IBM發布量子中心超級計算未來計劃

IBM正在引領量子計算的發展，但我們的愿景涵蓋了計算的整體未來。實際上，量子計算將成為一個新范式的組成部分，這個范式結合了我們現有的所有計算工具，以解決超越當今任何可能性的問題。

這一直是我們的愿景，來自橡樹嶺國家實驗室、AMD、RIKEN、Algorithmiq以及更廣泛的量子社區合作伙伴的越來越多的成果正在將其變為現實。這些進展展示了最先進的GPU與量子處理單元（QPU）協作如何加速工作流程并提高量子計算的整體保真度。這些混合方法不依賴于任何單一架構，而是展示了緊密集成的CPU、GPU和QPU如何共同釋放超越任何單一架構所能實現的性能和準確性。

這是一個全新計算范式的體現，需要新的算法和解決問題的新方法。這個范式就是量子中心超級計算。

不同處理器架構的獨特優勢

中央處理單元（CPU）、圖形處理單元（GPU）和量子處理單元（QPU）都具有獨特的底層架構，為問題解決帶來各自的優勢。CPU是當今計算機的主力，能夠在一個或多個稱為線程的序列中對數據執行指令，使我們能夠執行各種數學運算或調度和編排復雜的工作負載。

與此同時，GPU是能夠使用更多線程（數千甚至數百萬個）并行執行許多更簡單操作的計算機處理器。GPU優化用于執行涉及張量的快速計算，張量本質上是多維數據結構，其中每個條目都有特定的位置。一維張量稱為向量，具有列中的數字，二維張量或矩陣可以用電子表格表示，三維張量可以是包含許多電子表格的文件，四維張量是許多文件，每個文件都有許多電子表格，依此類推。

QPU具有不同的底層架構，將信息存儲在量子系統的狀態中。QPU天生能夠訪問CPU和GPU無法執行的數學運算，它們使用量子電路運行這些運算。在實踐中，每個量子電路都可以表示為使用必須遵循一組規則的矩陣的數學運算序列。

這些操作可以使用QPU有效執行，但使用經典GPU運行需要指數級更多的空間。50量子比特電路上的操作可能由具有多達2^50個條目的矩陣表示以準確模擬，這遠遠超出了任何GPU的能力。

因此，QPU在邏輯上與CPU和GPU協同工作。QPU可以處理量子電路，否則需要比GPU能夠處理的更大的張量。同時，CPU和GPU可以在較小規模上接管問題的某些部分，這些部分需要許多簡單張量的并行操作或傳統的處理和編排任務。

樣本量子對角化技術的突破

在過去幾年中，出現了依賴張量和電路協作解決最具挑戰性問題的新算法。其中最令人興奮的是基于樣本的量子對角化（SQD）技術，它很快就能提高大型化學或材料科學模擬的準確性。

來自AMD、橡樹嶺國家實驗室合作伙伴的新工作，以及與RIKEN的后續工作，在IBM QPU和利用世界上最快的一些GPU的超級計算集群上實現了SQD，展示了我們對計算未來愿景的初步展望。

準確模擬化學過程極具挑戰性。我們可以使用稱為哈密頓量的方程來描述系統的整體行為，但實際上從哈密頓量中提取信息——比如分子不同可能配置之間的能量差異——需要極其龐大的張量，這意味著即使是世界上最好的超級計算機也只能進行近似計算。SQD旨在借助量子處理產生更好的近似值。

SQD首先將哈密頓量編碼到量子電路中并在量子計算機上運行，產生要研究的配置候選列表。它將這些信息傳遞給經典計算機，經典計算機使用這些配置創建描述系統的更簡單張量，然后對其進行對角化——本質上是重新組織張量，以便我們可以有意義地提取有關這些配置的物理信息。我們將這些信息傳遞回量子計算機，迭代執行此過程，直到找到最低能量配置及其相關能量。

SQD在電路和張量表示之間傳遞信息的過程使其非常適合在GPU和QPU上實現——最近，我們的合作伙伴已經開始執行這些實現。

在一篇論文中，IBM、橡樹嶺國家實驗室和AMD的研究人員提出了在IBM QPU上實現SQD的過程，在Frontier超級計算機上利用AMD和NVIDIA GPU，借助OpenMP API進行共享內存多處理編程。他們測量了在Frontier上運行SQD相比CPU基礎情況的約100倍加速，在整合最新的AMD MI300X和MI355X GPU或NVIDIA H100和GB200 GPU時進一步獲得1.8倍到3倍的加速。

隨著這些新工作流的出現，我們可以開始推動其性能并提高其靈活性。基于橡樹嶺的工作，我們還與RIKEN合作，借助Thrust庫和使用NVIDIA GH200 GPU的Miyabi超級集群優化SQD工作流的GPU對角化。結果是在OpenMP基礎上又提高了20%的性能，具有探索更高級GPU實現的更大靈活性。

張量增強量子計算精度

除了混合算法之外，我們甚至可以結合張量，很快還有GPU，從量子處理器中提取更準確的結果。新的錯誤緩解技術在噪聲量子處理器上運行電路，然后使用基于張量的模型來消除噪聲的影響。

在上周發布的一篇論文中，來自初創公司Algorithmiq、都柏林三一學院和IBM的研究人員探索了研究量子多體系統中混沌的算法。這項工作采用了一類新的量子電路，稱為雙幺正電路——在空間和時間上都具有特殊的數學限制——來探索原本非常具有挑戰性的系統。這類電路允許研究人員模擬混沌但也有精確可驗證解決方案的系統，使它們對當今量子計算機的基準測試特別有用。

至關重要的是，這項工作使用了Algorithmiq開發的新錯誤緩解技術——現在作為Qiskit函數提供。該技術使用張量創建噪聲模型，然后反轉模型以從量子電路的輸出中去除噪聲。這項工作使我們能夠為經典計算alone無法驗證的更大問題提取有意義的結果，使用量子電路運行計算并使用張量進行清理。

鑒于張量和電路的結合使用，在近期量子工作流中緩解錯誤是一個使用GPU輔助QPU進行探索的成熟領域。今年，我們期待各種基于張量的錯誤緩解技術幫助用戶運行準確的量子計算——在GPU的幫助下進一步加速。

同時，巴斯克量子、NIST和IBM研究人員展示了在IBM量子處理器上與經典張量網絡協同工作的時間晶體。時間晶體是接收周期性能量輸入的系統，以穩定的周期性模式振蕩，抵抗擾動它的嘗試。

研究人員研究時間晶體以推進材料科學和量子信息研究，在這種情況下，在144個量子比特上創建了二維時間晶體。這是迄今為止展示的最大和最復雜的之一。團隊根據最佳可用張量網絡方法測試量子結果，并使用這些方法幫助改進量子執行。鑒于張量方法的使用，這是未來可以通過GPU擴展的工作類型。

量子中心超級計算的未來

這是計算真正未來的一瞥：不僅僅是量子計算，或僅僅是經典計算，而是量子中心超級計算。該領域正在爆發性地研究結合張量和電路——因此GPU和QPU——來執行挑戰即使是最好的超級計算機的任務。

這只是開始。隨著我們在路線圖上的進展，對IBM量子處理器的改進將使我們能夠更快地提取更準確的答案。我們繼續向Qiskit（開源軟件開發套件）添加新功能，以便開發人員可以編排包含基于云或本地量子、經典和GPU處理的異構工作流。到本十年末，我們將展示一個能夠運行容錯量子計算的系統，可能在系統內部結合經典計算和GPU來輔助錯誤校正，在外部利用可用的最佳資源來解決最困難的問題。

參與這一未來的唯一途徑就是開始行動。用戶應該探索如何將他們的困難問題映射到電路和張量，并開始在量子計算機和GPU上運行它們。在這個新興時代的獲勝者將是那些能夠駕馭量子中心超級計算真正力量的人。

Q&A

Q1：什么是量子中心超級計算？

A：量子中心超級計算是一個全新的計算范式，它結合了CPU、GPU和量子處理單元（QPU）的優勢，通過緊密集成這些不同的處理器架構，能夠解決超越當今任何單一架構所能處理的復雜問題，特別是在化學模擬和材料科學等領域。

Q2：樣本量子對角化技術如何工作？

A：樣本量子對角化（SQD）技術首先將哈密頓量編碼到量子電路中并在量子計算機上運行，產生要研究的配置候選列表，然后傳遞給經典計算機創建更簡單的張量并進行對角化，這個過程迭代進行直到找到最低能量配置，能夠顯著提高化學和材料科學模擬的準確性。

Q3：GPU和量子處理器如何協同工作？

A：GPU和量子處理器通過處理不同類型的計算任務實現協同。量子處理器擅長處理需要指數級空間的量子電路運算，而GPU則負責并行處理較小規模的張量運算和傳統處理任務。最新研究顯示，這種協同可以實現100倍的性能提升，并在錯誤緩解等方面發揮重要作用。