[Квантовая гонка] Китайские физики экспериментально опровергли «квантовое превосходство» вычислителя Sycamore компании Google с помощью 60-ти видеокарт NVIDIA всего за пять дней
источник: cdn.nplus1.ru
Вокруг первой демонстрации квантового превосходства вычислителем Sycamore компании Google было много споров и сомнений. Одно из них касалось оценки времени работы классического компьютера. Китайские ученые разработали и реализовали алгоритм, который заставляет пересмотреть результаты Google о квантовом ускорении. Им потребовалось 60 графических процессоров и пять дней для решения задачи, на которую, по оценкам Google, суперкомпьютер должен был потратить 10 тысяч лет. Препринт работы опубликован на arXiv.org.
В октябре 2019 коллектив ученых Google заявил, что им удалось экспериментально продемонстрировать квантовое превосходство. Они использовали квантовый 53-кубитный вычислитель Sycamore на сверхпроводниках для того, чтобы решить задачу генерации случайной строки. По утверждениям исследователей, решение этой задачи должно занять около 10 тысяч лет у самого мощного суперкомпьютера Sammit, в то время как Sycamore справился с ней за 200 секунд.
Понятно, что выбор задачи не был случайным — это одна из удобных задач для демонстрации мощности квантовых вычислителей. Тем не менее, даже при таких условиях, исследователи из IBM подвергли критике расчеты времени выполнения задачи на классическом компьютере. Буквально через месяц после новости об эксперименте Google, они опубликовали препринт статьи, в котором утверждали, что суперкомпьютеру может потребоваться несколько дней для решения задачи при правильном использовании памяти. Дело в том, что оценки времени ученых Google строились на том, что оперативной памяти суперкомпьютера окажется недостаточно и придется использовать алгоритмы, которые экономят память в ущерб времени работы. В IBM ученые предложили другой подход: использовать не только оперативную память, но и хранить нужную информацию на жестких дисках.
Несмотря на активные споры, ни одна из компаний не проводила предложенные вычисления в полном объеме — всех их предположения были только теоретическими. Решить задачу и разрешить спор удалось группе ученых из Института теоретической физики Китайской академии наук под руководством Пань Чжаня (Pan Zhang). Они предложили новый комбинированный алгоритм, с помощью которого смогли решить задачу генерации случайной строки на маленьком вычислительном кластере из 60 графических процессоров. Весь расчет занял у исследователей 5 дней, а итоговая точность значительно превысила ту, что получил квантовый вычислитель Google.
источник: cdn.nplus1.ru
Разделение трехмерной тензорной сети на подгруппы
Feng Pan and Pan Zhang / arXiv.org, 2021
Квантовая схема Sycamore, как и любая другая, имеет два важных с точки зрения сложности задачи параметра — размерность или число кубитов и глубина или число слоев гейтов (операций над кубитами). Чем больше кубитов или чем больше операций над ними нужно осуществить, тем сложнее будет смоделировать такую цепь на классическом компьютере. Существует два основных метода их моделирования.
Первый (метод Шредингера) хранит в памяти полный вектор состояния и использует знание вероятности каждой строки для генерации выборки строк. Поэтому вычислительная сложность такого метода линейно растет с увеличением глубины цепи. Эта зависимость важна для моделирования, потому что глубина цепи вычислителя Sycamore была равна 20. С другой стороны, зависимость сложности такого метода от числа кубитов оказывается экспоненциальной, поэтому смоделировать систему с большим число кубитов оказывается затруднительно (в Sycamore их было 53).
Второй метод использует тензорные сети и отлично работает для неглубоких цепей с большим числом кубитов благодаря перегруппировке входных данных. Авторы решили объединить два метода для того, чтобы новый алгоритм мог моделировать цепи и с большим числом кубитов и с большой глубиной. Они использовали тензорную сеть, для того, чтобы разделить все кубиты на подгруппы, каждую из которых отдельно моделировали на разных графических процессорах. В результате число кубитов в каждой подгруппе становится достаточным, чтобы применить метод Шредингера и решить задачу за реальное время (значительно меньше 10 тысяч лет). Ученым потребовалось 60 графических процессоров NVIDIA V100 GPU с 32 гигабайтами памяти и пять дней для генерации двух миллионов строк. Кроме того, качество распределения этих строк значительно превосходит соответствующий результат Sycamore.
После генерации большого числа случайных строк какие-то из них встречаются чаще, а какие-то реже. Поэтому можно говорить о вероятности генерации определенной строки. Зависимость вероятности от строки может иметь определенный вид. Результат задачи, которую решали авторы, в идеальном случае должен иметь распределение Портера-Томаса. Чем ближе реальное распределение к распределению Портера-Томаса, тем точнее и лучше оказывается решена задача. Обычно для оценки близости распределений используют величину их схожести (fidelity). Если она равна единице, то распределения полностью совпадают. В эксперименте Google схожесть итоговых распределений составила всего 0,002, а авторам новой работы удалось получить значение в 0,739.
Несмотря на то, что ученые сосредоточились на моделировании Sycamore, их алгоритм и подход в целом можно использовать для моделирования существующих и будущих квантовых систем. Они отмечают, что в отличие от квантового вычислителя Google, их алгоритм не масштабируем на большие глубины и числа кубитов одновременно.
Помимо задачи генерации случайной строки, физики активно исследуют и создают квантовые вычислители для решения задачи бозонного сэмплинга. Фотонный процессор группы китайских ученых уже справился с этой задачей, а другая команда предложила новый способ для увеличения размерности задачи. Интересно, сможет ли разработанный классический алгоритм справиться с задачей бозонного сэмплинга быстрее, чем все существующие.
Оксана Борзенкова
Китайцы сокрушили миф о квантовом превосходстве Google
Для этого понадобилось всего 60 видеокарт NVIDIA.
Группа исследователей из пекинского Института теоретической физики Китайской академии наук повторила эксперимент компании Google по демонстрации квантового превосходства. На решение специфической задачи квантовая система Google Sycamore затратила 3 минуты и 20 секунд. Ту же самую задачу новый алгоритм китайских учёных без затей решил за 5 дней всего на 60 видеокартах компании NVIDIA. Квантового превосходства Google не случилось. Ждём нового.
О достижении квантового превосходства — способности быстро решать задачи, на которые классическим компьютерам требуется буквально вечность — Google сообщила в октябре 2019 года. По словам компании, её квантовая система Sycamore решила за 200 секунд задачу, на решение которой самому быстрому на тот момент суперкомпьютеру IBM Summit потребовалось бы 10 тыс. лет. В IBM оспорили это утверждение. Компания заявила, что улучшенный алгоритм мог бы решить квантовую задачу Google за 2,5 дня. Правда, компания не подтвердила эти слова практическим экспериментом.
Вместо IBM заявление Google о квантовом превосходстве опровергли учёные из Китая. Они разработали алгоритм, который на 60 видеокартах NVIDIA на графических процессорах V100 и A100 решил задачу Google примерно за пять дней. Тем самым, кстати, китайские исследователи показали, что суперкомпьютеры тоже не всегда самые лучшие инструменты, и важна не сама вычислительная мощность, а умение ею пользоваться.
В то же время необходимо отметить, что поиск доказательств квантового превосходства той или иной квантовой платформы имеет больше спортивный характер, чем прикладной (китайцы тоже играют в эту игру). Но это позволяет нащупать границу между классическими и квантовыми вычислениями, ведь полной ясности в прикладных возможностях последней всё ещё нет. Китайцы, к слову, в новой пятилетке планируют перевести поиск квантовых алгоритмов из теоретической плоскости в практическую. Посмотрим, что из этого получится.
Китайские физики вторыми в мире достигли квантового превосходства. Чего-чего? Превосходства над чем?
Физики из Научно-технического университета в Шанхае рассказали в журнале Science о создании квантового компьютера, которому удалось продемонстрировать квантовое превосходство — способность решить задачу, находящуюся за пределами возможностей самых современных суперкомпьютеров. Вычислитель получил название Цзючжань (Jiuzhang); в ходе демонстрации ему всего за несколько минут удалось провести операцию, которая традиционным путем решалась бы около двух миллиардов лет. Вторая в истории демонстрация квантового превосходства состоялась ровно год спустя после первой (в октябре 2019-го об аналогичном достижении сообщила группа Джона Мартиниса из исследовательского подразделения Google), однако не является ее воспроизведением. Вычислители сильно отличаются друг от друга и созданы на разных физических платформах. О том, какая в итоге победит в квантовой гонке, специально для «Медузы» рассказывает Алексей Федоров, руководитель группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра.
О китайской платформе и ее конкурентах
Квантовые вычислительные устройства можно создавать с использованием различных физических систем. Например, компания Google работает со сверхпроводниковыми цепочками, а в новом эксперименте, сделанном группой Цзянь-Вэй Пана (Jian-Wei Pan), основой является оптика. В таком случае носителями квантовой информации выступают частицы света — фотоны.
Помимо этих двух систем, сейчас в мире активно идут эксперименты по созданию квантовых вычислительных устройств на основе ультрахолодных атомов и на ионах. Именно эти четыре платформы (сверхпроводниковые цепочки, фотоны, атомы и ионы) и считаются наиболее перспективными для реализации в ближайшем будущем квантовых компьютеров, которые смогут демонстрировать квантовое превосходство — то есть сделать что-то такое, что уже не доступно обычным суперкомпьютерам.
Определенная интрига в том, что у каждой из этих платформ есть свои преимущества и недостатки. Какая из них станет наиболее успешной, пока совершенно не очевидно. В последние годы значительный прогресс был достигнут в развитии сверхпроводниковой платформы, она была использована для демонстрации Google квантового превосходства. В работе группы Пана из Научно-технического университета Китая было продемонстрировано, что квантового превосходства можно также добиться с использованием оптических квантовых вычислителей.
Я думаю, сейчас ни один специалист в мире не возьмется предсказать, на какой физической платформе будет построен самый мощный квантовый компьютер. Можно ожидать, что для разных задач будут использоваться квантовые компьютеры, основанные на разных принципах. Спектр этих задач крайне широк и требует отдельного обсуждения — но достаточно упомянуть, что речь идет и о компьютерном поиске новых лекарств, и о предсказании материалов с необычными свойствами, и о всех тех задачах, где используется машинное обучение.
О сути вычислений и проверке точности эксперимента
Как и в случае эксперимента компании Google, та задача, которую решал китайский квантовый вычислитель, носила в первую очередь демонстрационный характер. Речь в обоих случаях — о задачах, специально сконструированных так, чтобы их было тяжело решить с помощью классических компьютеров. В случае прошлогодней работы Google это была задача моделирования случайных квантовых цепочек (random quantum circuits).
Работает это следующим образом. Над достаточно большим количеством квантовых битов, кубитов (в случае Google их было 53), совершается длинная последовательность операций (в эксперименте Google — более 1500) и проводится измерение результатов. Получить такие же результаты на классическом суперкомпьютере будет крайне сложно из-за огромного числа возможных состояний, в которых может находиться система(для вычислителя, где 53 кубита, их будет 2⁵³).
Китайская группа сделала нечто похожее: фотоны проходили по сложным оптическим путям, которые соответствовали случайному преобразованию их состояний (напомним, что именно в этих состояниях и закодирована информация). В результате, на выходе, появлялось определенное распределение, которое очень сложно получить на классическом суперкомпьютере. Такая задача называется бозонным сэмплингом (boson sampling). Ее невозможно за разумное время получить на обычном суперкомпьютере, а для фотонного квантового компьютера распределение возникало просто в результате самого эксперимента — оно и было результатом его запуска.
Авторы эксперимента приводят оценки того, как долго пришлось бы решать эту задачу на обычном суперкомпьютере — там есть два разных варианта для двух разных суперкомпьютеров, но речь в любом случае идет о миллиардах лет. Это и есть демонстрация квантового превосходства: квантовый вычислитель решил задачу, для которой классическому суперкомпьютеру требуется колоссальное время.
Конечно, поскольку квантовое превосходство по определению подразумевает сравнение с моделированием на обычном компьютере, которое можно делать по-разному, то всегда возникают споры об оценках этого «классического сценария» — сколько, как мы полагаем, должно занять решение той же задачи на классическом суперкомпьютере. Тут появляется пространство для разных взглядов. Такие дискуссии имели место и в случае прошлогодней демонстрации Google, они продолжаются и сейчас. Что мы точно знаем, так это то, что авторы новой статьи потратили очень много сил на расчеты на суперкомпьютере. Конечно, у них не было миллиардов лет, чтобы эту задачу полностью просчитать обычным способом, но они решили несколько отдельных «фрагментов» этой задачи.
Так, один из рецензентов этой статьи, Скотт Ааронсон, приводит такой красноречивый факт. По его словам, авторы эксперимента только на вычислительное время для моделирования на суперкомпьютере потратили более 400 тысяч долларов — это требовалось для того, чтобы независимо подтвердить полученные результаты. То есть классическая симуляция оказалась очень дорогой и в нужной степени достоверной. Скотт Ааронсон не просто независимый рецензент — он один из соавторов того самого подхода бозонного сэмплинга, который использовали ученые под руководством Цзянь-Вэй Пана и который позволил устроить нынешний «экзамен» на квантовое превосходство. (Скотт также был одним из рецензентов статьи Google о квантовом превосходствe.)
Работа впечатляет не только тщательностью используемых проверок, но и техникой исполнения: 50 состояний света, 100 высокоэффективных детекторов одиночных фотонов, 100-модовый интерферометр. Большое количество тонких и тщательным образом настроенных оптических элементов и измерительных приборов, которые позволяют сделать именно то, что необходимо. Даже многих специалистов впечатлил масштаб эксперимента и уровень его технической сложности.
О будущем для мировой квантовой гонки
То, что после Google новый шаг на пути создания квантовых вычислителей сделан именно в Китае, для специалистов нисколько не удивительно: в последнее время Китай стал очень серьезным игроком на рынке квантовых технологий. Вспомните хотя бы недавний запуск спутника для квантовых коммуникаций.
Проведенный эксперимент по демонстрации квантового превосходства — это огромная новость и очень большой прорыв. Это еще одно доказательство того, что мы с вами начинаем жить в принципиально новую эпоху — когда квантовые компьютеры начинают обгонять самые лучшие классические вычислители. Прямо сейчас мы видим уже второе свидетельство наступления этой новой эры, и это огромный прорыв для человечества. Следующим большим шагом будет демонстрация квантового превосходства для полезной и востребованной задачи, например, из области моделирования сложных (физические, химические, биологические или другие) систем.
Россия активно включилась в квантовую гонку, об этом около года назад написал научный журнал Nature. Принята также «дорожная карта развития квантовых вычислений». Если говорить о текущем статусе, в России созданы ключевые элементы для всех основных платформ квантовых вычислений. Следующий шаг состоит в их масштабировании и демонстрации решения задач с помощью них. Стоит отметить, что программа ориентирована не только на «железо» и процессоры, но и на программное обеспечение. Для следующего прорыва в квантовых вычислениях определенно необходимы оригинальные идеи — традиционно сильная сторона российских ученых.
Автор: Алексей Федоров
Редактор:Александр Ершов
Группа физика Джона Мартиниса из Google объявила на страницах журнала Nature о достижении «квантового превосходства» — ученым, по их словам, удалось с помощью нового устройства, названного Sycamore, решить задачу, недоступную даже для самых мощных «обычных» суперкомпьютеров. Результат, полученный физиками за 200 секунд, на суперкомпьютере Summit (текущем рекордсмене), пришлось бы ждать 10 тысяч лет. Однако в IBM, построившей Summit (и работающей над собственным квантовым компьютером), с этими расчетами категорически не согласны и считают заявления о достижении «превосходства» преждевременными. О чем поспорили технологические гиганты, почему статус квантового превосходства сам оказался неопределенным и что вообще такое квантовые компьютеры?
По странному стечению обстоятельств статья с описанием нового устройства группы Мартиниса выходила дважды. Еще 23 сентября она появилась на сайте NASA, однако была очень быстро удалена (ее копия сохранилась). Было ли это сделано по технической ошибке или же потому, что в препринте пришлось что-то срочно исправить, мы не знаем — комментариев на эту тему авторы не давали.
В любом случае, результат, который сообщается в новой статье — если, конечно, он соответствует действительности — уже сравнивают с первым полетом братьев Райт и с испытанием водородной бомбы. Речь идет о наступлении эры «квантового превосходства», появлении вычислителей принципиально иного типа, которые могут решать задачи, совершенно недоступные для самых современных классических ЭВМ. И даже если возможности нынешних суперкомпьютеров в Google сильно недооценивают — как на том настаивают специалисты IBM — новая работа Мартиниса и его коллег все равно достойна того, чтобы разобраться с тем, что вообще такое квантовые вычисления.
Что именно сделали в Google?Инженеры калифорнийской компании создали новый процессор, получивший название Sycamore. Он состоит из 53 «кубитов» — так называют элементы, которые хранят квантовые биты информации. Это не рекорд, а уже стандартное на сегодняшний день число элементов. Предыдущая разработка, Bristlecone, анонсированная Google в марте 2018 года, имела целых 72 кубита — но, видимо, работала не так хорошо, как ожидали ее создатели.
Схема у Sycamore довольно простая. Кубиты в устройстве расположены в виде двумерной сетки. Каждый из элементов соединен с четырьмя другими с помощью особого вида «контактов», которые можно замыкать или размыкать — и таким образом контролировать, какие пары кубитов взаимодействуют, а какие — нет. Состояние каждого из них в конце эксперимента можно считывать независимо от остальных. Результат такого считывания — последовательность нулей и единиц длиной в 53 символа — и есть результат вычислений.
Что при этом, собственно говоря, вычисляется, объяснить значительно сложнее. Если совсем коротко, то речь идет о задаче, похожей на генерацию случайных чисел — в блоге Google ее описывают как «Hello world» квантово-компьютерного мира. Алгоритм подразумевает соединение кубитов в случайную последовательность переключателей (логических вентилей) и считывание полученного результата. Из-за взаимодействия кубитов друг с другом результат будет не случайным, а псевдослучайным — в нем будут наблюдаться вполне предсказуемые аномалии.
Здесь, собственно, и происходит главный поворот сюжета — дело в том, что предсказуемость этих аномалий очень сложная
Нетрудно подсчитать, что такая система может находиться в 2⁵³ числе состояний. Причем поскольку это квантовая система, то находится она во всех них одновременно. Классический компьютер в своих расчетах вынужден перебирать все эти состояния последовательно.>
, для вычисления того, как они должны выглядеть, требуется очень много ресурсов обычных компьютеров. И именно поэтому такая, почти бесполезная (в практическом смысле), задача была выбрана инженерами Google для демонстрации квантового превосходства. Поскольку целью эксперимента было не получение практического результата, а демонстрация принципа, авторы выбрали задачу, максимально сложную для обычных машин и максимально простую — для квантовых.
Как понять, что квантовый компьютер все правильно посчитал, когда его нельзя проверить?
Проверить вычисления, которые заняли бы 10 тысяч лет, действительно нельзя. Авторы новой статьи это тоже понимали, поэтому использовали в эксперименте подход от простого к сложному: сделали серию экспериментов в упрощенном виде, проверили их с помощью симуляции на обычном компьютере и только затем провели главный эксперимент. Результаты последнего эксперимента, кстати говоря, авторы специально сохранили на случай неожиданного появления алгоритма, способного радикально сократить время проверки.
Вычисления на Sycamore делали в трех вариантах — когда в устройстве были соединены все кубиты, когда оно было разделено на две не сообщающиеся друг с другом части, и когда эти части были соединены, но связь между ними была ограничена. Недоступным для симуляции был только первый, полносвязный вариант, а предсказуемые результаты в остальных случаях оказались в хорошем соответствии с теорией.
О чем спор с IBM?
О том, можно ли называть результат эксперимента достижением квантового превосходства. В Google на этот вопрос однозначно отвечают — «да», в IBM призывают относиться к таким заявлениям с «большой долей скептицизма». Все, конечно, упирается в определение понятия, введенного в обиход в 2012 году Джоном Прескиллом.
По Прескиллу, говорить о квантовом превосходстве можно лишь тогда, когда с помощью квантового компьютера становится возможным «выполнять задачи […] выходящие за рамки того, что может быть достигнуто с обычными цифровыми компьютерами». Инженеры IBM подробно объясняют, что расчеты группы Мартиниса о 10 тысячах лет, которые требуются для симуляции квантовых вычислений на Sycamore, не учитывают важные особенности классических компьютеров и поэтому ошибочны. По собственным расчетам IBM, такая задача потребует всего два с половиной дня — это, конечно, больше, чем 200 секунд на Sycamore, но недостаточно для того, чтобы объявлять о достижении квантового превосходства в том значении, о котором говорил Джон Прескилл.
Здесь следует напомнить, что сама IBM активно занимается исследованиями в области квантовых вычислений, поэтому ее претензии к работе Мартиниса могут (по крайней мере частично) объясняться нежеланием отдавать пальму первенства Google.
Еще в 2017 году инженеры компании показали квантовый компьютер из 50 кубит, а в начале сентября (за пять дней до фальшстартовавшей публикации Google) «голубой гигант» анонсировал открытие центра вычислений, где будет доступен новый, 53-кубитный компьютер серии Q.
Впрочем, прогресс в три кубита за три года не должен вводить в заблуждение, — на сегодняшний день главная характеристика для таких устройств вовсе не количество элементов, а та точность, с которой они способны работать, время жизни квантового состояния внутри компьютера и связность кубитов
В устройсте группы Мартиниса каждый кубит связан с 4 другими, соответственно, его связность — 4. Вычислитель Михаила Лукина, например, имеет связность 5.>
между собой — чем она больше, тем сложнее создать такое устройство, но одновременно и тем больше его возможности. Поэтому насколько конкурентноспособным окажется новый компьютер на фоне гугловского Sycamore, можно будет узнать, только увидев его в работе.
Как вообще устроены квантовые компьютеры? Чем они лучше обычных?
Квантовые компьютеры не лучше и не хуже классических. Они просто другие. Важных отличий много, но вот три принципиальных.
Во-первых, информация в них хранится в квантовой форме — то есть вместо единиц и нулей здесь инженеры имеют дело со смесью, «суперпозицией» обоих вариантов. Результат вычислений ученые получают, конечно, в виде обычных единиц и нулей, но вот на этапе вычислений в каждом кубите единицы и нули смешаны — и это состояние важно уметь сохранять, потому что именно в нем сила таких устройств.
Во-вторых, в квантовых компьютерах память и процессор не отделены друг от друга — кубиты одновременно взаимодействуют друг с другом и хранят в себе информацию.
В-третьих, квантовые компьютеры не могут заменить обычные в быту. Их предназначение прежде всего касается моделирования квантовых систем, (например, изучение взаимодействия лекарств с другими молекулами в организме), создания новых материалов (например, сверхпроводников) и машинного обучения (где требуется длительный перебор вариантов).
Все квантовые вычислители устроены на принципиальном уровне довольно просто. Они состоят из кубитов и связей между ними. Кубиты могут быть очень разными — квантовую информацию можно хранить и в заряженных ионах, и в нейтральных атомах, зафиксированных в специальной лазерной ловушке, и даже в дефектах внутри алмазов. В данном случае группа Мартиниса использовала вариант, который и внешне, и в плане возможностей будущего производства наиболее близок к обычным транзисторам — это чип, состоящий из сверхпроводящих антенн, погруженный в специальный холодильник.
Информацию в кубит загружают с помощью магнитного поля или лазера, считывают так же. При вычислении информацию загружают, дальше квантовую систему предоставляют саму себе, кубиты как-то взаимодействуют между собой и в конце, во время измерения, приходят в обычное классическое состояние: то, что было смесью нулей и единиц, «коллапсирует» в нули или единицы.
Самое сложное в создании квантовых компьютеров — собрать из этих простых элементов систему логических переключателей («вентилей» вроде И, НЕ и ИЛИ) которые предсказуемо взаимодействовали бы между собой, и в которой переход кубитов из одного состояния в другое выполнял бы какое-то полезное и понятное вычисление.
Если это удастся сделать, то «квантовость» системы начинает работать на инженеров — поскольку кубиты могут одновременно находиться во всех возможных состояниях, то квантовый компьютер фактически одновременно перебирает все возможные варианты решения задачи. И если хотя бы один из них дает нужный результат — ученые могут его использовать.
Александр Ершов
в то время как Sycamore справился с ней за 200 секунд.
vs
Китайские ученые разработали и реализовали алгоритм,… и пять дней для генерации двух миллионов строк.
5*24*60*60=432000 секунд
432000/200=2160 раз
2160 раз — это не обещанные миллиарды и триллионы лет и раз. Тем более, что китайцы обещали результат не за 5, а за 2-е суток. Но ведь и видеокарт было всего лишь 60.
Это не прорыв, не квантовый скачок.
Компания сообщила, что научные сотрудники Google создали процессор, который за 3 минуты и 20 секунд произвел расчет, который бы занял около 10 тысяч лет у самого мощного современного суперкомпьютера «Саммит» от IBM.
Google официально объявила о достижении квантового превосходства. Впервые компания заявляла об этом в сентябре, но теперь исследовательскую статью Google опубликовали в научном журнале Nature.
Впервые в истории квантовый компьютер, созданный Google, решил задачу, которую не под силу решить обычному компьютеру.
Ученые Google утверждают, что они создали квантовое вычислительное устройство Sycamore, скорость вычислений которого в 100 миллионов раз быстрее обычных компьютеров. То, на что у современного суперкомпьютера уйдут тысячи лет, у Sycamore займет несколько минут (200 секунд).
Это свойство называется квантовым превосходством (англ. quantum supremacy), и оно дает компьютерам способность невероятно быстро решать сложные задачи, требующие учета гигантского объема данных.
Вокруг первой демонстрации квантового превосходства вычислителем Sycamore компании Google было много споров и сомнений.
Одно из них касалось оценки времени работы классического компьютера.
Китайские ученые разработали и реализовали алгоритм, который заставляет пересмотреть результаты Google о квантовом ускорении.
Им потребовалось 60 графических процессоров и пять дней для решения задачи, на которую, по оценкам Google, суперкомпьютер должен был потратить 10 тысяч лет. Препринт работы опубликован на arXiv.org.