「量子ブースト：cuQuantumとPennyLaneによるスーパーコンピュータ上でのシミュレーション」

Quantum Boost Simulation on a Supercomputer with cuQuantum and PennyLane

ロングアイランドの大西洋岸から10マイル離れた場所で、Shinjae Yooさんはエンジンを回転させています。

彼はアメリカエネルギー省のブルックヘブン国立研究所で計算科学者および機械学習グループのリーダーとして働いており、新しいソフトウェアのおかげで初めてスーパーコンピュータ上で量子コンピューティングシミュレーションを実行する準備をしています。

Yooさんのエンジン、National Energy Research Scientific Computing Center（NERSC）のPerlmutterスーパーコンピュータは、トロントを拠点とするXanaduの量子プログラミングフレームワークであるPennyLaneの最新バージョンを使用しています。このオープンソースソフトウェアは、NVIDIAのcuQuantumソフトウェア開発キットを基にしており、高性能クラスターのNVIDIA GPU上でシミュレーションを実行することができます。

性能は重要です。なぜなら、Yooさんのような研究者は海洋サイズのデータセットを処理する必要があるからです。彼はPerlmutterの256台のNVIDIA A100 Tensor Core GPU上でプログラムを実行し、約3ダースのキュビット（量子コンピュータが使用するパワフルな計算機）をシミュレートします。

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それは現在のほとんどの研究者がモデル化できるキュビットの数の約2倍です。

パワフルで使いやすい

NVIDIAのcuQuantum SDKと併用されるPennyLaneのマルチノードバージョンは、量子システムの大規模なシミュレーションを高速化する複雑な作業を簡略化します。

「これにより、私のインターンたちでも最大規模のシミュレーションを実行できるようになるため、とても興奮しています」とYooさんは言います。彼のチームはPennyLaneを使用した6つのプロジェクトを進行中です。

彼の研究は高エネルギー物理学と機械学習の進歩を目指しています。他の研究者は、量子シミュレーションを使用して化学や材料科学を新たなレベルに引き上げています。

量子コンピューティングは企業の研究開発センターでも進行中です。

たとえば、Xanaduはロールス・ロイスなどの企業が持続可能な航空機用の最先端のジェットエンジンを設計するための量子アルゴリズムの開発を支援しており、フォルクスワーゲン・グループは電気自動車用のよりパワフルなバッテリーを発明しています。

Perlmutter上でのさらなる4つのプロジェクト

一方、NERSCでは、今年は少なくとも4つの他のプロジェクトがマルチノードのPennylaneを使用して進行中です。これにはNASA Amesとアラバマ大学の取り組みも含まれます。

「私の化学の分野での研究者たちは、古典的なコンピュータでは扱いきれないほど大きな分子複合体を研究したいと考えています。Pennylaneのようなツールを使用することで、彼らは現在クラシカルに行えることを拡張し、将来的に大規模な量子コンピュータでアルゴリズムを実行する準備をすることができます」と、量子コンピューティングプログラムの責任者であるKatherine Klymkoさんは語っています。

AIと量子コンセプトの統合

PennyLaneは新しいアイデアの産物です。このコードは、バックプロパゲーションのような人気のあるディープラーニングの技術や、PyTorchのようなツールを使って量子コンピュータのプログラミングを行うために適応されています。

Xanaduはこのコードを可能な限り多くの種類の量子コンピュータ上で実行できるように設計し、2018年の論文で紹介された後、量子コミュニティで注目を集めました。

「私たちのコンテンツには関心があり、最先端の研究がアクセス可能になり、人々は興奮しました」と、Xanaduの製品ディレクターであり、論文の共著者およびPennyLaneの開発者である量子物理学者のJosh Izaacさんは回想しています。

より多くのキュビットを求めて

PennyLaneフォーラムでは最近、「もっとキュビットが欲しい」という一般的なコメントが見られると、Xanaduのシニア量子ソフトウェア開発者であり、PennyLaneのパフォーマンスを担当しているLee J. O’Riordanさんは言います。

「2022年にcuQuantumと協力して単一のGPUで作業を開始したとき、ほぼ全体で10倍のスピードアップを実現しました…今年の終わりまでに1,000ノード（4,000のGPU）にスケールすることを目指しており、それは40以上のキュビットをシミュレートするかもしれません」とO’Riordanさんは述べています。

科学者たちはまだそのパフォーマンスで取り組む問題を具体化している最中ですが、それは彼らが抱える問題の一種です。

量子コンピュータを設計する企業は、より良いシステムを構築するためのアイデアをテストするためにこの向上を利用します。彼らの作業は好循環を生み出し、PennyLaneで新しいソフトウェア機能を可能にし、さらなるシステムのパフォーマンスを実現します。

GPUとのスケーリングがうまくいく

O’Riordanさんは、PennyLaneのパフォーマンスをスケーリングするための最適な手段としてGPUを選んだことに早くから気付きました。彼は昨年、100台以上のGPUに量子プログラムを分割して60以上のキュビットをシミュレートする方法についての論文の共著者となりました。

「私たちは、より大きなワークロードに対応するために、NVIDIAがcuQuantumにマルチノード機能を追加すると聞いたとき、できるだけ早くサポートしたかったです」と彼は述べました。

わずか4か月で、マルチノードのPennyLaneが生まれました。

「大規模な分散GPUプロジェクトにおいて、それは素晴らしいターンアラウンド時間でした。cuQuantumに取り組んでいるすべての人が、統合をできるだけ簡単にするのに役立ちました」とオリオーダンは述べました。

Xanaduのブログでは、PennyLaneとcuQuantumを使用して30量子ビット以上の大規模なシステムをシミュレートする方法が詳しく説明されています。

チームはまだデータを収集していますが、「サンプルベースのワークロードでは、ほぼ線形のスケーリングが見られます」と彼は述べました。

あるいは、NVIDIAの創設者でCEOのジェンソン・ファンが言うかもしれません。「買えば買うほど、節約できる」。

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