Ученые из Китая вновь оспаривают притязания Google на «квантовое превосходство» после того, как исследовательская группа заявила, что разработала алгоритм для выполнения задачи, которая «считалась невозможной для классических вычислений».
Китайская команда заявила, что их неквантовый классический компьютер выполнил задачу выборки «примерно за 15 часов» с более высокой точностью, чем квантовый компьютер Sycamore компании Google, которому потребовалось 200 секунд для выполнения той же задачи.
По словам команды, точность 1 миллиона некоррелированных выборок, созданных с помощью их метода, составила 0,0037, в то время как точность квантового компьютера Google составила 0,002.
Так называемое квантовое превосходство является важной вехой в развитии: квантовые машины способны выполнять вычисления, недоступные для самых мощных обычных суперкомпьютеров.
В статье, которая будет отправлена в научный журнал для экспертной оценки, ученые из Института теоретической физики Китайской академии наук заявили, что их алгоритм на классических компьютерах завершил моделирование для квантовых схем Sycamore «примерно за 15 часов с использованием 512 графических процессоров (GPU)».
«Мы предлагаем новый метод классического решения этой проблемы путем однократного сжатия соответствующей тензорной сети, [он] намного более эффективен, чем существующие методы при получении большого количества некоррелированных выборок с заданной точностью«, — заявили они.
В октябре 2019 года компания Google заявила, что ее процессор Sycamore первым достиг квантового превосходства, выполнив за три минуты и 20 секунд задачу, которая заняла бы у лучшего классического суперкомпьютера Summit компании IBM 10 000 лет.
Данное утверждение — особенно то, как ученые Google пришли к выводу о «10 000 лет» — было поставлено под сомнение некоторыми исследователями.
В Пекине команда из Китайской академии наук утверждала, что «время вычислений, оцененное Google, опирается на конкретный классический алгоритм… а не на теоретическую границу, применимую ко всем возможным алгоритмам».
«Поэтому, в принципе, могут существовать алгоритмы, которые работают намного лучше, чем алгоритм, используемый Google, что отвергает утверждение о квантовом превосходстве«, — заявила команда. «Мы предлагаем такой алгоритм, основанный на методе тензорных сетей«.
Руководитель группы Чжан Пан, профессор института, сообщил газете South China Morning Post, что в настоящее время в квантовых вычислениях важно сочетать классические и квантовые вычисления, которые страдают от «шума», или помех, снижающих их точность, для реальных приложений.
В отличие от классических вычислений, квантовые вычисления подвержены ошибкам, поскольку на субатомное поведение могут влиять факторы окружающей среды.
«Наш новый алгоритм и использование передовых классических вычислительных ресурсов, включая более 500 графических процессоров, — вот почему наше устройство сравнимо с квантовым компьютером Google в этой задаче случайной выборки квантовых схем«, — сказал он.
«Чтобы еще больше ускорить задачу и повысить точность, можно разработать еще более совершенный алгоритм и применить его на оборудовании большего масштаба и более высокого уровня производительности, например, на классическом суперкомпьютере«.
В марте команда опубликовала статью о своем испытании с использованием 60 графических процессоров, которые завершили эксперимент Google «примерно за пять дней».
В своей последней статье, опубликованной в этом месяце, команда заявила: «Если наше моделирование схем квантового превосходства может быть реализовано на современном суперкомпьютере с высокой эффективностью, в принципе, общее время моделирования может быть сокращено до нескольких десятков секунд, что составляет быстрее, чем аппаратные эксперименты Google«.
«Насколько нам известно, это первый случай, когда проблема выборки схем квантового превосходства Sycamore с точностью больше, чем аппаратные образцы Google… решается на практике классическим образом«.
Моделирование квантовых вычислений на традиционных компьютерах важно для развития технологии — оно позволяет исследователям тестировать и проверять эксперименты, прежде чем запускать их на квантовой машине, и может помочь лучше понять, какие функции питают эту машину и где проходит граница между квантовыми и классическими системами.
Квантовые вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии, но обещают вывести вычислительную мощность на новый уровень, манипулируя субатомными частицами. Ученые надеются, что это поможет совершить прорыв в таких областях, как материаловедение и разработка новых лекарств.
Китай сделал квантовые технологии одним из главных приоритетов — они были включены в список шести других ключевых областей науки и техники в пятилетнем плане развития страны — особенно для применения в таких областях, как вычислительная техника, сверхбезопасные коммуникационные сети и точные измерения.