[市場動向]

富士通、36量子ビットの量子シミュレータを商用スパコン64ノードで構築、2022年9月には40量子ビットへ

富士フイルムと共同で材料分野の量子アプリケーションを研究

2022年3月30日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

富士通は2022年3月30日、36量子ビットの量子シミュレータを構築したと発表した。「PRIMEHPC FX700」×64ノードで構成したクラスタシステム上で、オープンソースの量子シミュレータソフトウェア「Qulacs」を並列分散型で実行する仕組み。「他の主要な量子シミュレータの約2倍の性能を実現したとしている。同年4月1日から2023年3月31日まで、富士フイルムと共同で、材料分野における量子コンピュータアプリケーションの研究を開始する。2022年9月までに40量子ビットの量子シミュレータを開発し、金融や創薬などの分野への展開を計画している。

 富士通は、現在の量子シミュレータとしては大規模な、36量子ビットの量子シミュレータを構築した。スーパーコンピュータ「富岳」の技術を活用した商用の「PRIMEHPC FX700」×64ノードで構成したクラスタシステム上で、オープンソースの量子シミュレータソフトウェア「Qulacs」(大阪大学が開発)を並列分散型で実行させる。「(インテルやIBMなど)他機関の主要な量子シミュレータの約2倍の性能を実現した」(富士通)としている(図1)。

図1:スパコン64ノードを用いて、量子シミュレータとしては大規模となる36量子ビットの量子シミュレータを構築した(出典:富士通)図1:スパコン64ノードを用いて、量子シミュレータとしては大規模となる36量子ビットの量子シミュレータを構築した(出典:富士通)
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 構築した量子シミュレータを使って、2022年4月1日から2023年3月31日まで、富士フイルムと共同で、材料分野における量子コンピュータアプリケーションの研究を開始する。また、2022年9月までに40量子ビットの量子シミュレータを開発し、金融や創薬などの分野へ展開していくとしている。量子シミュレータを活用して開発した量子アプリケーションの知見は、将来的に量子コンピュータの実機に応用する。

量子シミュレータの量子ビットを増やす取り組み

 量子シミュレータは、量子コンピュータではない現在の汎用計算機のアーキテクチャ上で、ソフトウェアで量子ビットをシミュレーションするコンピュータシステムのこと。今回、富士通はこれまでよりも大規模な問題を解けるように、量子シミュレータの量子ビットを増やすことに取り組んだ。背景として、「より大規模な量子アプリケーションを解くためには、現在では量子シミュレータの量子ビットを増やす仕組みが必要である」ことを挙げている。

 現在では、100量子ビットクラスの量子コンピュータの実機も実現され始めたが、これらは誤り訂正機能がないNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスであり、ノイズ(誤り)の影響を受けてしまう。「誤り耐性を備えた量子コンピュータの実現には100万量子ビットが必要」(富士通)なため、現時点では量子シミュレータが量子アプリケーションの研究に使われているという。

 一方、量子シミュレータにも課題がある。量子ビットを1増やすと、必要なメモリーと計算時間が指数関数的に増える(図2)。「10ビットを20ビットに、10ビット分増やすと、メモリーは2の10乗で1024倍が必要。通常のシステムでは30量子ビット程度が限界であり、今回、スーパーコンピュータを使って36量子ビットまで増やすことができた」(富士通)。

図2:量子シミュレータの課題。量子ビットを1増やすと、必要なメモリーと計算時間が指数関数的に増える(出典:富士通)図2:量子シミュレータの課題。量子ビットを1増やすと、必要なメモリーと計算時間が指数関数的に増える(出典:富士通)
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スパコンを用いて並列分散型で実行

 36ビットの量子シミュレータの実現にあたって富士通は、量子シミュレータソフトウェアのQulacsに手を加え、並列分散型で動作するようにした。

 工夫したことの1つは、量子計算に合わせたデータの再配置技術である。量子計算の実行順序に合わせて並列計算機上のデータを再配置し、通信時間を削減する。数ある選択肢の中から、量子ゲート操作の際の通信コストを最小化する配置を選択する(図3)。

図3:高速化のための主要技術として、量子計算に合わせたデータ再配置技術を開発した。量子ゲート操作の際の通信コストを最小化するようにデータをノードに配置する(出典:富士通)図3:高速化のための主要技術として、量子計算に合わせたデータ再配置技術を開発した。量子ゲート操作の際の通信コストを最小化するようにデータをノードに配置する(出典:富士通)
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 また、プロセッサ「A64FX」のSVE(Scalable Vector Extension)命令を活用し、複数の計算を同時実行することで、メモリーバンド幅の性能を最大化した。さらに、計算と通信をオーバラップさせることで処理時間の短縮を図っている。

●Next:インテルやIBMの量子シミュレータとの性能比較

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