Procesory graficzne NVIDIA pomagają badaczom osiągnąć nowy poziom umiejętności w symulacjach dynamiki kwantowej

Krótki opis poufnych informacji

• Naukowcy z Freie Universität Berlin wykorzystują procesory graficzne NVIDIA do przyspieszania symulacji dynamiki kwantowej, będącej kluczowym narzędziem do opracowywania technologii kwantowych.
• Nowa metoda upraszcza systemy kwantowe poprzez faktoring złożonych obliczeń i wykorzystanie procesorów graficznych do obsługi zadań, które w przypadku tradycyjnych procesorów trwałyby znacznie dłużej.
• Dzięki tym symulacjom badacze mogą efektywniej projektować większe systemy kwantowe, co ma kluczowe znaczenie dla przyszłych postępów w informatyce kwantowej i materiałoznawstwie.

Jednostki przetwarzania grafiki — niegdyś uważane głównie za sposób na granie w gry wideo — obecnie podnoszą poprzeczkę w badaniach z zakresu informatyki kwantowej.

Zespół badaczy w Wolny Uniwersytet w Berlinie Według: udostępniono nowy, potężny sposób symulowania dynamiki kwantowej przy użyciu procesorów graficznych Wpis na blogu programisty NVIDIA.

Ich podejście, opublikowane w Fizyka przyrody Przy wsparciu A Stypendium akademickie Nvidiiwykorzystuje procesory graficzne do rozwiązywania złożonych wyzwań związanych z symulacją systemów kwantowych, co jest niezbędne dla rozwoju obliczeń kwantowych i inżynierii materiałowej. Według zespołu badawczego, kierowanego przez Jensa Eiserta i Stephena Thompsona, metoda ta stanowi istotny krok w kierunku dokładniejszych i wykonalnych obliczeniowo symulacji na większą skalę.

Dynamika kwantowa opisuje zachowanie układów zgodnych z prawami mechaniki kwantowej. Symulowanie tych systemów jest niezbędne do zrozumienia i przewidywania zachowania materiałów, ogniw słonecznych, baterii, a nawet nowych projektów kubitów do obliczeń kwantowych. Jednak według artykułu symulowanie systemów kwantowych w praktyce jest niezwykle trudne ze względu na złożoność leżącej u ich podstaw matematyki. Tradycyjne metody symulacji polegają na rozwiązywaniu równań różniczkowych, takich jak równanie Schrödingera, które regulują ewolucję układów kwantowych w czasie.

Wyzwanie polega na tym, że wielociałowe układy kwantowe istnieją w rozległych przestrzeniach matematycznych zwanych przestrzeniami Hilberta. Rozmiar tych obszarów rośnie wykładniczo wraz ze wzrostem liczby cząstek w układzie, co sprawia, że ​​dokładne rozwiązania są trudne obliczeniowo w przypadku dużych systemów wykorzystujących konwencjonalne metody. Zazwyczaj badacze opierają się na przybliżonych szacunkach, aby umożliwić przeprowadzanie takich symulacji, ale osiągnięcie właściwej równowagi między wydajnością obliczeniową a dokładnością pozostaje trudne.

Prace Eiserta i Thompsona skupiają się na technice zwanej równaniami przepływu, służącej do symulacji dynamiki kwantowej. Zamiast ewoluować stan kwantowy krok po kroku, równania przepływu działają poprzez diagonalizację macierzy Hamiltona opisującej układ. Odbywa się to poprzez zastosowanie kilku małych transformacji do hamiltonianu, co według publikacji redukuje problem do serii prostszych obliczeń, które mogą wydajnie wykonać procesory graficzne.

Innymi słowy, badacze przekształcili problem w serię łatwiejszych obliczeń. Następnie jednostki przetwarzania grafiki, które mogą wykonywać tysiące obliczeń jednocześnie, skutecznie poradziły sobie z tymi zadaniami, umożliwiając badaczom symulację systemów kwantowych, które wcześniej były zbyt skomplikowane do zaprojektowania.

Jedną z głównych zalet metody równania strumienia jest to, że nie jest ona ograniczona stopniem splątania w układzie ani tym, jak silnie różne części układu kwantowego są ze sobą powiązane lub połączone. Im większy stopień splątania, tym bardziej złożone są interakcje w systemie. Jest to ograniczenie, przed którym stoi wiele innych technik symulacyjnych. Dzięki temu doskonale nadają się do symulowania dużych układów kwantowych, z którymi w innym przypadku trudno byłoby sobie poradzić obecnymi metodami. Dodatkowo metodę można rozszerzyć, aby symulować układy wielowymiarowe, które są niezbędne w rzeczywistych zastosowaniach kwantowych. Na przykład dwuwymiarowe sieci kwantowe można przedstawić jako jednowymiarowe ciągi znaków, co ułatwia obliczeniowo rozwiązanie problemu.

Metoda ta nie jest jednak pozbawiona wyzwań. Równania przepływu mogą mieć trudności ze zbieżnością, gdy elementarny hamiltonian, który można traktować jako mapę lub wzór na zachowanie układu w oparciu o jego energię, ma wiele stanów o prawie identycznych energiach, co jest powszechne w niektórych bardziej złożonych układach kwantowych badacze są zainteresowani studiowaniem. Aby rozwiązać ten problem, Eisert i Thompson wprowadzili pomysł szyfrowania przelewów. Transformacje te „zakłócają” początkowy Hamiltonian w celu usunięcia degeneracji energii, które mogą spowolnić lub uniemożliwić proces destylacji. Modyfikacja ta znacząco poprawia solidność ich podejścia.

Zastosowanie procesorów graficznych jest kluczem do sukcesu tej nowej metody. Procesory graficzne, pierwotnie opracowane do wyświetlania grafiki w grach wideo, stały się niezbędne w obliczeniach naukowych ze względu na ich zdolność do wykonywania wielu obliczeń równolegle. Na przykład pojedynczy procesor graficzny NVIDIA ma dziesiątki tysięcy rdzeni, które mogą obsługiwać mnożenie macierzy i operacje tensorowe, stanowiące podstawę symulacji dynamiki kwantowej, znacznie wydajniej niż tradycyjne jednostki centralne (CPU).

Przyspieszenie zapewniane przez procesory graficzne jest imponujące. W swoich testach naukowcy wykazali, że symulację układu składającego się z 24 cząsteczek, która na procesorze CPU zajęłaby ponad dwie godziny, na GPU można ukończyć w mniej niż 15 minut. Większe systemy i mocniejsze procesory graficzne, takie jak modele klasyfikacji centrów danych, mogą zapewnić większe prędkości. Te korzyści obliczeniowe umożliwiają badanie większych i bardziej złożonych układów kwantowych, niż było to wcześniej możliwe.

Chociaż metoda równań przepływu jest wciąż w powijakach, daje nadzieję na postęp w badaniach dynamiki kwantowej. Zdolność tej metody do radzenia sobie z dużymi, silnie splątanymi systemami może otworzyć nowe horyzonty w badaniach nad materiałami kwantowymi, fizyką materii skondensowanej i obliczeniami kwantowymi. Eisert i Thompson planują już rozszerzyć swoje prace o symulację większych i bardziej złożonych systemów, w tym systemów o wielu wymiarach przestrzennych.

Przyszłe wysiłki będą prawdopodobnie obejmować wielowęzłowe systemy GPU, umożliwiające bardziej wydajne symulacje systemów kwantowych 2D i 3D. Oczekuje się, że postęp w technikach symulacyjnych w połączeniu z mocą procesorów graficznych dostarczy cennych informacji na temat zachowania systemów kwantowych i umożliwi dalszy rozwój praktycznych technologii kwantowych.