-Wave о квантовом превосходстве.

Исследователи воспроизвели часть вычислений компании с помощью классических алгоритмов, причем некоторые эксперименты удалось выполнить на обычном ноутбуке.

Quantum & After. Вопрос №8: что квантовый компьютер уже умеет?

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X