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# Fisica# Fisica quantistica# Informatica distribuita, parallela e in cluster

Integrando il calcolo quantistico e quello ad alte prestazioni

Combinare il calcolo quantistico e classico per far avanzare la ricerca scientifica.

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Il Calcolo quantistico (QC) ha il potenziale di cambiare il nostro approccio ai problemi scientifici, offrendo nuovi modi per gestire calcoli complessi in settori come la chimica, l'ottimizzazione e l'intelligenza artificiale. Tuttavia, ci sono delle sfide legate all'uso dei computer quantistici oggi, principalmente a causa delle loro attuali limitazioni, comprese le interferenze e gli errori. Questo articolo parla degli sforzi per integrare il calcolo quantistico come un miglioramento all'interno dei sistemi di Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC) utilizzati nella ricerca scientifica.

Comprendere il Calcolo Quantistico

Il calcolo quantistico funziona in modo diverso rispetto al calcolo tradizionale. Invece di usare bit (0 e 1), utilizza bit quantistici o qubit, che possono rappresentare sia 0 che 1 simultaneamente grazie a una proprietà chiamata sovrapposizione. Questo permette ai computer quantistici di elaborare le informazioni in parallelo, offrendo potenziali aumenti di velocità per determinate attività.

Tuttavia, i computer quantistici di oggi sono ancora in una fase precoce di sviluppo. Molti sono influenzati dal Rumore, che interferisce con le loro prestazioni. Nonostante ciò, i ricercatori sono ottimisti sul futuro del QC e ci sono lavori attivi per migliorare la sua affidabilità.

Calcolo ad Alte Prestazioni

Il calcolo ad alte prestazioni si riferisce all'uso di supercomputer potenti per eseguire calcoli complessi velocemente. Queste macchine sono essenziali per vari campi di ricerca, tra cui fisica, scienza del clima e medicina, dove grandi dataset e modelli complessi devono essere elaborati in modo efficiente.

Integrare il calcolo quantistico con l'HPC può sfruttare entrambe le tecnologie. Mentre l'HPC è eccellente nel gestire grandi attività computazionali, il QC può velocizzare determinati tipi di calcoli che sono difficili per i computer classici.

Stato Attuale del Calcolo Quantistico

A livello globale, c'è un forte interesse nello sviluppo del calcolo quantistico. Molti paesi, tra cui Stati Uniti, Europa, Giappone e Cina, stanno investendo pesantemente sia nell'hardware che nel software per le tecnologie quantistiche. Questo investimento è spinto dalla convinzione che il calcolo quantistico possa avere un impatto significativo non solo sulla ricerca scientifica di base, ma anche su settori come la salute e la sicurezza nazionale.

Negli Stati Uniti, aziende come IBM e Google sono in prima linea nello sviluppo dell'hardware quantistico. Stanno collaborando con istituzioni accademiche e laboratori nazionali per migliorare la tecnologia e trovare applicazioni pratiche.

Il Quadro di Integrazione

Per incorporare efficacemente il calcolo quantistico nei sistemi HPC, si sta sviluppando un quadro di integrazione completo. Questo quadro mira a creare un ambiente senza soluzione di continuità in cui risorse quantistiche e classiche possano lavorare insieme in modo efficiente.

Obiettivi del Quadro di Integrazione

Gli obiettivi principali di questa integrazione sono:

  • Migliorare la ricerca scientifica combinando i punti di forza del calcolo quantistico e classico.
  • Fornire accesso a entrambi i tipi di risorse computazionali per i ricercatori.
  • Sviluppare software e strumenti che facilitino questa integrazione.

Componenti Chiave del Quadro

  1. Sistema di Gestione delle Risorse: Questo sistema assegnerà e programmerà le risorse necessarie per le attività di HPC e di calcolo quantistico.

  2. Gestore delle Attività Quantistiche: Questo componente gestirà la comunicazione tra sistemi classici e quantistici, rendendo più facile eseguire algoritmi che richiedono entrambi i tipi di computazione.

  3. Gestore della Piattaforma Quantistica: Questo sarà responsabile dell'esecuzione dei compiti sulle piattaforme quantistiche, sia che si tratti di dispositivi quantistici fisici o simulatori che girano su hardware classico.

  4. Gestione del Flusso di Lavoro: Flussi di lavoro ben definiti saranno fondamentali per ottimizzare come i compiti vengono eseguiti nei due ambienti di calcolo.

Coinvolgimento e Supporto degli Utenti

Una parte significativa di questa integrazione è assicurarsi che gli utenti possano utilizzare efficacemente sia le risorse quantistiche che quelle classiche. A tal fine, ci sono sforzi in corso per:

  • Formare gli utenti sulle basi del calcolo quantistico.
  • Fornire accesso all'hardware quantistico e ai simulatori.
  • Sviluppare librerie e software su misura per il calcolo ibrido.

Programma Utenti Calcolo Quantistico (QCUP)

Il Programma Utenti Calcolo Quantistico è progettato per consentire ai ricercatori di accedere facilmente alle risorse di calcolo quantistico. Attraverso questo programma, gli utenti possono eseguire esperimenti e testare nuovi algoritmi quantistici beneficiando delle risorse classiche di calcolo ad alte prestazioni.

Sfide Attuali

Nonostante i potenziali benefici, integrare il calcolo quantistico nell'HPC porta con sé delle sfide che devono essere affrontate:

  • Gestione del Rumore: La generazione attuale di computer quantistici è soggetta a errori dovuti al rumore. I ricercatori stanno sviluppando tecniche per mitigare questi errori.

  • Latente: La comunicazione tra sistemi classici e quantistici può introdurre ritardi, che potrebbero influenzare l'efficienza complessiva dei calcoli.

  • Scalabilità: Man mano che le tecnologie quantistiche avanzano, garantire che i sistemi possano scalare per soddisfare la domanda crescente sarà una priorità.

Applicazioni del Calcolo Quantistico nell'HPC

Ci sono vari settori in cui il calcolo quantistico può migliorare notevolmente il calcolo ad alte prestazioni. Alcune di queste applicazioni includono:

Chimica Quantistica

I computer quantistici possono simulare in modo efficiente strutture e interazioni molecolari, che è un compito complesso per i computer classici. Questa capacità può portare a scoperte importanti nella scoperta di farmaci e nella scienza dei materiali.

Problemi di Ottimizzazione

Gli algoritmi quantistici possono risolvere specifici problemi di ottimizzazione più velocemente degli algoritmi classici. Questo può essere vantaggioso in settori come logistica, finanza e distribuzione energetica.

Apprendimento Automatico

Il calcolo quantistico può anche potenziare le tecniche di apprendimento automatico accelerando alcuni processi e migliorando le prestazioni degli algoritmi. Questo ha il potenziale di influenzare vari settori, dalla salute alla tecnologia.

Direzioni Future

Le attuali ricerche e gli sforzi di sviluppo nel calcolo quantistico e nella sua integrazione con l'HPC sono cruciali per avanzare nell'indagine scientifica. Man mano che l'hardware migliora e nuovi algoritmi vengono sviluppati, la collaborazione tra calcolo quantistico e classico diventerà probabilmente più sofisticata, portando a innovazioni in vari campi scientifici.

Conclusione

L'integrazione del calcolo quantistico con il calcolo ad alte prestazioni è una frontiera promettente nella ricerca scientifica. Superando le attuali sfide e creando quadri efficaci per la collaborazione, possiamo sfruttare i punti di forza di entrambe le tecnologie per affrontare problemi complessi e migliorare la nostra comprensione del mondo. Il futuro del calcolo si trova nella sinergia tra sistemi classici e quantistici, aprendo la strada a nuove scoperte e innovazioni.

Fonte originale

Titolo: Integrating Quantum Computing Resources into Scientific HPC Ecosystems

Estratto: 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.

Autori: 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

Ultimo aggiornamento: Aug 28, 2024

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2408.16159

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.16159

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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