量子コンピューティング: クラウド エコシステムの利点

量子の世界は、2000 年代初頭の大学時代にまで遡り、常に私を魅了してきました。当時、私は高性能コンピューティングの修士号を取得し、論文の一部として量子アルゴリズムの研究に焦点を当てていました。 

量子コンピューティングという主題が、今ほど注目を集めていることはありません。 このテクノロジーのほぼあらゆる面で最近の発展があり、今はエキサイティングな時代です。

しかし、特に研究者、エンジニア、または科学者にとって、量子テクノロジーの進化についていくこと、およびその実用的な適用可能性を理解することは、大変な作業になる可能性があります。 このテクノロジは多くの誇大宣伝とともに大幅な進歩を遂げているため、この投稿では量子コンピューティングの概要を提供し、このテクノロジを実際の仕事にどのように適用できるかを理解したい人に視点を提供します。

量子コンピューティングとは何ですか?またどのように機能しますか?

古典的なコンピュータはデジタルビット（1と0、つまりデジタルビット）に基づいて動作します。 バイナリコード量子コンピューティングは、「量子ビット」、略して「キュービット」に基づいています。 

粒子の量子的性質により、粒子は 1 と 0 の間に同時に存在することができます (「重ね合わされた」状態とも呼ばれます)。 という性質と組み合わせることで、エンタングルメント一方の粒子の状態を測定すると、量子ビット ペアにおけるもう一方の粒子の状態が明らかになり、これらの特性を有用なアルゴリズムに適用して、望ましい結果を出力できます。

もう少し理解してみましょう。 0 進数を使用した古典的なコンピューティングでは、ビットは特定の時点で状態「1」または状態「XNUMX」のみになります。 これにより、 2ⁿ 今とは異なる いつでも0つだけを実現できる状態。 ただし、量子ビットは同時に 1 状態と XNUMX 状態の両方になる可能性があります。 これにより、 2ⁿ 基礎 すべての可能な状態を同時に実現できる状態。

ただし、量子ビットの状態を測定すると、量子ビットが観察された状態に崩壊し、他のすべての可能性が無効になります。 これが意味するのは、量子ビットは多くの情報を保持できるが、大量のデータを出力できないということです。 得られるのは最終的な崩壊状態だけです。

数学的表現 

量子ビットを数学的にグラフ化するには、まず次のことを理解する必要があります。 ディラック記法 ベクトルを表現します。 1 進数がコインの 0 つの面 (XNUMX と XNUMX) で表される場合を想像してください。 一方、量子ビットは回転するコインで表され、状態は任意の方向 (XNUMX 次元空間では上、下、斜め) にあります。 したがって、ディラック表記は、量子ビットの状態を確率状態方程式として表すベクトルを表すために使用されます。

量子ビットの結合状態は数学的に次のように記述できます。

a |0⟩ + b |1⟩

ここで、「a」と「b」の二乗の和が 1 である場合、量子粒子がこの状態にある「確率」となります。 

たとえば、量子ビットの状態がアップ (30) する確率が 0%、ダウン (70) の確率が 1% である場合、次のようになります。² = 0.3 および b² = 0.7。 量子ビットの状態は: 0.5478|0⟩ + 0.8367|1⟩ (つまり、可能性 a と b の両方の平方根) です。

この状態を表現することで、(電子ゲートを備えた従来の半導体内でビットが移動するのと同様の方法で) 量子ビットを量子ゲートに通過させることができます。 これにより、これらの確率 (または状態) を変更し、量子アルゴリズムを介してそれらを使用して何か有益なことを行うことが可能になります。 そのためには、複数の量子ビットにスケールする必要があり、ここからが非常に興味深いことになります。

なぜ量子コンピューティングにこれほどの関心が集まっているのでしょうか?

基本的な理解が深まったところで、なぜ多くの組織が量子コンピューティングの可能性を活用しようとしているのかを見てみましょう。 検討されているアプローチは非常に多様であり、次のようなものがあります。 超伝導キュービット, トラップされたイオン, 量子フォトニクス, マヨラナ粒子、いくつかの名前を付けます。 

これらのアプローチの目標は、量子状態を保持し、アルゴリズムを使用してその状態で意味のあることを実行し、それを反復可能にすることです。 これには、エラーのない完璧な量子ビットである「論理量子ビット」が必要ですが、これを実行するのは非常に困難です。 

量子コンピューティングの商業的に実用的なアプリケーションには、数百から数千の論理量子ビットが必要です。 さらに、量子ビットを非常に脆弱にするデコヒーレンスとノイズに関する課題もあります。 

デコヒーレンス システムから環境への情報の損失であり、精度の低下につながります。 理想的には、量子粒子は完全に分離されていれば、そのコヒーレンスを無期限に保持します。 ただし、その場合、それらと対話して結果を読み取ることはできません。 対処すべきノイズ要因は数多くあります。 熱、光、磁場、さらには量子システムへの読み取り行為によっても、量子粒子がデコヒーレントになる可能性があります。 

量子粒子の性質上、量子粒子は線形問題に最適であることを覚えておく必要があります。つまり、実用的な応用例は数多くありますが、すべての問題が量子コンピューターに適しているわけではありません。 量子コンピューターは大量の情報の処理には優れていますが、大量のデータの出力にはあまり適していません。 結果を測定すると、状態は XNUMX つの結果に崩壊します。 そのため、量子コンピューターは、特定の種類の複雑なユースケースの解決に優れた、高度に特殊化されたマシンです。

量子コンピューターの主な使用例は、コードクラッキング (RSA アルゴリズム)、量子化学、財務モデリング、およびロジスティックアルゴリズムです。 これは決して絶対的なリストではありません。

コードクラッキング

現在のアルゴリズム (2048 ビットを使用) によるコード クラッキングは、解読するまでに非常に長い時間 (5,000 兆年) かかる可能性があります。 ただし、XNUMX 量子ビットの量子コンピューターには、 数秒でこれを達成します. 

これが、政府や銀行が最初にそこに到達して「量子的優位性」を獲得することに関心を持っている理由です。 その可能性は十分にあります 耐量子暗号 プライバシーの懸念は軽減されますが、履歴データは依然としてそのような侵害を受けやすい可能性があります。

量子化学

量子物理学が基本的に宇宙のオペレーティング システムであることを考えると、量子コンピューティングは、材料の光学的、電気的、化学的特性がどのように動作するかを理解する上で優れた加速装置となり、また、これらの材料の特性や挙動のシミュレーションにも役立ちます。

古典的なコンピューター上の現在の方法は、材料粒子の特性をシミュレートするための数学的モデルに近似しています。 を解決することで、 シュレディンガー方程式 粒子の場合、量子コンピューティングは、化学合成を必要とせずに分子や材料の特性をシミュレートすることで、これらの課題を回避するのに役立ちます。 これは役に立ちます 新素材の開発を加速するいくつか例を挙げると、薬物、電池、細胞、分子などがあります。 

関連する例としては、調査による CO2 排出量の削減が挙げられます。 ナノポア のシミュレーション 炭素隔離。 量子コンピューターは、二酸化炭素分子とナノ細孔構造の壁との間の相互作用をシミュレートするために使用でき、これはそのようなガスによる環境への影響を軽減するための重要な研究分野です。

財務モデリング

財務モデリングでは、すべての要素を考慮したオプション価格分析は、従来のコンピューターでは非常に長い時間がかかることがあります。 しかし、実行可能な量子コンピューターで動作できるアルゴリズムがテストされています。

金融機関は後れを取ることを恐れ、現在、量子コンピューティングに積極的に投資している。 量子テクノロジーを活用して「量子エッジ」を獲得する方法を見つけた組織は、 競争上の優位性.

ロジスティックアルゴリズム

確実であると信じられている NP (非決定的多項式) 時間問題 量子コンピューターで解くための有力な候補となる可能性があります。 物流に特化した量子コンピューティングは、膨大な数の可能性を秘めた、より正確でより高速なルートを提供できます。

一例として人気があるのは、 巡回セールスマン問題、さまざまな宛先の中から最も効率的なパスを見つけるには、大量の計算が必要です。 それはNPの困難な問題であり、 アルゴリズムが研究されています 量子システムを使用してこれを効果的に解決します。

量子の利点: 量子コンピューティングの実用化

確かに、量子コンピューティングには信じられないほどの可能性と可能性があります。 しかし、このテクノロジーが進化するまでにはまだ長い道のりが必要です。 実際、量子コンピューティングを古典的なコンピューティング手法と組み合わせて使用​​することによる、量子コンピューティングによるハイブリッド アプローチが明らかに必要とされています。

ハイブリッド アプローチでは、コンピューティングの難しい問題が古典タスクと量子タスクに分割されるため、両方の利点を最大限に活用できます。 これにより、特定の問題に対する革新的なアクセラレータと組み合わせた、成熟したコンピューティング エコシステムへのアクセスが提供されます。 

計算集約的な問題は、潜在的に量子コンピューター (アクセラレーター) に移行され、古典的なコンピューティング システムと組み合わせて、いくつかの困難なユースケースを解決するための実行可能なアプローチを実現できる可能性があります。 一例として、業界は、以下に基づいた量子機械学習を積極的に研究しています。 変量子回路、古典的な機械学習モデルのパフォーマンスを超える可能性を実証できます。 

これを実用化するには、数千ではないにしても数百の「論理量子ビット」がノイズやデコヒーレンスの問題なく動作する必要があります。 これは、物理量子ビットの数が大幅に増加することを意味します。 安定した量子ビットを保持し、それらの量子ビットの状態をエンタングルし、それら上で実行できるアルゴリズムを開発し、結果を読み出す能力が必要です。 したがって、量子ステップはワークフロー全体の小さな部分にすぎませんが、古典的なコンピューティングを使用して多くのことを行わなければなりません。

Quantum をクラウドで探索するのが最適な理由

最初のコンピューターの一部が発明されたとき、それらは世界のモノリシック マシンのように見えました。 ブレッチレイパーク、運用が期待どおりに機能することを確認するために、綿密に監視および保守されています。 から チューリングマシン、コンピュータは進化し、今では私たちのポケットには、コンピュータよりも多くの処理能力があります。 アポロ11 モジュールを開きます。 

量子コンピューティングの発展は現在、古典的コンピューティングと同様の発展の道をたどっています。 現在、このテクノロジーは初期段階にあるため、高度な研究施設以外のほとんどの組織では実用的ではありません。

違いは、古典的なバイナリ コンピューティングがすでに導入されており、重要なことに、それが堅牢なクラウド コンピューティング サービスによってサポートされているということです。 これは、量子マシンへのアクセスがはるかに簡単になることを意味します。 組織はこれらのシステムを購入する必要はありません。 クラウド サービスに加入するだけで済みます。

そしてクラウドにより、組織は量子コンピューティングのタスクと従来のコンピューティングのタスクを組み合わせて、難しい研究開発の問題を解決することがはるかに容易になります。

上記の量子コンピューティングの基本的な紹介では、量子コンピューティングとは何なのか、またどのように機能するのかについての疑問を検討しました。 量子コンピューティングの仮説は、特定のユースケースにおいて非常に有望です。 本当の質問は「それはできるのか」ということです 階段? これが量子コンピューティングを有用にするものです。 今日はここまでです。

HPC エコシステムがハイブリッド古典/量子コンピューティングにとって有益である理由

クラウド コンピューティングを使用する場合、次のような特殊なコアタイプ GPU の三脚と FPGA 複数のクラウド サービス プロバイダー経由でアクセス可能 Rescale AI. 

したがって、将来、クラウド プロバイダーが商業的に実行可能な量子処理ユニット (QPU) をリリースするとき、それは Rescale に別の特殊なコアタイプをオンボードするようなものになるでしょう。 Rescale プラットフォームは、さまざまなアーキテクチャのコア タイプとジョブ間でコンピューティング、アプリケーション、データを接続する組み込みツールを備えており、アーキテクチャとともに進化するフルマネージドのハイパフォーマンス コンピューティング エコシステムを提供します。

他の特殊なアーキテクチャと同様に、クラウドには非常に利点があり、組織は最新のアーキテクチャをオンデマンドで事実上あらゆる規模で簡単に使用できます。 ここは、 リスケールプラットフォーム は、さまざまなクラウド プロバイダーが公開され商業的に実行可能になる新しいアーキテクチャへのアクセスを提供するのに最適です。

このような進化するテクノロジーを活用するには、組織は、そのようなアーキテクチャへのアクセスに役立つクラウドへの経路を含むデジタル変革戦略を定義する必要があります。 これにより、このようなテクノロジの破壊が発生した場合でも、遅かれ早かれそれを採用し、デジタル R&D の取り組みに迅速に統合して競争力を高めることができます。

以下に、デジタル R&D 組織が GPU、FPGA、または将来の量子対応などの高度なアーキテクチャに移行する際のクラウド導入とデジタル変革の主要な段階を示します。

Rescale は現在、組織が研究、製品開発、エンジニアリングにクラウドを導入し、将来性のあるデジタル変革戦略を構築できるよう支援します。 Rescale は、HPC-as-a-Service プラットフォームを使用して、クラウドを導入し、研究開発コンピューティングを自動化し、組織の俊敏性とイノベーションを向上させるための迅速なパスを提供します。

Rescale と研究開発のデジタル変革への適切なアプローチにより、組織はテクノロジーが商業的に実現可能になったときに「量子エッジ」を獲得する準備が整います。

要約すると、この記事が読者に量子コンピューティングの基本的な理解を与え、クラウド HPC のエコシステムと明確なデジタル変革戦略を現在整備することが、将来そのようなアーキテクチャを探求するための道筋となることを説明できれば幸いです。