量子コンピューティングは産業構造を変革する可能性を秘めていますが、その進展は重要な課題の解決にかかっています。誤り訂正、量子ビット設計のシミュレーション、回路コンパイルの最適化タスクなど、これらは量子ハードウェアを実用的なアプリケーションに応用するために克服しなければならないボトルネックの一部です。
アクセラレーテッドコンピューティングの登場です。アクセラレーテッドコンピューティングの並列処理は、今日そして未来の量子コンピューティングのブレークスルーを可能にするために必要なパワーを提供します。
NVIDIA CUDA-Xライブラリは量子研究の基盤を形成しています。量子エラーの高速デコードからより大規模な量子ビットシステムの設計まで、研究者はGPUアクセラレーションツールを用いて従来の計算を拡張し、有用な量子アプリケーションを現実に近づけています。
NVIDIA CUDA-Q QECとcuDNNによる量子エラー訂正デコーダの高速化
量子エラー訂正（QEC）は、量子プロセッサにおける避けられないノイズに対処するための重要な技術です。これは、研究者がデータをリアルタイムでデコードし、発生したエラーを検出して訂正することで、ノイズの多い数千の物理量子ビットを、ノイズのない少数の論理量子ビットに凝縮する方法です。
QECへの最も有望なアプローチの一つは、量子低密度パリティ検査（qLDPC）符号です。これは、低い量子ビットオーバーヘッドでエラーを軽減できます。しかし、これらのデコードには、非常に低いレイテンシと非常に高いスループットで実行される、計算コストの高い従来のアルゴリズムが必要です。
エディンバラ大学情報学部にホストされているQuantum Software Labは、NVIDIA CUDA-Q QECライブラリを使用して、AutoDECと呼ばれる新しいqLDPCデコード手法を構築し、速度と精度が2倍向上しました。これは、CUDA-QのGPUアクセラレーションBP-OSDデコード機能を使用して開発されました。この機能はデコードプロセスを並列化し、エラー訂正が機能する確率を高めます。
QuEraとの別の共同研究において、NVIDIA PhysicsNeMoフレームワークとcuDNNライブラリを用いて、トランスフォーマーアーキテクチャを備えたAIデコーダーを開発しました。AI手法は、将来の量子コンピュータに求められる長距離符号へのデコード処理を拡張するための有望な手段となります。これらの符号は誤り訂正能力を向上させますが、膨大な計算コストを伴います。
AIモデルは、事前にトレーニングを行い、実行時に効率的な推論を実行することで、ワークロードの計算負荷の高い部分を前倒しすることができます。NVIDIA CUDA-Qで開発されたAIモデルを使用することで、QuEraはデコード速度を50倍向上させ、精度も向上させました。
cuDFを用いた量子回路コンパイルの最適化
QECなしでも動作するアルゴリズムを改善する方法の一つは、プロセッサ上で最高品質の量子ビットにコンパイルすることです。抽象的な量子回路内の量子ビットをチップ上の量子ビットの物理的な配置にマッピングするプロセスは、「グラフ同型性」と呼ばれる極めて計算量的に困難な問題と結びついています。
NVIDIA は Q-CTRL および Oxford Quantum Circuits と共同で、GPU アクセラレーションによるレイアウト選択手法「∆-Motif」を開発しました。この手法は、グラフ同型性を扱う量子コンパイルなどのアプリケーションにおいて、最大 600 倍の高速化を実現します。このアプローチを拡張するために、NVIDIA と共同研究者は、GPU アクセラレーション対応データサイエンスライブラリである cuDF を使用してグラフ演算を実行し、量子チップの物理レイアウトに基づいて、定義済みのパターン（いわゆる「モチーフ」）を持つ潜在的なレイアウトを構築しました。
これらのレイアウトは、モチーフをマージすることで効率的かつ並列に構築できるため、グラフ同型性問題における GPU アクセラレーションが初めて実現しました。
cuQuantum による高忠実度量子システムシミュレーションの高速化
量子システムの数値シミュレーションは、量子デバイスの物理を理解し、より優れた量子ビット設計を開発するために不可欠です。広く使用されているオープンソースツールキットである QuTiP は、量子ハードウェアに存在するノイズ源を理解するための強力なツールです。
重要なユースケースの一つは、オープン量子システムの高忠実度シミュレーションです。例えば、超伝導量子ビットと量子プロセッサ内の他のコンポーネント（共振器やフィルターなど）を結合したモデル化により、デバイスの動作を正確に予測することができます。
シャーブルック大学とAmazon Web Services（AWS）との連携により、QuTiPは新しいQuTiPプラグイン「qutip-cuquantum」を介してNVIDIA cuQuantumソフトウェア開発キットに統合されました。AWSは、シミュレーション用にGPUアクセラレーション対応のAmazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）コンピューティングインフラストラクチャを提供しました。大規模システムでは、共振器と結合したトランスモン量子ビットの研究において、研究者は最大4,000倍のパフォーマンス向上を確認しました。
NVIDIA CUDA-Qプラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。CUDA-Qが量子アプリケーション研究をどのように支援しているかについては、こちらのNVIDIA技術ブログをご覧ください。
10月27日～29日に開催されるNVIDIA GTC Washington, D.C.の量子コンピューティングセッションをご覧ください。
カテゴリー: データセンター
タグ: 人工知能 | CUDA | 量子コンピューティング
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