借助英伟达GPU，科学家首次在超级计算机规模上加速量子模拟！

光子盒研究院

现在，英伟达（Nvidia Corp. ）正与多伦多初创公司 Xanadu合作，首次在超级计算机上运行量子计算模拟。

在今天发表的一篇博文中，英伟达表示，研究人员正在使用最新版本的Xanadu的PennyLane在一台名为Perlmutter的超级计算机上模拟量子机器。PennyLane是一个开源框架，用于混合量子计算——在使用量子处理器的同时使用经典计算资源。研究人员将PennyLane与英伟达的cuQuantum软件开发工具包相结合，使其能够模拟由高性能图形处理单元集群驱动的量子机器。

链接：

https://pennylane.ai/

这种高性能是一项关键要求，因为美国能源部布鲁克海文国家实验室的Shinjae Yoo等研究人员表示，需要多达256个GPU才能模拟大约三十几个量子比特：这是真正的量子机器所采用的独特计算器。最重要的是，这大约是研究人员目前可用量子比特数量的两倍。

英伟达表示，PennyLane的多节点版本正与cuQuantum SDK一起使用，以简化加速量子计算机巨大模拟的复杂工作。Yoo说：“这打开了一扇门，让我的实习生也能运行一些最大型的模拟——这就是我如此兴奋的原因。”他的团队正计划开展不少于六个使用PennyLane的项目。

布鲁克海文的Shinjae Yoo准备在Perlmutter超级计算机上扩展他的量子工作。Shinjae Yoo的研究旨在推进高能物理和机器学习应用，而其他研究人员则在利用模拟量子计算机拓展他们对化学和材料科学的理解。

现在，量子计算在企业研发中心也很活跃。

例如，Xanadu正在帮助罗尔斯·罗伊斯等公司开发量子算法，为可持续航空业设计最先进的喷气发动机，并帮助大众汽车集团为电动汽车发明更强大的电池。

与此同时，据NERSC的量子计算项目负责人Katherine Klymko称，美国国家能源研究科学计算中心的Perlmutter超级计算机正在至少四个其他项目中使用PennyLane模拟量子计算机：其中包括来自美国宇航局艾姆斯分局和阿拉巴马大学的项目。

她说：“我所在的化学领域的研究人员希望研究分子复合物，因为它们太大，经典计算机无法处理。像Pennylane这样的工具能让他们扩展目前能做的经典工作，为最终在大型量子计算机上运行算法做好准备。”

PennyLane是一个新颖想法的产物。它将反向传播等流行的深度学习技术和PyTorch等工具应用于量子计算机编程。Xanadu设计的代码可以在尽可能多类型的量子计算机上运行，因此该软件在2018年的一篇论文中推出后，很快就在量子界引起了关注。

“Fast quantum circuit cutting with randomized measurements”

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2207.14734.pdf

Xanadu公司产品总监、量子物理学家、PennyLane的开发者Josh Izaac回忆说：“人们参与了我们的内容，让前沿研究变得触手可及，大家都很兴奋。”

如今，PennyLane论坛上的一个常见评论是，“我想要更多量子比特”。

Lee J. O’Riordan

Xanadu的高级量子软件开发人员Lee O’Riorda很早就发现 GPU 是扩展 PennyLane 性能的最佳工具。他认为，PennyLane和cuQuantum的结合使可模拟的量子比特数量大幅增加成为可能，超越了以前所能实现的任何水平。“当我们在2022年开始在单个GPU上使用cuQuantum时，我们的速度几乎全面提升了10倍。我们希望到今年年底能扩展到1000个节点——也就是4000个GPU，这可能意味着要模拟40多个量子比特。”

模拟结果表明，使用更多的GPU可以加速计算，并且即使使用256个GPU，其可扩展性几乎是线性的，并行效率也没有降低。

“我们希望将我们的工作扩展到更大的工作负载，因此当我们听说英伟达正在为cuQuantum添加多节点功能时，我们希望尽快支持它，”四个月内，多节点PennyLane诞生了。

现在，O’Riorda的团队仍在收集数据，但到目前为止、基于样本的工作负载，科学家们看到几乎是线性扩展。或者，正如 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋可能会说的那样，“购买越多，节省的就越多。”

最终，O’Riorda相信英伟达的cuQuantum和GPU可以帮助模拟相当于60多个量子比特（分成30个量子比特子电路）的量子比特，甚至更多。

参考链接：

[1]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/05/27/nersc-perlmutter-ai-supercomputer/

[2]https://blogs.nvidia.com/blog/2023/09/12/quantum-supercomputers-pennylane/

[3]https://pennylane.ai/blog/2023/09/distributing-quantum-simulations-using-lightning-gpu-with-NVIDIA-cuQuantum/

[4]https://siliconangle.com/2023/09/12/nvidia-xanadu-power-quantum-computing-simulations-gpus/

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