助 NVIDIA cuQuantum 和 Xanadu 的 PennyLane，科學家們首次實現了超算規模的量子模擬加速。
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）的計算科學家兼機器學習小組負責人 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”已經發動。
Yoo 的“引擎”，即美國國家能源研究科學計算中心（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 軟件開發工具套件為基礎，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據集，因此性能成為了關鍵要素。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研究人員所能模擬的量子比特數量的兩倍。
強大且易用
加速量子系統大規模模擬的工作是復雜的，而多節點版 PennyLane 與 NVIDIA cuQuantum SDK 的結合能夠使其得以簡化。
Yoo 表示：“這種實踐打開了一扇大門，讓實習生也能運行一些最大規模的模擬，也是我為之興奮的原因。”目前，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習的發展。還有其他研究人員致力于使用量子模擬，推動化學和材料科學的發展水平至新高。
量子計算在企業研發中心也得到了應用。
例如，Xanadu 正在幫助 Rolls-Royce 等公司開發量子算法，為可持續航空業設計最先進的噴氣發動機，還幫助大眾汽車集團發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）量子計算項目負責人 Katherine Klymko 表示，今年至少還有四個項目正在使用多節點 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的項目。
她表示：“化學領域的研究人員想要深入研究分子復合物，而這些分子復合物通常太大，以致傳統計算機無法處理。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習技術與 PyTorch 等工具應用于量子計算機編程。
Xanadu 讓所設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注。
Xanadu 產品總監、量子物理學家 Josh Izaac 回憶道：“我們的內容吸引了大家，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 的開發者。
想要更多量子比特
負責 PennyLane 性能的 Xanadu 高級量子軟件開發人員 Lee J. O'Riordan 表示：“我想要增加量子比特。”
O'Riordan 表示：“當我們在 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 個節點，即 4,000 顆 GPU，這可能需要模擬超過 40 個量子比特。”
科學家們仍在思考他們利用這一性能能夠解決的問題——或者說他們希望解決的問題。
設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建更強大系統的想法。他們的工作推動了 PennyLane 中新軟件功能的實現，進而又提高了系統性能，形成了一個良性循環。
通過 GPU 實現良好擴展
O'Riordan 很早就發現 GPU 是擴展 PennyLane 性能的最佳工具。去年，他與他人聯合撰寫了一篇論文，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載上，所以聽說 NVIDIA 將為 cuQuantum 增加多節點功能時，我們希望盡快為其提供支持。”
于是不到四個月，多節點 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 的一篇博客詳細介紹了開發人員如何利用 PennyLane 和 cuQuantum 模擬超過 30 個量子比特的大規模系統。
該團隊現在仍在收集數據。但到目前為止，在“基于樣本的工作負載上，我們看到了近乎線性的擴展速度”，O'Riordan 表示。
也許正如 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛所說：“買得越多，省得越多”。
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