Один графический процессор NVIDIA оказался быстрее квантового компьютера во многих задачах
Квантовые вычисления, долгое время считавшиеся святым Граалем IT-индустрии, получили неожиданный удар от собственных апологетов. Совместное исследование Microsoft и Цюрихской лаборатории масштабируемых параллельных вычислений ставит под сомнение саму идею скорой технологической сингулярности: выяснилось, что в ряде критически важных задач обычная видеокарта NVIDIA не просто догоняет, а опережает гипотетический квантовый компьютер будущего.
Квантовое разочарование: почему 10 000 кубитов не гарантируют успеха
Группа ученых под руководством Торстена Хефлера, объединив усилия с экс-исследователями Microsoft Томасом Хенером и Матиасом Тройером, провела беспрецедентное сравнение. В качестве эталона классической производительности выступил один единственный ускоритель NVIDIA A100. Ему противостояла гипотетическая, но теоретически совершенная квантовая система с 10 000 кубитов. Для справки: самый мощный из существующих сегодня квантовых процессоров, IBM Osprey, располагает лишь 433 кубитами.
Результаты моделирования, опубликованные в журнале Association for Computing Machinery, оказались обескураживающими. Даже с учетом «идеального» аппаратного обеспечения, без учета шумов и декогеренции, квантовая машина проигрывает классическому ускорителю в задачах, требующих обработки больших массивов данных.
Пропускная способность как «ахиллесова пята»
Ключевая проблема, по мнению авторов, кроется не в скорости вычислений как таковой, а в пропускной способности квантовых интерфейсов. «Наше исследование показало, что приложения, которые полагаются на большие наборы данных, лучше обслуживаются классическими вычислениями, потому что пропускная способность квантовых систем слишком мала», — пояснил Матиас Тройер. Это означает, что такие области, как поиск в базах данных, обучение моделей машинного обучения на терабайтах информации, а также анализ сворачивания белков, останутся прерогативой традиционных GPU.
Ученые подчеркивают: квадратичное ускорение, которое дают алгоритмы вроде алгоритма Гровера, является недостаточным аргументом для смены парадигмы. Чтобы квантовый компьютер стал реально полезен, требуется «суперквадратичное или, в идеале, экспоненциальное ускорение». Без этого инженерные и экономические затраты на создание и охлаждение квантовых систем просто не оправданы.
Где кванты все еще сильны: узкая ниша для прорыва
Несмотря на столь суровый вердикт, авторы исследования оставляют «лазейку» для квантовых технологий. Единственной сферой, где гипотетическая система с 10 000 кубитов действительно демонстрирует превосходство, остаются химия и материаловедение. Задачи в этих дисциплинах, как правило, оперируют относительно небольшими объемами входных данных, но требуют колоссальных вычислительных мощностей для моделирования квантово-механических взаимодействий. Именно здесь экспоненциальное ускорение может дать о себе знать, открывая путь к созданию новых сверхпроводников, катализаторов и лекарственных соединений.
Для разработки лекарств и прогнозирования климата, вопреки распространенному мнению, текущее состояние квантовых систем пока не предлагает практических преимуществ.
Еще несколько лет назад считалось, что квантовые компьютеры в ближайшее десятилетие заменят классические суперкомпьютеры во всех сферах. Однако последние отчеты IBM и Google все чаще указывают на сложность масштабирования систем без потери когерентности. Новое исследование Microsoft смещает акцент с гонки за количеством кубитов на эффективность алгоритмов и пропускную способность. Это означает, что инвестиции в квантовые технологии, вероятно, будут переориентированы с универсальных машин на узкоспециализированные «квантовые ускорители» для конкретных научных задач, в то время как массовый рынок высокопроизводительных вычислений останется за классическими GPU и их эволюцией.
