Учёные провели моделирование процессора Google Sycamore с помощью 1 400 GPU

Группа специалистов провела успешное моделирование 53-кубитного квантового процессора Sycamore от Google с помощью более 1 400 графических процессоров и новых алгоритмов. Для эффективного расчёта они применили улучшенные тензорные сети и особый метод отбора наиболее вероятных результатов, что позволило сократить объёмы памяти и вычислений без потери точности.

В ходе работы учёные воспользовались возможностями 1 432 ускорителей NVIDIA A100 и специально оптимизированными параллельными алгоритмами, что открыло новые возможности для моделирования сложных квантовых систем с помощью классических вычислительных ресурсов. Основное внимание уделялось усовершенствованным методам разбиения тензорных сетей на менее объёмные части, что снизило требования к ресурсам, сохраняя высокую производительность и делая возможным моделирование больших квантовых схем.

Одним из ключевых инструментов стал алгоритм «top-k», за счёт которого выбирались только наиболее вероятные комбинации квантовых разрядов. Это позволило повысить показатель точности моделирования по критерию линейного перекрёстного энтропийного теста и снизить общие вычислительные затраты. Такой подход ускорил моделирование и повысил его масштабируемость.

Для проверки эффективности были проведены тесты на меньших схемах, например, с 30 кубитами и 14 слоями. Результаты этих экспериментов показали соответствие теоретическим значениям, подтверждая точность и эффективность нового алгоритма. Использование усовершенствованных методов повышения XEB приближало результат к теоретическим ожиданиям.

Большое внимание уделялось также оптимизации порядка обработки тензорных индексов и минимизации обмена информацией между графическими ускорителями. Такой подход позволил существенно повысить вычислительную эффективность. Специалисты также отметили, что увеличение объёма памяти при распределённых вычислениях заметно сокращает время выполнения задач.

Данное исследование установило новый ориентир для моделирования многокубитных квантовых процессоров на классических вычислительных системах и предложило перспективные методы для дальнейших работ. Учёные считают, что совершенствование технологий позволит в будущем моделировать ещё более сложные квантовые системы.