量子コンピューティングがHPCのエネルギー利用を変える

Yuval Boger, QuEra Computing　　オリジナル記事「How Quantum Computing Could Reshape Energy Use in High-Performance Computing」

編集者注：量子コンピューティングがデータセンターの成長に伴う膨大なエネルギー消費という課題の緩和に役立つという期待がある。QuEra Computing社の最高商務責任者（CCO）であるユーバル・ボガー氏は、量子コンピューティングの説得力のある事例を概説している。HPCwireの依頼により、彼は追記も付け加えており、量子コンピューティングの本質的なエネルギー面の利点が、それが本当に広範囲にわたって商業的に利用されるようになった場合にどのような影響をもたらすのかについては、依然として不確実性があるものの、その根底にある省エネの原則は変わらないと指摘している。

データセンターは世界的に見ても電力の大量消費施設であり、その割合は今後さらに増加すると予想されている。2022年には、データセンターの電力消費量は約460テラワット時（TWh）に達し、世界の電力使用量の約2%を占める見込みである。予測によると、2026年にはこの消費量は650TWhから1,050TWhに増加し、世界の電力需要の最大3.5%を占める可能性がある。（DatacenterDynamics、および国際エネルギー機関）

人工知能やクラウドサービスの急速な普及により、こうした需要の高まりを受けて、大手テクノロジー企業は革新的な電力ソリューションの模索を迫られている。特筆されるのは、AmazonやGoogleなどの企業が、持続可能性の目標を維持しながら、大幅な電力需要を満たすために小型モジュール原子炉への投資を行っていることだ。こうした先進的な原子力技術は、信頼性が高く低炭素のエネルギー源を提供できる可能性がある（The Wall Street Journal）。

この課題に対する解決策として、中性原子技術に基づく量子コンピュータなどの技術が台頭しており、複雑な問題の解決に持続可能なアプローチを提供している。

コンピューティングにおけるエネルギー危機の深刻化

従来の古典システムでは、主に高出力プロセッサの稼働と過熱防止に必要な冷却システムの維持により、膨大な量のエネルギーが消費される。世界中のデータセンターでは、エネルギー効率の悪さによる運用コストの上昇に頭を悩ませており、これらの施設の環境への影響は増大し続けている。エネルギー効率は、パフォーマンスと環境への責任を両立させようとする企業や研究機関にとって、戦略上不可欠な要素となっている。

事実、最も処理能力の高い従来のスーパーコンピュータのリストである「Top500」と並んで、世界で最もエネルギー効率の高いスーパーコンピュータを強調する「Green500」も発表されている。

最も処理能力の高い500台のスーパーコンピュータの平均消費電力は2.1メガワットであるのに対し、最も処理能力の高い20台のスーパーコンピュータの消費電力は11メガワットを超える。それに対し、QuEra社の256量子ビット量子コンピュータAquilaの消費電力は10キロワット以下であり、約1000分の1である。 量子コンピュータはあらゆる問題を解決できるわけではなく、古典的なスーパーコンピュータの能力を超える問題を解くことができるのは、限られた問題だけである。しかし、量子コンピュータの応用分野がさらに広がれば、将来的には大幅な純エネルギーの節約が可能になるだろう。

エネルギー効率のゲームチェンジャーとしての量子コンピューティング

量子コンピュータをより効率的にするものは何か？ この効率性の核心は、重ね合わせと量子もつれを活かす量子コンピュータの能力であり、古典的なコンピュータでは不可能な方法で情報を処理できることである。 古典システムでは、複雑なシステムのシミュレーションや特定の問題の解決に何百万ものプロセッサを必要とするが、量子コンピュータは比較的小さな数の量子ビット（qubit）で指数関数的に大きなデータセットを表現し処理する。 この根本的な違いにより、量子システムは、消費電力をわずか数パーセントに抑えながら、同等の成果、またはそれ以上の成果を達成することができる。

量子コンピュータのエネルギー面での優位性は、最適化、暗号化、量子シミュレーションなどの特定のクラスの問題を解く際に特に顕著になる。従来のスーパーコンピュータは、膨大なエネルギーを消費しながら、何十億、何兆もの演算を実行して、解決策を徹底的に探し出すという、力ずくの方法に頼らざるを得ない。それに対して、量子アルゴリズム、例えば素因数分解のためのショアのアルゴリズムや、探索のためのグローバーのアルゴリズムは、はるかに効率的に同じ結果を達成でき、演算ステップを減らし、ひいては電力要件も削減できる。この効率性は、演算の需要と持続可能性の目標の両方に取り組む産業にとって、大きな転換点となる。

量子コンピュータのハードウェア要件は、そのエネルギー効率をさらに際立たせる。量子システムは、超伝導量子ビットの極低温冷却や中性原子用の高度なレーザー装置など、制御された環境を必要とする場合が多いが、こうした装置で消費されるエネルギーは、従来のスーパーコンピュータの広大なサーバファームや冷却インフラと比較するとわずかである。例えば、従来のシステムで最大のデータセンターでは、CPU、GPU、冷却システムをサポートするために、数十メガワットの電力を消費することがある。これに対し、量子コンピュータはコンパクトであり、性能が向上してもエネルギー消費は効率的に増加する。

もう一つの重要な要素は拡張性である。従来のスーパーコンピュータは、プロセッサ、メモリ、インターコネクトを追加することで性能を向上させるが、その結果、消費電力は線形、あるいは超線形に増加する。一方、量子コンピュータは、わずか数個の量子ビットを追加するだけで、計算能力を指数関数的に向上させることができる。例えば、量子ビットの数を2倍にすると、探索可能な計算空間のサイズが指数関数的に拡大し、エネルギー使用量の比例的な増加なしに大幅な性能向上が可能になる。このスケーラビリティにより、世界的なエネルギー問題がより切迫したものとなる中、量子システムは特に魅力的なものとなっている。

実世界での応用が持続可能性を推進

エネルギー消費の削減にとどまらず、量子コンピュータはエネルギー効率を高める多くの問題を解決できる可能性がある。例えば、エネルギー網の最適化、バッテリー素材の改善、さらには製造工程における廃棄物の削減といった分野は、量子アルゴリズムが地球全体のエネルギー消費削減に直接的な影響を与えることができる領域である。

量子技術を採用するコンピューティングセンターは、演算能力と持続可能性の両面で主導権を握るのに有利な立場に立つことになる。古典システムから量子システムへの移行により、これらのセンターは、材料科学、物流、気候モデリングといった分野で画期的な成果を達成することができる。これらの分野は、世界のエネルギー消費に直接的な影響を与える分野である。

結論

量子コンピューティング、特に中性原子技術は、今日のHPCセンターが直面するエネルギー問題の解決に画期的なソリューションを提供する。 消費電力を大幅に削減し、計算タスクを最適化する量子システムは、次世代のハイパフォーマンスコンピューティングを推進する持続可能な代替手段となる。 しかし、今日の量子コンピューターはまだ初期段階にあり、拡張性、エラー訂正、効果的に解決できる問題の範囲に限りがあることを認識しておくことが重要である。技術が進化を続けるにつれ、量子コンピュータはHPCセンターが電力消費の問題に取り組む手助けとなり、性能ニーズを満たしながらエネルギー使用量を削減することが可能になる。量子ソリューションを採用することで、これらのセンターは将来的に、計算と環境の両方の目標を達成するためのより優れた体制を整えることができる。

補足説明

量子コンピュータが従来のインフラと統合され、規模が拡大するにつれ、特にエラー訂正、制御電子機器、従来の事前/事後処理などのタスクに関連して、電力要件が生じることは、オブザーバーが正しく指摘している。

しかし、その全体的なエネルギーへの影響を評価する際には、いくつかの重要な考慮事項がある：

1. 解決する問題の性質 – ご存知のように、量子コンピュータは汎用スーパーコンピュータの代わりになるものではなく、特定の古典的コンピューティングでは解決が困難な問題を解決するために設計されたものである。指数関数的に非効率な古典的ワークロード（組み合わせ最適化、量子シミュレーション、暗号化タスクなど）を置き換えるのであれば、古典的コンピューティングのオーバーヘッドを考慮しても、大幅な電力削減が可能になる。

2. エネルギーのスケーリングの利点 – 一般に性能の向上が消費電力の超線形増加（プロセッサ、メモリ、インターコネクトの増加）につながる従来のHPCとは異なり、量子コンピュータは物理的なキュービットとエネルギー使用のわずかな増加で、計算能力を指数関数的に拡張できる可能性がある。

3. 予備データ – 現在の中性子原子量子コンピュータは、おそらく今日の主要なスーパーコンピュータよりも3～4桁低い電力レベルで稼働している。量子システムが成長し、より多くの従来のインフラが必要になったとしても、スケーリングの傾向から、計算能力に対するエネルギー効率は依然として非常に良好な状態を維持できる可能性がある。

とはいえ、決定的な大規模比較はまだ発展途上にあると言える。この分野は継続的な研究に値する。