NVIDIA JUPITER เสร็จสิ้นการจำลองควอนตัม 104 คิวบิต ทำลายสถิติ ส่งเสริมการวิจัยการคำนวณควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด

NVIDIA ประกาศว่า ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ JUPITER ซึ่งตั้งอยู่ในยุโรป ได้เสร็จสิ้นการจำลองการคำนวณควอนตัมที่ทำลายสถิติ ช่วยให้นักวิจัยสามารถสำรวจและตรวจสอบการสร้างสถานะเวทมนตร์ได้ การจำลอง 104 คิวบิตนี้ถูก NVIDIA อธิบายว่าเป็นการจำลองระบบการคำนวณควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดจนถึงปัจจุบัน ซึ่งดำเนินการที่ศูนย์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Jülich ในประเทศเยอรมนี โดยใช้ NVIDIA GH200 GPU สถานะเวทมนตร์มีความสำคัญต่อการคำนวณที่ซับซ้อนบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด อย่างไรก็ตาม การสร้างสถานะเหล่านี้ด้วยอัตราข้อผิดพลาดที่ต่ำพอสมควรยังคงเป็นความท้าทายใหญ่

วิธีการแบบดั้งเดิมต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์จำนวนมาก โดยมีการประมาณการบางอย่างแสดงให้เห็นว่า คิวบิตทางกายภาพในคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจมีถึง 95% ที่ใช้ในการสร้างสถานะเหล่านี้ ทำให้เหลือคิวบิตที่สามารถใช้ในการคำนวณได้ค่อนข้างน้อย

การประกาศของ NVIDIA เกิดขึ้นในขณะที่ Google รายงานว่า Willow ควอนตัมโปรเซสเซอร์ของตนสามารถลดอัตราข้อผิดพลาดได้ถึง 40 เท่าในการเตรียมสถานะควอนตัมเฉพาะ สำหรับการทำงานของ NVIDIA นั้นแตกต่างจาก Google ซึ่งใช้ฮาร์ดแวร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกในการจำลองกระบวนการควอนตัม ขณะที่การทดลองของ Google ใช้โปรเซสเซอร์ควอนตัมจริงในการเตรียมสถานะเวทมนตร์ วิธีการทั้งสองนี้แก้ปัญหาที่แตกต่างกันในการพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด การจำลองช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมินการออกแบบก่อนที่จะทดสอบฮาร์ดแวร์ทางกายภาพ

การจำลองพิจารณาเสียงรบกวนจากฮาร์ดแวร์จริง

เมื่อปีที่แล้ว JUPITER ได้จำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมทั่วไป 50 คิวบิตในสภาวะที่สมบูรณ์แบบและไม่มีเสียงรบกวน ซึ่งเกินสถิติ 48 คิวบิตที่นักวิจัยจาก Jülich สร้างขึ้นบน K Computer ในประเทศญี่ปุ่นเมื่อปี 2019 อย่างไรก็ตาม การจำลอง 104 คิวบิตล่าสุดได้พิจารณาเสียงรบกวนจากฮาร์ดแวร์จริง ทำให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบว่าข้อผิดพลาดมีผลกระทบต่อการสร้างสถานะเวทมนตร์อย่างไร แตกต่างจากการจำลองในอุดมคติที่สมมติว่าการดำเนินการควอนตัมสามารถทำได้โดยไม่มีข้อผิดพลาด โมเดลการวิจัยใหม่ได้จำลองการรบกวนที่โปรเซสเซอร์ควอนตัมทางกายภาพพบในระหว่างกระบวนการคำนวณ ซึ่งให้วิธีการที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงในการประเมินว่ากระบวนการที่เสนอสามารถทำงานได้อย่างเชื่อถือได้ในสภาวะจริงหรือไม่

นักวิจัยของ NVIDIA ในโครงการใหม่ได้พัฒนาและทดสอบวิธีการของตนบนระบบ GB200 NVL72 ที่ศูนย์วิจัยควอนตัมที่เร่งความเร็วของบริษัท โดยเริ่มจากการทดสอบขนาดสี่ GPU ขยายไปจนถึงหลายร้อย GPU และในที่สุดสามารถใช้ JUPITER ได้ถึง 8,192 GPU ตามที่ NVIDIA กล่าว การพัฒนานี้ช่วยลดระยะเวลาการจำลองจากหลายสัปดาห์ลงเหลือเพียงไม่กี่วัน ทีมงานใช้ซอฟต์แวร์ cuQuantum ของ NVIDIA เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจำลอง และใช้แพลตฟอร์ม CUDA-Q ในการสร้างแบบจำลองวงจรควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด

ผลกระทบของการจำลองต่อการใช้งานควอนตัม

การจำลองที่ละเอียดสามารถช่วยให้นักวิจัยคาดการณ์ประสิทธิภาพการออกแบบการคำนวณควอนตัมในอนาคตก่อนที่จะสร้างฮาร์ดแวร์ทางกายภาพ ซึ่งสามารถลดความต้องการในการทดสอบฮาร์ดแวร์ซ้ำซ้อน และช่วยเร่งการพัฒนาการใช้งานควอนตัมในด้านต่างๆ เช่น การค้นพบยา การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และวิทยาศาสตร์วัสดุ

Jensen Huang CEO ของ NVIDIA กล่าวว่า "การคำนวณควอนตัมที่มีประโยชน์จะต้องการระบบทนต่อข้อผิดพลาดที่ซับซ้อนมาก การเข้าใจพวกเขาในระดับขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญต่อการสร้างระบบเหล่านี้ ผลลัพธ์จาก Jülich แสดงให้เห็นว่าโปรเซสเซอร์ควอนตัมและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไร แก้ไขการวิจัยที่ไม่สามารถทำได้มาก่อน และเร่งการค้นพบการใช้งานควอนตัมที่เปลี่ยนแปลงโลก"

การมีส่วนร่วมของ NVIDIA JUPITER ต่อการคำนวณควอนตัม

การจำลอง 104 คิวบิตของ NVIDIA JUPITER เป็นการก้าวหน้าอย่างสำคัญในด้านการคำนวณควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด โดยการพิจารณาเสียงรบกวนจากฮาร์ดแวร์จริง การวิจัยนี้สามารถประเมินความเป็นไปได้ของการออกแบบการคำนวณควอนตัมได้อย่างแม่นยำ ซึ่งมีความสำคัญต่อการพัฒนาการใช้งานควอนตัมในอนาคต เมื่อเทคโนโลยีการคำนวณควอนตัมพัฒนาไป การสามารถทำการจำลองที่ละเอียดได้ก่อนที่จะสร้างฮาร์ดแวร์ทางกายภาพ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยอย่างมาก และส่งเสริมการค้นพบยาและนวัตกรรมในด้านวิทยาศาสตร์วัสดุ NVIDIA แสดงให้เห็นถึงการทำงานร่วมกันระหว่างซูเปอร์คอมพิวเตอร์และโปรเซสเซอร์ควอนตัม ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับการวิจัยการคำนวณควอนตัมในอนาคต