借助 NVIDIA cuQuantum 和 Xanadu 的 PennyLane，科學(xué)家們首次實現(xiàn)了超算規(guī)模的量子模擬加速。

有很多研究人員都致力于借助新的軟件，快人一步在超級計算機上運行量子計算模擬。美國能源部布魯克海文國家實驗室（Brookhaven National Laboratory）的計算科學(xué)家兼機器學(xué)習(xí)小組負(fù)責(zé)人 Shinjae Yoo 就是其中之一。在距離長島大西洋海岸 10 英里處，他的“引擎”已經(jīng)發(fā)動。

Yoo 的“引擎”，即美國國家能源研究科學(xué)計算中心（NERSC）的 Perlmutter 超級計算機正在使用多倫多公司 Xanadu 的量子編程框架—— PennyLane 的最新版本。該開源軟件以 NVIDIA cuQuantum 軟件開發(fā)工具套件為基礎(chǔ)，使模擬能夠在搭載 NVIDIA GPU 的高性能集群上運行。

像 Yoo 這樣的研究人員需要處理海量數(shù)據(jù)集，因此性能成為了關(guān)鍵要素。Yoo 將在搭載多達 256 顆 NVIDIA Tensor Core GPU 的 Perlmutter 上運行程序，模擬約三十多個量子比特（量子計算機所使用的巨大計量單位）。

這大約是目前大多數(shù)研究人員所能模擬的量子比特數(shù)量的兩倍。

強大且易用

加速量子系統(tǒng)大規(guī)模模擬的工作是復(fù)雜的，而多節(jié)點版 PennyLane 與 NVIDIA cuQuantum SDK 的結(jié)合能夠使其得以簡化。

Yoo 表示：“這種實踐打開了一扇大門，讓實習(xí)生也能運行一些最大規(guī)模的模擬，也是我為之興奮的原因?！蹦壳?，他的團隊有六個項目正在使用 PennyLane。

布魯克海文國家實驗室的 Shinjae Yoo 準(zhǔn)備在

Perlmutter 超級計算機上擴展他的量子工作。

他的工作是推動高能物理和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展。還有其他研究人員致力于使用量子模擬，推動化學(xué)和材料科學(xué)的發(fā)展水平至新高。

量子計算在企業(yè)研發(fā)中心也得到了應(yīng)用。

例如，Xanadu 正在幫助 Rolls-Royce 等公司開發(fā)量子算法，為可持續(xù)航空業(yè)設(shè)計最先進的噴氣發(fā)動機，還幫助大眾汽車集團發(fā)明更強大的電動汽車電池。

Perlmutter 上的另外四個項目

與此同時，美國國家超級計算中心（NERSC）量子計算項目負(fù)責(zé)人 Katherine Klymko 表示，今年至少還有四個項目正在使用多節(jié)點 Pennylane，其中包括美國國家航空航天局艾姆斯研究中心和阿拉巴馬大學(xué)的項目。

她表示：“化學(xué)領(lǐng)域的研究人員想要深入研究分子復(fù)合物，而這些分子復(fù)合物通常太大，以致傳統(tǒng)計算機無法處理。而有了像 Pennylane 這樣的工具，他們就能夠擴展目前在傳統(tǒng)計算機上所做的工作，為最終在大型量子計算機上運行算法做好準(zhǔn)備。”

融合 AI 與量子概念

PennyLane 來自于一個新穎的想法。它將反向傳播等常用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)與 PyTorch 等工具應(yīng)用于量子計算機編程。

Xanadu 讓所設(shè)計的代碼能夠在盡可能多的不同類型的量子計算機上運行，因此該軟件在 2018 年的一篇論文中被提出后，很快就在量子界引起了關(guān)注。

Xanadu 產(chǎn)品總監(jiān)、量子物理學(xué)家 Josh Izaac 回憶道：“我們的內(nèi)容吸引了大家，大家都因為前沿研究變得觸手可及而十分興奮。”Izaac 是該論文的作者之一，同時也是 PennyLane 的開發(fā)者。

想要更多量子比特

負(fù)責(zé) PennyLane 性能的 Xanadu 高級量子軟件開發(fā)人員 Lee J. O'Riordan 表示：“我想要增加量子比特?！?/p>

O'Riordan 表示：“當(dāng)我們在 2022 年開始在單顆 GPU 上使用 cuQuantum 時，我們的整體速度幾乎提升了 10 倍……我們希望到今年年底能擴展到 1,000 個節(jié)點，即 4,000 顆 GPU，這可能需要模擬超過 40 個量子比特?！?/p>

科學(xué)家們?nèi)栽谒伎妓麄兝眠@一性能能夠解決的問題——或者說他們希望解決的問題。

設(shè)計量子計算機的公司將利用量子計算機的性能提升來測試構(gòu)建更強大系統(tǒng)的想法。他們的工作推動了 PennyLane 中新軟件功能的實現(xiàn)，進而又提高了系統(tǒng)性能，形成了一個良性循環(huán)。

通過 GPU 實現(xiàn)良好擴展

O'Riordan 很早就發(fā)現(xiàn) GPU 是擴展 PennyLane 性能的最佳工具。去年，他與他人聯(lián)合撰寫了一篇論文，介紹了一種在 100 多個 GPU 上拆分量子程序的方法。該方法可以模擬 60 多個量子比特，它們被拆分成許多 30 量子比特的子電路。

他表示：“我們希望將我們的工作擴展到更大的工作負(fù)載上，所以聽說 NVIDIA 將為 cuQuantum 增加多節(jié)點功能時，我們希望盡快為其提供支持?！?/p>

于是不到四個月，多節(jié)點 PennyLane 就誕生了。

O'Riordan 表示：“對于一個大型分布式 GPU 項目來說，這樣的項目推進速度是很快的。cuQuantum 的每一個人都幫助我們盡可能輕松地完成了這一集成。”

Xanadu 的一篇博客詳細(xì)介紹了開發(fā)人員如何利用 PennyLane 和 cuQuantum 模擬超過 30 個量子比特的大規(guī)模系統(tǒng)。

該團隊現(xiàn)在仍在收集數(shù)據(jù)。但到目前為止，在“基于樣本的工作負(fù)載上，我們看到了近乎線性的擴展速度”，O'Riordan 表示。

也許正如 NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛所說：“買得越多，省得越多”。

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