Integrando la computación cuántica y la computación de alto rendimiento
Combinando la computación cuántica y clásica para avanzar en la investigación científica.
Thomas Beck, Alessandro Baroni, Ryan Bennink, Gilles Buchs, Eduardo Antonio Coello Perez, Markus Eisenbach, Rafael Ferreira da Silva, Muralikrishnan Gopalakrishnan Meena, Kalyan Gottiparthi, Peter Groszkowski, Travis S. Humble, Ryan Landfield, Ketan Maheshwari, Sarp Oral, Michael A. Sandoval, Amir Shehata, In-Saeng Suh, Christopher Zimmer
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- Entendiendo la Computación Cuántica
- Computación de Alto Rendimiento
- El Estado Actual de la Computación Cuántica
- El Marco de Integración
- Objetivos del Marco de Integración
- Componentes Clave del Marco
- Participación y Soporte del Usuario
- Programa de Usuarios de Computación Cuántica (QCUP)
- Desafíos Actuales
- Aplicaciones de la Computación Cuántica en HPC
- Química Cuántica
- Problemas de Optimización
- Aprendizaje Automático
- Direcciones Futuras
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
La Computación Cuántica (QC) tiene el potencial de cambiar nuestra forma de abordar problemas científicos, ofreciendo nuevas maneras de manejar cálculos complejos en áreas como la química, la optimización y la inteligencia artificial. Sin embargo, hay desafíos asociados con el uso de computadoras cuánticas hoy en día, principalmente debido a sus limitaciones actuales, incluyendo el Ruido y los errores. Este artículo habla sobre los esfuerzos para incorporar la computación cuántica como una mejora dentro de los sistemas de Computación de Alto Rendimiento (HPC) que se usan para la investigación científica.
Entendiendo la Computación Cuántica
La computación cuántica funciona de manera diferente a la computación tradicional. En lugar de usar bits (0s y 1s), usa qubits, que pueden representar tanto 0 como 1 al mismo tiempo gracias a una propiedad llamada superposición. Esto permite que las computadoras cuánticas procesen información en paralelo, ofreciendo un aumento de velocidad potencial para ciertas tareas.
Sin embargo, las computadoras cuánticas de hoy todavía están en una etapa temprana de desarrollo. Muchas se ven afectadas por el ruido, que interfiere con su rendimiento. A pesar de esto, los investigadores son optimistas sobre el futuro de la QC, y hay trabajo activo para mejorar su fiabilidad.
Computación de Alto Rendimiento
La computación de alto rendimiento se refiere al uso de supercomputadoras potentes para realizar cálculos complejos rápidamente. Estas máquinas son esenciales para varios campos de investigación, como la física, la ciencia del clima y la medicina, donde se necesitan procesar grandes conjuntos de datos y modelos complejos de manera eficiente.
Integrar la computación cuántica con HPC puede aprovechar ambas tecnologías. Mientras que HPC se destaca en manejar tareas computacionales grandes, QC puede acelerar ciertos tipos de cálculos que son difíciles para las computadoras clásicas.
El Estado Actual de la Computación Cuántica
A nivel global, hay un gran interés en el desarrollo de la computación cuántica. Muchos países, incluyendo EE. UU., Europa, Japón y China, están invirtiendo mucho en hardware y software para tecnologías cuánticas. Esta inversión se basa en la creencia de que la computación cuántica puede tener un impacto significativo no solo en la investigación científica básica, sino también en áreas como la salud y la seguridad nacional.
En Estados Unidos, empresas como IBM y Google están a la vanguardia en el desarrollo de hardware cuántico. Están colaborando con instituciones académicas y laboratorios nacionales para mejorar la tecnología y encontrar aplicaciones prácticas.
El Marco de Integración
Para incorporar efectivamente la computación cuántica en sistemas HPC, se está desarrollando un marco de integración integral. Este marco busca crear un entorno sin interrupciones donde los recursos cuánticos y clásicos puedan trabajar juntos de manera eficiente.
Objetivos del Marco de Integración
Los objetivos principales de esta integración son:
- Mejorar la investigación científica combinando las fortalezas de la computación cuántica y clásica.
- Proporcionar acceso a ambos tipos de recursos computacionales para los investigadores.
- Desarrollar software y herramientas que faciliten esta integración.
Componentes Clave del Marco
Sistema de Gestión de Recursos: Este sistema asignará y programará los recursos necesarios para las tareas de HPC y computación cuántica.
Gestor de Tareas Cuánticas: Este componente gestionará la comunicación entre sistemas clásicos y cuánticos, facilitando la ejecución de algoritmos que requieren ambos tipos de computación.
Gestor de Plataforma Cuántica: Este será responsable de ejecutar tareas en las plataformas cuánticas, ya sean dispositivos cuánticos físicos o simuladores que corren en hardware clásico.
Gestión de Flujos de Trabajo: Flujos de trabajo bien definidos serán cruciales para optimizar cómo se ejecutan las tareas en los dos entornos de computación.
Participación y Soporte del Usuario
Una parte importante de esta integración es asegurar que los usuarios puedan utilizar efectivamente tanto los recursos cuánticos como clásicos. A tal fin, hay esfuerzos en curso para:
- Capacitar a los usuarios en los fundamentos de la computación cuántica.
- Proporcionar acceso a hardware cuántico y simuladores.
- Desarrollar bibliotecas y software adaptados para la computación híbrida.
Programa de Usuarios de Computación Cuántica (QCUP)
El Programa de Usuarios de Computación Cuántica está diseñado para permitir que los investigadores accedan fácilmente a recursos de computación cuántica. A través de este programa, los usuarios pueden realizar experimentos y probar nuevos algoritmos cuánticos mientras se benefician de los recursos de computación de alto rendimiento clásicos.
Desafíos Actuales
A pesar de los beneficios potenciales, integrar la computación cuántica en HPC trae consigo desafíos que deben abordarse:
Gestión del Ruido: La generación actual de computadoras cuánticas es propensa a errores debido al ruido. Los investigadores están desarrollando técnicas para mitigar estos errores.
Latencia: La comunicación entre sistemas clásicos y cuánticos puede introducir retrasos, lo que puede afectar la eficiencia general de los cálculos.
Escalabilidad: A medida que las tecnologías cuánticas avancen, asegurar que los sistemas puedan escalar para satisfacer la demanda creciente será una prioridad.
Aplicaciones de la Computación Cuántica en HPC
Hay varias áreas donde la computación cuántica puede mejorar significativamente la computación de alto rendimiento. Algunas de estas aplicaciones incluyen:
Química Cuántica
Las computadoras cuánticas pueden simular eficientemente estructuras moleculares e interacciones, lo que es una tarea compleja en computadoras clásicas. Esta capacidad puede llevar a avances en descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales.
Problemas de Optimización
Los algoritmos cuánticos pueden resolver problemas de optimización específicos más rápido que los algoritmos clásicos. Esto puede ser beneficioso en campos como la logística, las finanzas y la distribución de energía.
Aprendizaje Automático
La computación cuántica también puede mejorar técnicas de aprendizaje automático al acelerar ciertos procesos y mejorar el rendimiento de los algoritmos. Esto tiene el potencial de impactar diversos sectores, desde la salud hasta la tecnología.
Direcciones Futuras
Los esfuerzos de investigación y desarrollo en computación cuántica y su integración con HPC son cruciales para avanzar en la indagación científica. A medida que el hardware mejora y se desarrollan nuevos algoritmos, la colaboración entre la computación cuántica y clásica probablemente se volverá más sofisticada, llevando a innovaciones en varios campos científicos.
Conclusión
La integración de la computación cuántica con la computación de alto rendimiento es una frontera prometedora en la investigación científica. Al superar los desafíos actuales y crear marcos efectivos para la colaboración, podemos aprovechar las fortalezas de ambas tecnologías para abordar problemas complejos y mejorar nuestra comprensión del mundo. El futuro de la computación radica en la sinergia entre sistemas clásicos y cuánticos, allanando el camino para nuevos descubrimientos e innovaciones.
Título: Integrating Quantum Computing Resources into Scientific HPC Ecosystems
Resumen: Quantum Computing (QC) offers significant potential to enhance scientific discovery in fields such as quantum chemistry, optimization, and artificial intelligence. Yet QC faces challenges due to the noisy intermediate-scale quantum era's inherent external noise issues. This paper discusses the integration of QC as a computational accelerator within classical scientific high-performance computing (HPC) systems. By leveraging a broad spectrum of simulators and hardware technologies, we propose a hardware-agnostic framework for augmenting classical HPC with QC capabilities. Drawing on the HPC expertise of the Oak Ridge National Laboratory (ORNL) and the HPC lifecycle management of the Department of Energy (DOE), our approach focuses on the strategic incorporation of QC capabilities and acceleration into existing scientific HPC workflows. This includes detailed analyses, benchmarks, and code optimization driven by the needs of the DOE and ORNL missions. Our comprehensive framework integrates hardware, software, workflows, and user interfaces to foster a synergistic environment for quantum and classical computing research. This paper outlines plans to unlock new computational possibilities, driving forward scientific inquiry and innovation in a wide array of research domains.
Autores: Thomas Beck, Alessandro Baroni, Ryan Bennink, Gilles Buchs, Eduardo Antonio Coello Perez, Markus Eisenbach, Rafael Ferreira da Silva, Muralikrishnan Gopalakrishnan Meena, Kalyan Gottiparthi, Peter Groszkowski, Travis S. Humble, Ryan Landfield, Ketan Maheshwari, Sarp Oral, Michael A. Sandoval, Amir Shehata, In-Saeng Suh, Christopher Zimmer
Última actualización: Aug 28, 2024
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2408.16159
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.16159
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://orcid.org/0000-0003-4048-4639
- https://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan
- https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevA.86.032324
- https://doi.org/10.1103/PhysRevA.86.032324
- https://doi.org/10.1038/s42254-024-00706-3
- https://arxiv.org/abs/2404.02280
- https://link.aps.org/doi/10.1103/RevModPhys.95.025003
- https://doi.org/10.1103/RevModPhys.95.025003
- https://doi.org/10.22331/q-2020-09-21-327
- https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/quantum%20technology%20sees%20record%20investments%20progress%20on%20talent%20gap/quantum-technology-monitor-april-2023.pdf
- https://doi.org/10.1080/10619127.2024.2303306
- https://www.osti.gov/biblio/2001045
- https://doi.org/10.2172/2001045
- https://www.osti.gov/biblio/1986455
- https://doi.org/10.2172/1986455
- https://www.osti.gov/biblio/1470992
- https://doi.org/10.2172/1470992
- https://www.osti.gov/biblio/1616253
- https://doi.org/10.2172/1616253
- https://www.osti.gov/biblio/1616258
- https://doi.org/10.2172/1616258
- https://www.osti.gov/biblio/1194404
- https://doi.org/10.2172/1194404
- https://top500.org
- https://arxiv.org/abs/quant-ph/0002077
- https://doi.org/10.1002/1521-3978
- https://quantum.ibm.com/
- https://qcs.rigetti.com/
- https://quantinuum.com
- https://ionq.com
- https://quantumbrilliance.com/
- https://www.meetiqm.com/
- https://www.etp4hpc.eu/pujades/files/ETP4HPC_WP_Quantum4HPC_FINAL.pdf
- https://doi.org/10.1109/HPEC.2016.7761628
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PRXQuantum.2.040304
- https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040304
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevApplied.21.044027
- https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.21.044027
- https://doi.org/10.1038/s41524-020-00353-z
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevX.6.031045
- https://doi.org/10.1103/PhysRevX.6.031045
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevB.107.165155
- https://doi.org/10.1103/PhysRevB.107.165155
- https://doi.org/10.1038/s41586-021-04351-z
- https://arxiv.org/abs/2303.18095
- https://www.nature.com/articles/s41534-020-00291-0
- https://doi.org/10.1038/s41534-020-00291-0
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927323001147
- https://doi.org/10.1016/j.scib.2023.02.016
- https://arxiv.org/abs/1611.09347
- https://doi.org/10.1038/nature23474
- https://arxiv.org/abs/2303.15626
- https://doi.org/10.1038/s42005-024-01552-6
- https://arxiv.org/abs/2311.05050
- https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.05050
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adom.202002226
- https://doi.org/
- https://doi.org/10.1002/adom.202002226
- https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.8b00802
- https://doi.org/doi.org/10.1021/acscentsci.8b00802
- https://www.nature.com/articles/nature13883
- https://doi.org/10.1038/nature13883
- https://doi.org/10.1021/acsenergylett.2c01969
- https://doi.org/10.22331/q-2022-01-20-625
- https://doi.org/10.22331/q-2021-04-08-428
- https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevResearch.5.033060
- https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.5.033060
- https://doi.org/10.5281/zenodo.2573505
- https://doi.org/10.5281/zenodo.10247207
- https://pyquil
- https://www.qir-alliance.org
- https://github.com/qir-alliance/qir-spec
- https://www.qir-alliance.org/projects/
- https://api.semanticscholar.org/CorpusID:233324255
- https://doi.org/10.1109/QCE57702.2023.10293
- https://scipost.org/10.21468/SciPostPhysCodeb.4
- https://doi.org/10.21468/SciPostPhysCodeb.4
- https://doi.org/10.1145/3458817.3476169
- https://atos.net/en/solutions/quantum-learning-machine
- https://developer.nvidia.com/cuda-q
- https://www.mpi-forum.org/docs/
- https://ofiwg.github.io/libfabric/
- https://arxiv.org/abs/2310.03286
- https://doi.org/10.5281/zenodo.7750670