Integrando Computação Quântica e Computação de Alto Desempenho
Combinando computação quântica e clássica pra avançar a pesquisa 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
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Índice
- Entendendo a Computação Quântica
- Computação de Alto Desempenho
- O Estado Atual da Computação Quântica
- A Estrutura de Integração
- Objetivos da Estrutura de Integração
- Componentes Chave da Estrutura
- Envolvimento e Suporte ao Usuário
- Programa de Usuário de Computação Quântica (QCUP)
- Desafios Atuais
- Aplicações da Computação Quântica em HPC
- Química Quântica
- Problemas de Otimização
- Aprendizado de Máquina
- Direções Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A Computação Quântica (CQ) tem o potencial de mudar a forma como lidamos com problemas científicos, oferecendo novas maneiras de realizar cálculos complexos em áreas como química, otimização e inteligência artificial. No entanto, existem desafios ao usar computadores quânticos hoje, principalmente por causa das limitações atuais, como Ruídos e erros. Este artigo fala sobre os esforços para incorporar a computação quântica como uma melhoria dentro dos sistemas de computação de alto desempenho (HPC) usados para pesquisa científica.
Entendendo a Computação Quântica
A computação quântica funciona de forma diferente da computação tradicional. Em vez de usar bits (0s e 1s), ela usa bits quânticos ou qubits, que podem representar tanto 0 quanto 1 ao mesmo tempo, graças a uma propriedade chamada superposição. Isso permite que os computadores quânticos processem informações em paralelo, oferecendo potenciais aumentos de velocidade para certas tarefas.
No entanto, os computadores quânticos de hoje ainda estão em uma fase inicial de desenvolvimento. Muitos são afetados por ruídos, que interferem no seu desempenho. Apesar disso, os pesquisadores estão otimistas sobre o futuro da CQ, e há um trabalho ativo sendo feito para aumentar sua confiabilidade.
Computação de Alto Desempenho
A computação de alto desempenho se refere ao uso de supercomputadores poderosos para realizar cálculos complexos rapidamente. Essas máquinas são essenciais para várias áreas de pesquisa, incluindo física, ciência climática e medicina, onde grandes conjuntos de dados e modelos complexos precisam ser processados de forma eficiente.
Integrar a computação quântica com HPC pode aproveitar as duas tecnologias. Enquanto HPC se destaca em lidar com grandes tarefas computacionais, a CQ pode acelerar certos tipos de cálculos que são difíceis para os computadores clássicos.
O Estado Atual da Computação Quântica
Globalmente, há um forte interesse no desenvolvimento da computação quântica. Muitos países, incluindo os EUA, Europa, Japão e China, estão investindo pesado em hardware e software para tecnologias quânticas. Esse investimento é impulsionado pela crença de que a computação quântica pode ter um impacto significativo não apenas na pesquisa científica básica, mas também em áreas como saúde e segurança nacional.
Nos Estados Unidos, empresas como IBM e Google estão na vanguarda do desenvolvimento de hardware quântico. Elas estão trabalhando com instituições acadêmicas e laboratórios nacionais para melhorar a tecnologia e encontrar aplicações práticas.
A Estrutura de Integração
Para incorporar efetivamente a computação quântica nos sistemas HPC, uma estrutura de integração abrangente está sendo desenvolvida. Essa estrutura visa criar um ambiente sem costura onde os recursos quânticos e clássicos possam trabalhar juntos de forma eficiente.
Objetivos da Estrutura de Integração
Os principais objetivos dessa integração são:
- Melhorar a pesquisa científica combinando as forças da computação quântica e clássica.
- Fornecer acesso a ambos os tipos de recursos computacionais para os pesquisadores.
- Desenvolver software e ferramentas que facilitem essa integração.
Componentes Chave da Estrutura
Sistema de Gestão de Recursos: Esse sistema vai alocar e agendar os recursos necessários para as tarefas de HPC e computação quântica.
Gerenciador de Tarefas Quânticas: Esse componente vai gerenciar a comunicação entre os sistemas clássicos e quânticos, facilitando a execução de algoritmos que requerem os dois tipos de computação.
Gerenciador de Plataformas Quânticas: Esse será responsável por executar tarefas nas plataformas quânticas, seja em dispositivos quânticos físicos ou simuladores rodando em hardware clássico.
Gestão de Fluxo de Trabalho: Fluxos de trabalho bem definidos serão cruciais para otimizar como as tarefas são executadas nos dois ambientes computacionais.
Envolvimento e Suporte ao Usuário
Uma parte significativa dessa integração é garantir que os usuários possam utilizar efetivamente tanto os recursos quânticos quanto clássicos. Para isso, há esforços em andamento para:
- Treinar os usuários nos fundamentos da computação quântica.
- Fornecer acesso a hardware quântico e simuladores.
- Desenvolver bibliotecas e softwares adaptados para computação híbrida.
Programa de Usuário de Computação Quântica (QCUP)
O Programa de Usuário de Computação Quântica foi criado para permitir que pesquisadores acessem facilmente os recursos de computação quântica. Através desse programa, os usuários podem realizar experimentos e testar novos algoritmos quânticos enquanto se beneficiam dos recursos clássicos de computação de alto desempenho.
Desafios Atuais
Apesar dos potenciais benefícios, integrar a computação quântica no HPC traz desafios que precisam ser enfrentados:
Gestão de Ruídos: A geração atual de computadores quânticos é propensa a erros devido a ruídos. Pesquisadores estão desenvolvendo técnicas para mitigar esses erros.
Latência: A comunicação entre sistemas clássicos e quânticos pode introduzir atrasos, o que pode afetar a eficiência geral dos cálculos.
Escalabilidade: À medida que as tecnologias quânticas avançam, garantir que os sistemas possam escalar para atender à demanda crescente será uma prioridade.
Aplicações da Computação Quântica em HPC
Existem várias áreas onde a computação quântica pode melhorar significativamente a computação de alto desempenho. Algumas dessas aplicações incluem:
Química Quântica
Os computadores quânticos podem simular eficientemente estruturas e interações moleculares, que é uma tarefa complexa para computadores clássicos. Essa capacidade pode levar a avanços na descoberta de medicamentos e ciência dos materiais.
Problemas de Otimização
Algoritmos quânticos podem resolver problemas de otimização específicos mais rapidamente do que algoritmos clássicos. Isso pode ser benéfico em áreas como logística, finanças e distribuição de energia.
Aprendizado de Máquina
A computação quântica também pode melhorar técnicas de aprendizado de máquina acelerando certos processos e aprimorando o desempenho de algoritmos. Isso pode impactar vários setores, desde saúde até tecnologia.
Direções Futuras
Os esforços contínuos de pesquisa e desenvolvimento em computação quântica e sua integração com HPC são cruciais para avançar a investigação científica. À medida que o hardware melhora e novos algoritmos são desenvolvidos, a colaboração entre computação quântica e clássica provavelmente se tornará mais sofisticada, levando à inovação em várias áreas científicas.
Conclusão
A integração da computação quântica com a computação de alto desempenho é uma fronteira promissora na pesquisa científica. Ao superar os desafios atuais e criar estruturas eficazes para colaboração, podemos aproveitar as forças das duas tecnologias para resolver problemas complexos e melhorar nossa compreensão do mundo. O futuro da computação está na sinergia entre sistemas clássicos e quânticos, abrindo caminho para novas descobertas e inovações.
Título: Integrating Quantum Computing Resources into Scientific HPC Ecosystems
Resumo: 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 atualização: 2024-08-28 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2408.16159
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.16159
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
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