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Sorpresa Sorpresa: un supercomputer veloce batte Sycamore

Astratto

  • I ricercatori dello Shanghai Artificial Intelligence Laboratory in Cina hanno dimostrato che il loro classico sistema informatico può eseguire calcoli complessi in modo più rapido ed efficiente dal punto di vista energetico rispetto al dispositivo Sycamore di Google.
  • Il team ha utilizzato il suo dispositivo classico per affrontare un compito simile a quello reso famoso dall’esperimento sulla supremazia quantistica di Google del 2019.
  • Gli esperti sottolineano che i risultati dell’esperimento dimostrano la necessità di valutare attentamente le affermazioni sui vantaggi quantistici e di promuovere continuamente l’innovazione nell’informatica classica e quantistica.

Un computer classico è riuscito a superare un computer quantistico in un compito che un tempo si riteneva adatto solo a una macchina quantistica. I ricercatori dell’Artificial Intelligence Laboratory di Shanghai, in Cina, hanno dimostrato che il loro sistema informatico classico, basato su oltre 2.300 unità di elaborazione grafica Nvidia A100, può eseguire calcoli complessi più velocemente e con maggiore efficienza energetica rispetto al processore quantistico Sycamore dell’azienda. Google.

Anche se può sembrare una battaglia tra computer classici, supercomputer e computer quantistici, con il vincitore che condivide tutto, gli scienziati affermano che questo è il tipo di innovazione necessaria per innescare la concorrenza e promuovere una maggiore innovazione per tutti gli approcci computazionali.

Confronto decisivo, non ozio

Nel 2019, il computer quantistico Sycamore di Google ha fatto notizia raggiungendo la cosiddetta supremazia quantistica, eseguendo in 200 secondi un calcolo che ha richiesto al supercomputer più veloce del mondo, all’epoca, 10.000 anni per essere completato. Il risultato è stato salutato come un momento fondamentale che ha dimostrato che è possibile per i computer quantistici risolvere problemi che vanno oltre la portata dei sistemi classici.

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Ma l’idea della supremazia quantistica può dare l’impressione imprecisa che le innovazioni nella progettazione hardware classica, negli algoritmi e in altre tecnologie rimarranno costanti. In effetti, i rapidi progressi negli algoritmi e nell’hardware informatici classici hanno da allora ridotto il divario.

Immagine reattiva

In un recente studio pubblicato su server di prestampa arXivI ricercatori guidati da Rong Fu hanno ottenuto risultati impressionanti sfruttando la potenza del calcolo classico. Il loro sistema è stato in grado di completare un compito computazionale – simulare e campionare circuiti quantistici casuali (RQC), simile all’esperimento di superiorità di Google – in soli 14,22 secondi, consumando 2,39 kilowattora (kWh) di energia.

In un’altra configurazione, erano in grado di eseguire la stessa operazione in 17,18 secondi consumando solo 0,29 kWh.

L’hardware dietro il risultato

Secondo lo studio, il sistema informatico classico utilizzava più di 2.300 GPU Nvidia A100, alcuni dei chip per computer classici più avanzati disponibili, interconnessi per creare un sistema di elaborazione massicciamente parallelo. Dotata di 80 GB di memoria e prestazioni massime del core Tensor FP16 di 312 teraflop (TFLOPS), ciascuna GPU A100 ha svolto un ruolo fondamentale nella gestione del calcolo. Le GPU all’interno di ciascun nodo erano connesse tramite NVLink, fornendo una velocità unidirezionale di 300 GB/s, mentre i nodi erano collegati tramite InfiniBand con una velocità unidirezionale di 100 GB/s.

Questa configurazione ha consentito ai ricercatori di superare i limiti di memoria e i colli di bottiglia computazionali tipicamente associati alla simulazione di reti tensoriali su larga scala. Implementando uno schema parallelo a tre livelli e un approccio di comunicazione ibrido, hanno ridotto significativamente il sovraccarico di gestione di tensori di grandi dimensioni, ottenendo scalabilità ed efficienza senza precedenti. Per chiarezza, una topologia parallela a tre livelli prevede che ciascun nodo elabori parte dell’attività in modo indipendente (livello di nodo), più processori o GPU all’interno di ciascun nodo lavorino insieme (livello intra-nodo) e diversi nodi si coordinino per combinare i loro risultati ( livello internodale).

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I risultati del team di Shanghai mettono in discussione l’affermazione iniziale di Google sulla superiorità quantistica. Il dispositivo Sycamore di Google ha completato la sua missione in 600 secondi, con un consumo energetico di 4,3 kilowattora. Al contrario, il sistema classico non solo ha completato l’attività più velocemente, ma ha anche utilizzato meno energia, evidenziando il potenziale dei computer classici di tenere il passo e persino superare i sistemi quantistici in determinate condizioni.

Articolo a nuovo mondo Fornisce un contesto aggiuntivo: secondo Christopher Monroe dell’Università del Maryland, le affermazioni sulla superiorità quantistica sono spesso “esagerate” e il valore reale dei computer quantistici deriverà dalle applicazioni pratiche al servizio degli utenti, indipendentemente dal fatto che compiti simili possano essere eseguiti su computer classici. macchine.

“Non sorprende che esistano casi misteriosi in cui un sistema quantistico programmabile può risolvere alcuni problemi che non possiamo risolvere utilizzando i normali computer”, dice Munro a New Scientist. Ma per un calcolo quantistico di valore, tutto ciò che serve è una base di utenti che chiede a gran voce di utilizzarlo computer quantistici. Per alcune applicazioni, anche se è possibile farlo utilizzando normali computer.”

“L’articolo del 2019 si distingue perché si trattava di un risultato superiore basato sui metodi classici conosciuti all’epoca”, ha detto alla rivista Josh Nunn della startup di calcolo quantistico Orca Computing.

Ha sottolineato che la corsa agli armamenti tra le macchine quantistiche e quelle classiche ha valore nello stimolare l’innovazione. Tuttavia, ha anche osservato che ogni affermazione di superiorità e le successive domande riconvenzionali devono essere esaminate attentamente per garantire che le capacità della tecnologia giustifichino l’investimento.

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Impatti futuri

Il successo del sistema informatico classico in questo caso non diminuisce il potenziale dell’informatica quantistica. Poiché la tecnologia quantistica continua a svilupparsi, si prevede che migliorerà più rapidamente rispetto ai sistemi classici. Lo scienziato capo di Google, Sergio Boixo, ha osservato nel 2022 che, sebbene gli algoritmi classici siano migliorati, si prevede che i circuiti quantistici manterranno la loro superiorità con l’avanzare della tecnologia quantistica.

Come hanno affermato gli scienziati, il lavoro del team di Shanghai dimostra la necessità di valutare attentamente le affermazioni sui vantaggi quantistici e di ampliare continuamente i confini dell’informatica classica e quantistica.

Ma le loro tecniche, soprattutto quando si tratta di reti tensoriali su larga scala, hanno applicazioni più ampie che vanno oltre il compito specifico in questione. In effetti, questi metodi possono essere estesi a vari campi, tra cui – ironicamente in termini scientifici – simulazioni di calcolo quantistico, fisica della materia condensata e ottimizzazione combinatoria, che potrebbero portare a risolvere in modo più efficiente problemi complessi del mondo reale.

Riccardo Auriemma
Riccardo Auriemma
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