こんにちは。ポジショントークです。今回は量子コンピューターとGPUスパコンなどを利用したハイブリットシステムについてのご紹介です。
私たちが量子コンピューターやスパコンなどを使いたいと言った場合にどのような選択肢があるでしょうか現在はスパコンといってもいろんな種類があります。主に科学研究者は汎用的な計算を好みますので、 必ずしもGPUを使うわけではありません。量子コンピューターの計算でもこれまではCPUを使った汎用的な計算機を使ったものが一般的であると考えていました。弊社ではそれとは異なりGPUを利用した並列計算を量子コンピューティングに導入すると言うことを行っております。
GPUを使うメリットとしては、アクセレレーターとして多くのGPUを接続できるというのが大きなメリットです。自分の使いたい計算のサイズに応じてGPUを増やす事によって計算量を増やすことができます。
また、GPUのコミュニティーは、現在ではAI機械学習に関して非常に大きくなっていますので、こうした効率化や高速化の恩恵をそのまま量子コンピューターの計算に導入することができます。エヌビディア社が公式に開発しているSDKがありますので、そうしたものを使うことにより、全世界どこでも同じように、量子コンピューターの最先端の研究開発を行うことができます。かつ使うソフトウェアやハードウェアに関しては、これまでAIや機械学習開発で使ってきたものと全く同じものを使うことができますし、そうしたものを持っていない場合、ゲーミング用を使うことができます。
量子コンピューターの研究開発において、最初に学ぶべきは、量子回路と呼ばれる量子ビットと量子ゲートを組み合わせて特定の計算を行うためのロジックです。多くの量子コンピューターの教育は、こうした量子回路の作成に注力しており、量子回路を作ることによって様々な計算に応用ができます。 こうした量子回路をシミュレーションしたり、実際の量子コンピューターで使ったりする際には多くのマシンパワーが必要ですが、弊社ではこうしたものをクラウド経由で全て提供しているというのが特徴です。
しかし、誰もがこうした高度なクラウドシステムを必要としているわけではありません。実は私たちのスマートフォンやPC等でも十分量子コンピューターの研究開発や教育を行うことができます。よほど大きなシステムを必要としない限りは、手元のPCでも充分量子コンピューターの教育や学習を行うことができます。
こうした量子回路を使って、具体的にどのような計算をしたいかと言うイメージを持っていた場合、こうしたGPUを使ったスパコンなどのシステムを含めた大規模な計算等は2種類の方法があります。
1つは状態ベクトルと呼ばれる小さな量子回路の量子ビット計算を中心に行う高精度の計算です。 こちらは非常に高精度かつ高度な計算ができる代わりにへ使える量子ビット数は少ないです。 現実的な量子コンピューターでは、理想的な量子コンピューターの計算はできませんので、こうした高精度な計算と言うのは、現在量子コンピューターで行うことができません。そのかわり、こうしたGPUなどを利用したスパコンでの高精度高性能の状態ベクトルシュミレーターと呼ばれるものを使って計算をします。 現在エヌビディアのマシンを使ってできるこの状態ベクトルシュミレーターは世界最高速レベルとなっており、手軽にこうした世界最高性能を自分たちで使うことができます。かつ今後H100、H200、GH100、B100など次世代型のGPUを含めた多くのGPUを利用することにより、さらに高速化、大規模化が想定されています。
最近ではグレースと呼ばれるCPUを使って、GPUと組み合わせることによってさらに高速化高度化しようと言う流れもあります。エヌビディアのGPを使ったこうした状態ベクトルシュミレータはCPUとGPUの組み合わせにも対応しており、最新のモデルでのさらなる効果が期待されています。
もう一つは実はシュミレーターがあり、それがテンソルネットワークです。テンソルネットワークはAI機械学習で利用されるニューラルネットワークに近いものを使っており、量子コンピューターのシミュレーションにディープラーニングの技術を導入することにより、大規模か、高速化をすることができます。 こちらは状態ベクトルシミュレーターほどの構成とかの計算と言うのは得意としないのですが、現在ディープラーニングなどで行われているような、より曖昧な計算に特化した形で、量子計算に関しても、量子機械学習などの少し曖昧さが入ってもいいような計算が非常に好まれています。
この新型のシュミレーターでは、現在エヌビディアのスパコンを使った5,000量子ビットの量子ゲート型計算ができていると言うことで、量子コンピューターの計算でも条件が合えば大規模な計算がエラーなしでできるになってきました。今後さらにGPUの性能が上がるにつれて、こうした最大の量子ビット数はかなり増えると、見込まれており、かつ高速化することにより、たくさんの量子コンピュータのアプリケーション開発を支援することになると思います。
量子コンピュータ業界は現在ソフトウェアに関しては少し踊り場となっていて停滞しています。この際に様々な量子コンピューターのアプリケーションに触れることによって研究開発をしてみてはいかがでしょうか。また機械学習のほうもかなりすすんでいます。多くの企業がGPUを学ぶモチベーションが高まっており、まだまだGPUというのが一般的には浸透していません。私たちも使っているのはGPUを使っていて、量子コンピューターの計算はこれまでGPUを使って行うということがあまりなかったので、多くの教育的な場面に立ち会うことが多いです。
コンピューターの使って基礎的な企業としての取り組み、そしてGPUを使った応用面両方をサポートできますので、ぜひ使ってみてください。以上です。