量子 – もうそこまで来ている（近づいている）のか？答えはノーだ

John Russell オリジナル記事

SC22の最終日に行われたパネル「Quantum Computing」は、その内容の丁寧さにもかかわらず、非常に興味深いものであった。HPC アクセラレーションの未来？- このパネルでは、HPC コミュニティーの多くが量子コンピューティングに対して抱いている懸念と、量子コンピューティングの開発に直接携わっている人々が抱いている熱意が、ほぼ明確に示される結果となった。

唯一意見が一致したのは、量子コンピューティングはまだ歴史が浅いこと、そしてそれを取り巻く大げさな宣伝が行われてきたことだ。デンマーク工科大学のスヴェン・カールソン氏は、「私たちは量子コンピューティングについて議論し、HPCのアクセラレーションへの応用を議論するためにここに集まりました。最後にクエスチョンマークがあることにお気づきでしょうか？私はスウェーデン人ですが、スウェーデン人はとても率直です。」

	デンマーク工科大学 スヴェン・カールソン氏

「1つの挑戦は、量子コンピュータが、本質的にはアプライアンス、おそらく再び失礼かもしれませんが、実験装置であることから、実際に量子コンピュータをシステムに統合し、GPUで可能なシステムの一部とするシステムに移行することです。私たちは2つの別々のソフトウェアスタックを持っています。HPC用のソフトウェアスタックは非常に発達しており、量子コンピュータ用のソフトウェアスタックはあまり発達していません。これらを統合する必要があるのでしょうか？共通の高水準抽象化機能、さらにはこれらのシステムをプログラムするためのプログラミングモデルやプログラミング言語も開発すべきです」とカールソン氏は指摘する。

「私たちには、いくつかの異なるコミュニティがあります。物理学のコミュニティ、数学のコミュニティ、理論のコミュニティがあります。工学、計算のモデル、アルゴリズムなどなど。これらの人々が同じ言語を使って会話できるようにするにはどうしたらよいでしょうか？このように、ここには壮大かつ一般的な課題がいくつもあります。このパネルで、そのうちのいくつかを議論できればと思います」とカールソン氏は語った。

そしてもちろん、量子コンピューティングがHPCとの統合に取り組むには、まだ時期尚早なのではないかという疑問もあった。

 

多岐に渡る会話が交わされた。以下、パネリストの紹介コメントから、発表順に抜粋する（軽く編集、文字化けをお詫びします）。当然のことながら、量子研究に携わるパネリストは、より近い将来の業務や研究戦略に焦点を当て、外から見るパネリストは、より定性的な外部の視点を持ち込んでいた。

ローラ・シュルツ氏 ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター 量子コンピューティング＆テクノロジー部門長

	ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター ローラ・シュルツ氏

「量子統合センター を2021年3月に開設しました。それ以来、システムを席巻するシステムの確立に取り組んできました。ちょうど超伝導キュービット・システムが入ってきたところです。戦略的パートナーであるIQMから5量子ビットが入っています。今日は金曜日なので、実際にQPUが設置されるのは本日になるかもしれませんし、粗い校正を始めるところです。また、異なるモダリティを導入することも検討中です。」

「私たちはユーザー施設であり、この2つのコミュニティ（HPCと量子）をどのように融合させるかを考えています。また、他のユーザーコミュニティがHPCリソースをより多く利用するようになったように、彼らのワークフローや行動を、HPCが対応できるHPC環境にどのように変換または変形できるかを理解するために、少し馴染む期間を経なければならないのです。」

「今がその時なのか？今がその時なのでしょうか？遅すぎたのでしょうか？私は遅くないと思います。しかし、早すぎるでしょうか？いいえ。HPCの初期には、ハードウェアからソフトウェアに至るまで、一種のスタック的なアプローチ、つまりモノリシックなアプローチが見られました。今こそ、量子力学コミュニティに厳しい問いを投げかけるべき時だと思います。彼らが設計や開発を行う際に、どのように量子力学を取り入れることができるかを理解する必要があるのです。彼らが特定の方向に向かっていることは確かなので、早い段階からその会話に加わる必要があります。」

インテル ラボ 量子アプリケーション＆アーキテクチャ ディレクター アン・マツウラ氏

	アン・マツウラ氏、インテル

「私たちの量子コンピューティング研究は、量子の実用性とスケーラビリティに焦点を当てています。私たちは、量子を物理学の研究室から商業的な現実に持ち込もうとしているのです。そのため、私たちは最先端のプロセス能力を駆使して、高価値製造と完全に互換性のある量子ビットを構築しているのです。量子コンピュータを商業的に実現するためには、量子マシンをどこに置くかということも重要です。私は、HPCセンター内の加速器だと考えています。私たちは、オレゴン州で最新のプロセスノードを開発しているファブのすぐ隣にあるラボで量子ビットを設計しています。これは、量子コンピュータの可能性を実現するために重要なことだと考えています。」

「私たちは、単一電子トランジスタのように見えるシリコン量子ドットのスピン量子ビットに着目しており、その製造は理想的です。私たちは、シリコン・スピン・キュービット・チップの製造に特化した300ミリ・ウエハ・ラインを有しています、そして、デルフト工科大学など、世界中のパートナーとの共同研究により、量子コミュニティの残りの部分を活用しています。つまり、量子マシンはHPCセンターにおけるアクセラレータのようなものだと考えています。量子システムはコプロセッサであり、古典的なマシンと量子マシンを緊密に結合させたアクセラレータであると私は考えています。」

「HPCセンターと量子マシンを実際にどのように接続するかは、今日、非常に重要な問題です。最大の課題の1つは、スケールアップ時のバランスとスケジューリングだと思います。このようなマシンのスケールアップを考えるとき、量子コンピューティングと古典コンピューティングのノードの適切なバランスについて、多くの研究が必要です。効率的な相互接続はどのように行うの でしょうか？… 量子エラー訂正を行うには、大量の古典計算機が常にエラーシンドローム情報を量子マシンにフィードバックすることが必要です。これはどのようなものでしょうか？そして、そこには非常に短いレイテンシが必要です。大規模な量子コンピューティングシステムでは、コンパイル、マッピング、スケジューリングなど、パフォーマンスの最適化のために多くの古典的なリソースが必要となり、大規模なアプリケーションを実行するほど、システムにとってリソースがますます必要になると、私たちは考えています。」

セレブラス・システムズの製品担当ディレクター、ナタリア・ヴァシリエヴァ氏

	セレブラス・システムズ社、 ナタリア・ヴァシリエヴァ氏

「私はロシア人、しかもとても率直な性格です。ローラからパネルに招待されたとき、私は量子コンピュータに懐疑的であることを告白しました。そう、私は科学者なのです。量子コンピュータが何をもたらすのか興味はありますが、近い将来には何のメリットもないと思っていますし、難しい質問を投げかけて、パネルの皆さんに挑戦するつもりです。私は懐疑的ですが、量子コンピュータが将来的に役立つであろうアプリケーションはあると信じています。また、今はまだ考えてもいないようなアプリケーションでも、15年後には量子コンピュータによって解決されるものがあると思います。例えば、非常に複雑な分子の基底状態を理解したり、量子力学に関連する問題を解決したり、宇宙の物理的特性を理解しようとしたりするようなことです。そのようなことを解決するために量子マシンを使うことは、本当にもっともなことなのです。」

「私の専門は機械学習ですが、量子コンピュータを機械学習に利用する方法も研究されているようです。しかし、率直に言って、MLの最も可能性の高い使い方は、別の方向だと思います。つまり、機械学習は、量子コンピューターの設計に役立ち、量子コンピューターがどんな問題に使えるかを理解するために使われるかもしれませんが、私は、近い将来、量子コンピューターがデジタルコンピューターに取って代わるとは思っていません。」

「次の質問は、どうやって人を見つけるかについてでした。この分野にもっと人を集めるには、大学で特別なプログラムを組んで訓練する必要があるのでしょうか？私の答えは、はい、人を育てる必要があるです。今のところ、量子コンピュータはまだ初期段階にあり、簡単なプログラミングをするにも、量子力学をよく理解している必要があります。古典的な機械学習プログラムを訓練するためには、統計学や確率の知識があったほうがいいのは確かです。しかし同時に、今の機械学習、古典的な機械学習では、バックプロパゲーションの仕組みをきちんと理解せずに、ただPytorchやTensorFlowのルーチンを使っているユーザーがたくさんいるのも事実なのです。物の裏の数学はどうなっているのか？なぜなら、私たちはそれらのツールが使える状態にあり、その下にあるものを必ずしも（理解する必要が）ないのです。量子コンピューティングでは、そのような状態から非常に遠いところにいると思います」。

チューリッヒ工科大学、トーステン・ホーフラー（コンピュータサイエンス）教授

	トルステン・ホーフラー氏、チューリッヒ工科大学

「私はとても現実的な人間です。何かにお金を投資する前に、そのお金で何をするのか、実際に知っておきたいのです。そこで、本題に入ります。私は量子アルゴリズムについて調べました。デービッド・キーズに会えてうれしいです。彼は素晴らしい基調講演をしましたが、数学の分野では10年ごとにアルゴリズムの大きなブレークスルーがあると述べています。その最後の1つはもう期限切れなので、コミュニティとしてそれについて考え始めなければなりません。量子の分野でも、これとまったく同じことが言えます。量子では、およそ10年ごとにアルゴリズムの大きなブレークスルーがあります。残念なのは、古典的なアルゴリズムを上回るスピードアップを実現するアルゴリズムはほんの一握りで、他のアルゴリズムは基本的にそれらのアルゴリズムで構成されていることです。量子アルゴリズム動物園はありますが、それは実際には5つの基本的なアルゴリズムです。その5つを紹介しましょう。まず、振幅増幅があります。位相推定、量子ランダムウォーク、量子フーリエ変換、そしてハミルトン・シミュレーションです。物理学のシミュレーションといえば、ハミルトン・シミュレーションです。グローバーのスピードアップといえば、量子アルゴリズムの9割はこれです。他にも、個人的にはどうでもいいようなものもありますが、それはHPCとは関係ないものだからです。これは、量子テレポーテーションと乱数生成です。」

「指数関数的なスピードアップ が得られることもあり、その時は勝ちです。でも実際は、さっきも言ったように、90〜98％のアルゴリズムが（あくまで）2次関数的なスピードアップを実現しています。では次に、実行時間を2週間と仮定してみましょう–そこで、この人たちに2週間の時間を与えて戦わせることにします。量子コンピュータがA100（GPU）を凌駕するようなオラクル関数の命令数はどれくらいになるか。残念ながらグローバーや2次関数による高速化では、0.1浮動小数点演算をオラクルで行うことができます。なるほど。三次関数的な高速化では、実はそれなりのものが得られるのです。これが私がここで言いたかったことです。定数を入力するときには細心の注意が必要です。2次速度の向上は素晴らしいことです。しかし、もし宇宙よりも大きなサイズの問題が必要で、それを解くのに10年かかるとしたら、量子コンピュータはその前に分解してしまい、何もできなくなってしまうでしょう。だから、あれはもちろん大げさなんです。ちなみに、私が言ったことはすべて大げさです。私は論争を起こし、議論を始めるのが仕事です。5分しかなかったので、このような数字や分析を含む記事がCACM（Communications of the ACM）ジャーナルにもうすぐ掲載されるでしょう。」

「私たちは、より良いアルゴリズムを見つけることに集中する必要があります。特に、二次関数的なスピードアップを実現するアルゴリズムを見つけることに注力する必要があります。遅すぎるのか？どうなんだろう？古典的な量子コンピュータを比較するための正しい指標は何なのか？量子コンピュータが最も効果を発揮するのはいつなのか？偶然にも、マイクロソフトの同僚が今週、実用的な量子の利点をスケールアップするための要件を評価する論文を発表しました。また、昨日か一昨日に投稿されたばかりのAzure量子リソース推定ツールもあります。つまり、定数が重要なので、これらの定数を真剣に評価することに取り組んでいる人たちがいるわけです。理論は素晴らしい。しかし、もしそれがあなたの生きている間に実現しなければ、それほど素晴らしいことではありません。」

エネルギー省オークリッジ国立研究所 量子科学センター 所長 トラヴィス・ハンブル氏

	トラビス・ハンブル氏　ORNL

「私の観点では、今日の現行システムは、発見に非常に重点を置いています。物理学者であれ、エンジニアであれ、コンピュータサイエンティストであれ、アプリケーションのエンドユーザーであれ、これまでの限界を超えた新しいツールを手に入れるという発想は、遊び心にあふれた素晴らしいものなのです。私たちは今、おもちゃの量子コンピュータで遊んでいます。量子コンピュータをどのように使って問題を解決するのか、その方法を学ぼうとしているのです。今のところ、私たちは左下（下のスライド）にいて、言うなれば進化の下段階にあり、事実上、これらの実験的量子物理学システムへの単一リンクを持っています。基本的にはPythonなどの言語スタックに包まれていて、想像しうる最も初歩的な制御を実行することができます。それでも、化学や材料、シミュレーションなどの問題を解決するのに十分な性能を持っていることは、すでに実証されています。しかし、現代のスーパーコンピューターで解決された問題を超えることはできません。また、スーパーコンピュータがアルゴリズムに用いている理論的な近似値にも適応していません。しかし、この分野はまだ発展途上なのです。」

「今日、私たちが手にすることができる機器の多くは、そのノイズや 品質に限界があることも先に述べたとおりです。さらに、その運用方法にも限界があります。情報を冗長に符号化し、エラーから保護する量子エラー訂正方式があります。また、その方法を用いて、運用の規模を拡大するためのフォールトトレラントなプロトコルがあります。しかし、現在のデバイスでは、これを実現することはできません。ですから、システム設計の投資対効果を高めるためには、これらのシステムのサイズと、その性能を制御する能力のバランスが必要なのです。」

「私たちは今、おもちゃの遊び方を学んでいます。時間をかけて、高性能コンピューティングの文化など、より洗練された文化に変えていく方法を開発していくでしょう。しかし、最終的には、この分野が今できることを超えるための新しい技術になると信じています。ただし、量子コンピュータが従来のコンピューティングの代替になるかというと、私はそれほど楽観的ではありません。これはまた別の技術に過ぎないのです。他のあらゆる技術を統合するのと同じように、開発するシステムの一部として統合する方法を学ぶ必要があります。ですから、異なるアクセラレータ間のバランスをどうとるか、異種混合性をどう管理するか、といった難しい課題があります。量子がその一部である場合、異質性をどのように管理するのか？データモデルや言語モデルだけでなく、計算そのものが異なる場合にも、異なる計算モデルでどのようにプログラミングするのか？そして最終的に、これらすべてを価値あるものにするアプリケーションは何なのか?」

少なくとも1社くらいは、量子コンピュータの会社（IBM、IonQ、Rigetti、D-Waveなど）が入っていて、初期のユーザーによって使われている実用的なシステムがあればよかったと思う。例えば、少なくとも1つのプロト・アプリケーションについて聞くことができれば、面白かったと思う。そのようなアプリケーションの多くは、おそらく、純粋な HPC や HPC-AI を組み合わせたものではないであろうが、実世界での使用に光を当てていたかもしれない。

参加したパネリストは堅実かつ率直な意見を述べたが、量子コンピュータが「鶏と卵」の段階にある今、彼らの視点は既存の仕事の焦点を反映したものになりがちであった。

ある意味で、セレブラス社は、量子コンピューティングの人々がより広い範囲で実現したいと考えていることを、より小さな規模で実現しようとしている。セレブラス社のウエハースケールエンジンは、少なくともハイエンドのコミュニティでは考えを変えつつあるが、この成功はまだ、より広い市場での牽引力にはつながっていない。セレブラス社のシステムは、今年のゴードン・ベル特別賞を受賞した素晴らしいコラボレーションで使用された（HPCwireの記事「Gordon Bell Special Prize Goes to LLM-Based Covid Variant Prediction」をご覧ください）。

ヴァシリエヴァ氏は、量子の新風景と比較した。「Nvidia GPU のエコシステムは非常によく理解されているため、現状を打破し、Nvidia GPU の代わりに当社のアーキテクチャを使用するよう人々を説得することは、非常に困難なことなのです。私たちの新しい輝くチップを試してもらう唯一の理由は、私たちが既存のコンピューティングよりも桁違いに速く、彼らが今解決しようとしている問題に対して桁違いに速いということを示すことです。ですから、もしあなたが「非常に大規模な言語モデルを本当に速く学習させることができます」と言えば、（実際に我々はできるのだが）それに興味がなく学習モデルがなぜ必要なのか理解していないスパース派は、「わかった、そうしてくれ」と言うでしょう。」

「量子コンピュータにも同じことが言えると思うんです。この分野では、古典的な手法では解決できないような問題を、信じている人がいないと、なかなか認めてもらえません。今、量子コンピュータでは、おもちゃのような問題を量子コンピュータでプログラミングし、量子コンピュータがその問題を解決することが成果である、という状態になっていると思います。量子コンピュータが発見をするのに適したツールになったとき、量子コンピュータの大量導入が始まるでしょう。近い将来の利益近い将来？申し訳ありませんが、私はないと思っています。しかし、だからといって、その努力を止めるわけにはいきません」と、彼女は言った。

ホフラー氏は、若い量子研究者の資金の流れは、従来のHPCに使われた方が良いのではないか、と考えている。

「今日、私が述べた2つの特性を持つ量子コンピュータを渡したとしたら、それは非常に強力なコンピュータですが、私はそれをどうしたらいいかわからないでしょう」 とホフラー氏は述べた。「私たちは、物理学的な実験である非常に初期の技術に注意を向け、物理学的な実験をHPCエコシステムに統合することを始めているのでしょう。そして、その物理実験を搭載したマシンを作り始めたのです。そして最後に、その実験がうまくいかなかったことに気づきました。そのため、このようなインフラを構築し、ハイパフォーマンスコンピューティングの伝統的な側面、つまり新しいアーキテクチャ、次世代CPU、HBMの次世代物理統合、次世代メモリシステムのチップシステム・チップレットなどの推進に使うことができたはずの注意を、すべて使ってしまっています。」

労働力不足はHPCではよくある警句で、量子コンピューティングでも問題になっている。シュルツ氏は、LRZの量子統合センターが積極的に人材を募集しており、彼女も採用を進めていることを何度も繰り返した。

量子コンピューティングにまつわる宣伝文句は、非現実的な期待を抱かせるものであることは、誰もが認めるところだ。しかし、新しい技術にまつわる宣伝文句は、今に始まったことでは無い。ホフラー氏は、量子バブルが崩壊する可能性を示唆した。

量子コンピュータは、様々な意味で人々をかき乱している。誇大広告が嫌いな人。アイデアがすきな人。それは変革になるだろう。決して成功しない。まだ始まったばかりなので、批判は控えめに。何をするんだっけ？お金はどこに行くのか？従来のHPCにもっと投資すべきではないだろうか？それは政策に熱中しているのであって、実用的な科学ではない！

今日の議論では、上記のような感情が、少なくとも短時間ではあるが、険悪な雰囲気はなく現れた。

ハンブル氏は次のように述べた。

「マイケル・ファラデー にまつわるエピソードがあります。19世紀に活躍した科学者で、電流や電気の研究で有名なのでご存じの方も多いと思います。かつて電気という現象を実証した後、ある人が「電気は何に使えるのか」と尋ねた。ファラデーの答えは、”of what uses a child?” というものだったとか。ファラデーは、この新しい現象が実際に成熟して、今日のような力に進化する準備ができているという証拠や根拠を示そうとしたわけではなかったの です。しかし、彼はそこに潜在的なチャンスがあることを認識していたのです。量子コンピュータに関しても、私は同じように考えています。量子コンピュータは、まだ開発の初期段階にあり、私たちは最近その現象を発見しました。しかし、実際に役立つツールになるまでには、まだ進化していません。しかし、少なくとも私個人としては、そうなる可能性のある未来が見えています。」