ここでは、量子コンピュータのアプリケーション開発に近年欠かせなくなってきているテンソルネットワークを利用したアプリケーション開発のベンチマークを紹介します。 今回は、53量子ビットのQAOAと呼ばれる組合せ最適化問題を解くための問題のベンチマークです。MAXCUT問題を解いています。 今回実装したのは、MAXCUT問題53量子ビットQAOArandom-3-regularという構造 実装の際に利用したソフトウェアは、quimbcotengajax となっています。ソフトウェアが最適化されていない可能性もありますので、今後の量子ゲート型量子コンピュータのソフトウェア開発の参考にしてもらえればと思います。 今回計算を比較したのは、 CPUGPU での実装となります。一般的にGPUを利用すると量子コンピュータのシミュレーションは高速になります。cuStateVecを利用した量子コンピュータのシミュレーションでは、明らかに高速になっているのがわかります。CPUとV100GPUで状態ベクトルシミュレータと呼ばれるものを比較した場合、100倍以上の高速化を実現しています。 今回はそれとは異なる次世代型の新しいテンソルネットワークシミュレータのベンチマークをいち早くお届けします。計算結果は、 <img src="https://assets.blueqat.com/public/uploads/us-east-2:4805ff4b-c3cc-4344-b165-86544c34d0bf/2023/08/19/CPUとGPUのQAOAの実行ベンチマーク（分）.png"/> となりました。確かに多少は速くなっていますが、cuStateVecのような極度の高速化とはいかず、30%程度の高速化となっています。今回はソフトウェアはquimb+cotengra+jaxを利用しました。 また、予備調査でNVIDIA A100 GPU *8枚構成のマルチGPU環境でも同様の計算を行いましたが、あまり実行速度は変わりませんでした。 今後はより量子コンピュータのアプリケーションやシミュレータにGPUを最適化することで高速化が実現できるかもしれません。引き続きcuQuantumを利用するなど、実用的な量子コンピュータのアプリ開発に向けてベンチマークを公開してまいります。 以上です。

[ベンチマーク]53量子ビット組合せ最適化問題、GPUテンソルネットワーク量子ゲート量子コンピュータシミュレータとCPUのベンチマーク

Yuichiro Minato