Naukowcy obalają twierdzenie Google o przewadze kwantowej za pomocą konwencjonalnego komputera

Kiedy Google ogłosił, że jego komputer kwantowy rozwiązał problem wykraczający poza zdolność najpotężniejszy superkomputer, był punktem zwrotnym dla branży. Ale chińscy naukowcy pokazali, że mogą Rozwiąż taki sam problem na normalnym superkomputerze w kilka sekund.

Ostateczna obietnica kwantowa computing is jego zdolność dokonywać pewnych wyczynów obliczeniowych znacznie szybciej niż klasyczne maszyny, a nawet rozwiązywać problemy, które byłyby zasadniczo niemożliwe do rozwiązania przy użyciu tradycyjnych metod.

Dziedzina ta jednak wciąż się rozwija, a dzisiejsze urządzenia są zbyt małe, aby można je było wykorzystać do pracy nad jakimikolwiek wyzwaniami w świecie rzeczywistym. Aby jednak udowodnić, że w tej dziedzinie postępuje postęp, twórcy procesorów kwantowych chętnie znajdowali problemy, które mogą nie mieć zbyt dużego praktycznego zastosowania, ale mogą zademonstrować potencjalne przyspieszenie, do którego jest zdolna ich technologia.

Google dokonał wielkiego przełomu na tym froncie w 2019 roku, kiedy twierdził, że jest… Procesor jaworowy rozwiązał problem, który zajęłby superkomputerowi 10,000 200 lat w zaledwie XNUMX sekund. Problem został sfałszowany na ich korzyść, ponieważ zasadniczo polegał na symulowaniu wydajności ich procesora, ale pokazując, że klasyczny komputer miałby problemy, byli w stanie stwierdzić „wyższość kwantową”, dziś powszechnie znaną jako „przewaga kwantowa”.

Ale teraz naukowcy w Chinmieć złamałem ten sam problem w zaledwie 15 godzin używając ssprytny projekt algorytmiczny i umiarkowanie duży komputer. Według ich obliczeń zajęłoby to tylko kilkadziesiąt sekund, gdyby mieli dostęp do pełnowymiarowych superkomputerów.

Wyzwaniem postawionym przez Google było zasymulowanie procesora działającego mniej więcej jako generator liczb losowych. Jedyna różnica polegała na tym, że powtarzali algorytm miliony razy, a ze względu na charakter algorytmu, w wyrzucanych liczbach losowych powinien wyłonić się pewien wzór.

Symulacja tego na klasycznym komputerze powinna szybko stać się trudna wraz ze wzrostem rozmiaru procesora, ponieważ ilość zakodowanych informacji rośnie wykładniczo z każdym dodatkowym kubitem. Korzystając z konwencjonalnych metod rozwiązania tego problemu, Google przewidział, że symulacja jego 10,000-kubitowego procesora zajmie 53 XNUMX lat.

Zespół z Instytutu Fizyki Teoretycznej Chińskiej Akademii Nauk dostał aobejść to, przepracowując podstawową matematykę użytą do rozwiązania problemu. Reprezentowali procesor jako trójwymiarową sieć obiektów matematycznych zwanych tensorami, które reprezentują bramki logiczne pomiędzy 3 kubitami. Ta sieć została powtórzona na 53 warstwach, zaprojektowanych tak, aby reprezentować 20 cykli, przez które przechodzi algorytm kwantowy, zanim odczytane zostaną dane wyjściowe procesora.

Zaletą korzystania z tensorów jest to, że procesory graficzne, które napędzają rewolucję głębokiego uczenia się, są w stanie przetwarzać je równolegle bardzo szybko. Naukowcy wykorzystali również fakt, że obliczenia Google'a na Sycamore nie były zbyt precyzyjne, osiągając wierność na poziomie zaledwie 0.2 proc. To pozwoliło im poświęcić część dokładności symulacji, aby zwiększyć jej szybkość, co zrobili, usuwając niektóre połączenia między kubitami.

W rezultacie udało im się zasymulować wydajność procesora Sycamore z wiernością 0.37 procent w zaledwie 15 godzin na 512 procesorach graficznych — znacznie mniej mocy obliczeniowej niż większość wiodących superkomputerów. Artykuł przedstawiający wyniki jest obecnie w druku w Physical Review Letters, ale bez recenzjied pre-print został wydany w listopadzie ubiegłego roku.

Chociaż wynik nieco pęka bańkę kwantowej supremacji Google, w e-mailu do nauka, firma zwróciła uwagę, że w swoim artykule z 2019 r. przewidziała poprawę klasycznych algorytmów. Dodają jednak, że nie sądzą, że będą w stanie długo nadążyć za wykładniczym wzrostem wydajności komputerów kwantowych.

Jego nie jedyny eksperyment z supremacją kwantową, który został cofnięty. W 2020 r. Chińczyk zespół twierdził, że ich komputer kwantowy może rozwiązać problem w ciągu 200 sekundnds zajęłoby superkomputerowi 2.5 miliarda lat, ale w styczniu naukowcy wykazali, że w rzeczywistości zajmie to tylko 73 dni.

Chociaż nie neguje to postępów w tej dziedzinie, rosnący chór naukowców twierdzi, że przeciwstawianie sobie nawzajem maszyn kwantowych i klasycznych w tego rodzaju abstrakcyjnych problemach obliczeniowych nie daje jasnego wyobrażenia, gdzie znajduje się technologia. at.

Prawdziwym testem, jak mówią, będzie to, kiedy komputery kwantowe będą w stanie rozwiązywać rzeczywiste problemy szybciej i wydajniej niż te klasyczne. I wydaje się, że nadal może być trochę odległa.

Image Credit: Google