클래식 컴퓨팅은 최신 Quantum Smackdown에서 카운터 펀칭을 유지합니다.

더그 에드라인(Doug Eadline)

2023년 8월 23일

양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 양자 컴퓨터(QC)가 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 몇 가지 예제 알고리즘을 완료하는 테스트인 양자 우위 달성에 대한 정기적인 발표가 있습니다. Quantum Supremacy에 대한 좋은 Q&A는 Scott Aaronson의 블로그에서 찾을 수 있습니다.

공개된 결과 중 하나는 2019년의 일이다. 이 경우 구글이 만든 양자컴퓨터(구글의 53큐비트 시카모어 칩)는 당시 슈퍼컴퓨팅 하드웨어에서 재현하는 데 1만년이 걸릴 것이라고 회사 측이 주장할 정도로 성능을 발휘했다. . 사용된 특정 문제는 양자 컴퓨터에서 무작위 게이트 및 큐비트 시퀀스의 출력을 시뮬레이션하는 것이었습니다. 완전히 자기 참조적인 것처럼 들리지만, 1과 0의 시퀀스는 큐비트의 무작위 동작을 통해 파생되었지만 연구자가 확인할 수 있는 특별한 종류의 무작위 결과를 나타냅니다.

이에 대해 IBM은 Oak Ridge에 있는 Summit 슈퍼컴퓨터의 250페타바이트 스토리지가 실제로 Google Sycamore 칩의 전체 양자 상태 벡터를 저장할 수 있다고 주장하는 논문을 발표했습니다. 이 구성을 사용하면 전체 상태 벡터(모두 250페타바이트)를 무차별 대입 업데이트하여 약 2.5일 안에 동일한 결과를 계산할 수 있습니다.

그러나 소수의 추가 큐비트만 추가하면 QC에 대한 극복할 수 없는 리드가 다시 설정됩니다. Google이나 다른 누군가가 53큐비트에서 55큐비트로 업그레이드하면 Summit의 250페타바이트 저장 용량을 초과하기에 충분합니다. 60큐비트에서는 33개의 Summit이 필요하지만 누가 계산합니까?

이 경우 QC가 축하의 의미로 팔을 들고 코너로 돌아오면 고전적인 접근 방식이 일어나 다음 라운드를 준비합니다.

2021년 논문에서 연구원들은 Google이 프로세서의 예상 동작을 계산하기 위해 매우 구체적인 방법을 선택했지만 동등한 계산을 수행하는 다른 방법이 있음을 지적했습니다. 결과가 발표된 이후 여러 기존 옵션에서 더 나은 성능을 보이는 결과가 보고되었습니다. 예를 들어 Feng Pan, Keyang Chen 및 Pan Zhang은 논문에서 GPU 기반 클러스터가 단 15시간 만에 QC 실행과 동일한 결과를 생성할 수 있는 특정 방법을 설명했습니다. 연구원들은 GPU가 장착된 슈퍼컴퓨터(예: Summit)를 사용하여 문제를 실행하면 Sycamore 양자 프로세서보다 성능이 향상될 것이라고 지적했습니다.

IBM은 올해(2023년) 6월 네이처(Nature)에 중요한 QC 결과를 발표했습니다. 이번에는 특별한 종류의 무작위성을 생성하는 대신 연구원들은 127큐비트 IBM Eagle 프로세서를 사용하여 자기장에서 127개의 자기 양자 크기 입자의 동작을 시뮬레이션하는 Ising 모델을 계산했습니다. 이 문제는 실제로 강자성, 반강자성, 액체-기체 상전이, 단백질 접힘 등 실제적인 가치를 갖고 있습니다. 127큐비트로 인코딩되면 속도보다는 규모의 양자 우월성을 나타냅니다. 왜냐하면 가장 큰 클래식 컴퓨터라도 문제를 해결할 메모리가 충분하지 않기 때문입니다.

IBM 팀은 양자 잡음을 완화하여 보다 유용한 결과를 생성하기 위해 흥미로운 접근 방식을 사용했습니다. 연구원들은 실제로 더 많은 소음을 발생시킨 다음 프로세서 회로의 각 부분에 미치는 영향을 정확하게 기록했습니다. 이 데이터를 사용하여 연구원들은 잡음이 없었다면 계산이 어땠을지 추정할 수 있었습니다.

IBM의 결과는 진정한 고전 컴퓨팅처럼 보였지만, 녹아웃을 일으키기에는 충분하지 않았습니다. 발표 후 2주 이내에 Flatiron Institute의 계산 양자 물리학 센터의 연구원들이 도전에 나섰습니다. 그들은 결과에 대한 논문을 사전 출판했으며 “텐서 네트워크 접근 방식을 채택함으로써 양자 장치에서 얻은 결과보다 훨씬 더 정확한 고전적인 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 그들은 또한 "적당한 계산 자원"을 사용한 시뮬레이션에 대해서도 언급했습니다.

이에 뒤처지지 않기 위해 캘리포니아 공과대학(California Institute of Technology)의 Garnet Kin-Lic Chan인 Tomislav Begušić의 최근 사전 출판물에서는 다음과 같이 말했습니다. 시뮬레이션”