こんにちは、GPU関連のカンファレンスでご説明をした時に質問が来ました。 家庭でGPU量子コンピューティングができると言ってもお高いのでしょうと。 <a href="https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk</a> ということで、かなり具体的なスペックでどのあたりのGPUを利用することにより、量子コンピューティングを活用できるかどうかとか見てみたいと思います。NVIDIA cuQuantumはプロ向けの高性能科学計算向けのGPUだけでなく、一般のご家庭で手に入るタイプのGPUでも実行をすることができます。そのため、ツール類は全て無料となっていますので、GPUを揃えるだけで高速なものができます。もしGPUが手に入らない場合にはCPUでも行うことができるのですが、GPUを使うことによりより高速に計算ができ、計算の幅が広がります。そういった意味でもGPUを持ってる場合にはエヌビディアのcuQuantumを入れることにより簡単にコンピューターの計算をすることができます。すでに量子コンピュータを使った事ある方がいらっしゃる場合にはわかると思いますが、現在の量子コンピュータをエラーなしで使うの難しいです。そのためこれまではCPUを利用した量子コンピュータのシミュレーションをすることが一般的でありましたが、2021年に発表されたエヌビディアGPU向けの量子コンピューティングプラットフォームであるcuQuantumを使うことにより、これまでとは異なる次元での高速化を実現でき、多くの計算ができるようになりました。これまで一晩かかった計算が数秒、数分でできればそれだけで計算の幅が広がります。こうした計算は一部の人だけではなく、私たち一般の人にも手に入ることができるなりました。これが大きな量子コンピュータの裾野を広げるような利用になると思います。 向けのGPUの要件は、ある程度プロの方々方はイメージがつくと思うのですが、一般の方がGPUを使う場合にどのような種類のGPUを使えばcuQuantumを利用することができるかというのがあまり情報がありません。そのため、ここでは一般のご家庭や、在野の研究者、そして一般のそこら辺の道端を歩いてる人が、GPUを使った量子コンピューティングを行いたい場合に利用できるGPUの要件を確認したいと思います。 ドキュメント<a href="https://docs.nvidia.com/cuda/cuquantum/latest/getting_started.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://docs.nvidia.com/cuda/cuquantum/latest/getting_started.html</a> それはこちらのドキュメントに書いてあります。ドキュメントによると、まず一般的なシュミレーターであるcuQuantumを利用する場合には、下記のような条件を満たせば良いようです。 GPU ArchitecturesVolta, Turing, Ampere, Ada, Hopper NVIDIA GPU with Compute Capability7.0+ CUDA11.x, 12.x CPU architecturesx86_64, ppc64le, ARM64 Operating SystemLinux Driver450.80.02+ (Linux) for CUDA 11.x525.60.13+ (Linux) for CUDA 12.x まず確認できるのがGPUアーキテクチャーとなっています。こちらは一番古いのがVoltaとなっていて、Hopperと言う最新シリーズまでを全て網羅しています。 科学計算用のGPUでは、その頭にVやAやHなど、基本的にそのアーキテクチャに合ったものが書いてあります。そのため、あまり迷う事はありません。 では、最近最新のHopperアーキテクチャはH100のように書いてありますので、対応してるかどうかすぐわかります。 家庭用のGTX/RTXシリーズはちょっとわかりづらいので調べてみました。 <a href="https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/compare/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/compare/</a> <img src="https://assets.blueqat.com/public/uploads/us-east-2:4805ff4b-c3cc-4344-b165-86544c34d0bf/2023/10/07/現行世代と前世代の-GeForce-シリーズのグラフィックス-カードの比較-NVIDIA.png"/> GRX16シリーズ以降は使えそうです。 Computational Capabilityに関しては基本的にVolta以降であれば大丈夫そうです。 <a href="https://zenn.dev/eduidl/articles/cuda-comparability" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://zenn.dev/eduidl/articles/cuda-comparability</a> 対応のOperatingシステムはLinuxとなっていて、CPUはArmも対応しています。 x86_64, ppc64le, ARM64 あとはドライバーのバージョンなどを確認すれば使えそうです。 版のご家庭でも、GPUのバージョンやバージョンを確認すれば、充分量子コンピューティングを活用することができます。一般的にはお客さんがいて、外部に対して一定水準のビジネスとしてのサービス提供を行う場合には、サーバー向けのGPUを使う必要がありますが、自宅で量子コンピューティングを行いたい。そして高速になるべく大きな計算をしたいと言った場合には、ある程度のGPUの補強だけで済むので、趣味をかなりこじらせることも可能です。ぜひGPUを使ってご家庭でやってみてください。 Amazonで調べた感じだと、1650だと20,000円前後となっています。安い買い物ではないですが、趣味で量子コンピュータを極めたいという人は持っておいてもいいのではないでしょうか。ちょっと1650がどの程度の速度向上を期待できるかはベンチマークをとっていないため保証はできませんので、持っている方はぜひベンチマークをとってほしいと思います。 あと、気をつけたいのがVRAM容量です。VRAMによって計算できる量子ビットの数が異なるので、実際に4GBのVRAMだと小さな計算しかできません。その辺りもGPU選びのポイントになりそうです。 以上です。

一般のご家庭で高速GPU量子コンピューティングを行いたい場合の要件

Yuichiro Minato