科學期刊《自然》（Nature）本月早些時候發(fā)表了一項研究，通過使用 NVIDIA 驅(qū)動的超級計算機，驗證了量子計算的商業(yè)化途徑。

這項研究由諾貝爾獎獲得者 Giorgio Parisi 主持，重點專注于量子退火，該方法或?qū)⒂兄诮鉀Q對傳統(tǒng)計算機而言極具挑戰(zhàn)性的復雜優(yōu)化問題。

為了開展此項研究，該團隊在 Leonardo 超級計算機（位于意大利博洛尼亞的 Cineca 研究中心）上運行了 200 萬個 GPU 計算小時、在盧森堡 Meluxina-GPU 集群上運行了近 16 萬個 GPU 計算小時，以及在西班牙超級計算網(wǎng)絡上運行了 1 萬個 GPU 計算小時。此外，他們還使用了位于意大利萊切的 Dariah 集群。

研究小組使用這些最先進的資源模擬了“量子退火機”這種量子計算系統(tǒng)的行為。

量子計算機從根本上重塑了信息的計算方式，帶來了全新的解決方案。

量子如何加速超級計算以實現(xiàn)更多突破

不同于通過二進制（0 和 1）處理信息的經(jīng)典計算機，量子計算機使用量子比特或量子位這種全新的方式處理信息。

量子退火機是一種特殊的量子計算機，雖然不具有普遍的適用性，但在解決某些類型的優(yōu)化問題方面可能具有優(yōu)勢。

題為“二維伊辛自旋玻璃的量子相變”的論文標志著在理解二維平面無序磁性材料“伊辛自旋玻璃”的相變（一種量子系統(tǒng)性質(zhì)的變化）這一計算物理學領域的關鍵問題上，已經(jīng)邁出了重要的一步。

這篇論文探討了排列在二維平面上的磁性粒子的特性如何突然改變其行為這一問題。

這項研究還展示了 GPU 驅(qū)動的系統(tǒng)在開發(fā)量子計算方法中如何發(fā)揮關鍵作用。

通過 GPU 加速的模擬，研究人員得以了解這些復雜系統(tǒng)在量子計算機開發(fā)過程中的行為，這為他們指明了最有希望的前進方向。

與量子計算領先企業(yè) D-Wave 所開發(fā)的系統(tǒng)一樣，量子退火機也是通過有序降低施加在一組磁敏感粒子上的磁場來運行的。

當磁場強度足夠大時，所施加的磁場將使粒子的磁性方向?qū)R，類似于鐵屑在條形磁鐵附近均勻地“立正”。

如果磁場強度變化足夠緩慢，磁性粒子就會自行排列，使最終排列的能量最小化。

對于被稱為“自旋玻璃”的高度復雜和無序的磁性系統(tǒng)而言，找到這種穩(wěn)定的最低能量狀態(tài)至關重要，因為量子退火機可以將某些類型的問題編碼到自旋玻璃的最低能量配置中。

而解決這個問題的辦法就是找到自旋玻璃的穩(wěn)定排列方式。

理解這些系統(tǒng)有助于科學家模仿自然界處理復雜性和無序性的方式，從而開發(fā)出更好的算法來解決難題。

這對于推動量子退火并將其用于解決目前普遍存在于從物流到密碼學的各個領域的棘手計算問題至關重要。

與使用一連串量子門運行的門模型量子計算機不同，量子退火機允許量子系統(tǒng)隨時間自由演化。

雖然量子退火機不像通用計算機那樣，只要有足夠的時間和資源就能執(zhí)行任何計算，但它在解決車輛路徑規(guī)劃、投資組合優(yōu)化、蛋白質(zhì)折疊等應用領域的特定優(yōu)化問題方面可能具有獨特優(yōu)勢。

通過在 NVIDIA GPU 上進行的大量模擬，研究人員了解了組成量子退火機的自旋玻璃的關鍵參數(shù)在其運行過程中是如何變化的。這讓他們對理解如何使用這些系統(tǒng)加快重要問題的量子計算速度有了更好的心得。

這篇開創(chuàng)性論文中的大部分研究工作都在 NVIDIA GTC 2024 進行了首次發(fā)表。