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計算流体力学における量子コンピューティングの先駆け:ClassiqとNVIDIAの協業について

22
5月
,
2023

数値流体力学(CFD)の領域では、流体や気体の運動を含む数値シミュレーションの複雑さは計り知れない。このような最先端の数値スキームでは、物理的な問題を非線形方程式と線形方程式の融合にマッピングすることが多く、複雑な数値解法が要求されます。将来に向けて、量子計算がこのような課題に取り組む上で不可欠な役割を果たすことになるだろう。

CFDの主要なテストケースの1つである蓋駆動空洞の例。このようなテストケースは,HHLのような量子線形ソルバーを使用することで効率的に調べることができる(画像はLapworth,arXiv preprint arXiv:2209.07964(2022)より).

この可能性の輝かしい例が、HHLアルゴリズムである。HHLアルゴリズムは、その考案者であるHarrow、Hassidim、Lloydにちなんで名付けられた。この基本的な量子アルゴリズムは、方程式の線形集合を解くように設計されており、古典的なものよりも高速な計算が期待できる。ハイブリッドCFDスキームにHHLアルゴリズムを適用することで、エキサイティングな可能性が広がります。問題の非線形成分と線形成分は、それぞれ古典的ハードウェアと量子ハードウェアで取り組むことができ、効率的で強力な解決フレームワークを構築することができます。

Classiqプラットフォームで生成されたHHL回路。この回路は4つの量子関数ブロックを使って作られている。この量子線形ソルバーの精度は、量子位相推定ブロックに採用されている量子ビットの深さと数に依存する。

しかし、HHLアルゴリズムを大規模なCFD問題や量子ハードウェアに実装することは、課題がないわけではない。そのため、量子回路設計や量子エミュレータでの品質について綿密に検討する必要があります。HHLアルゴリズムは近似であるため、精度のレベルは量子関数の実装の違い、量子ビットの数、回路の深さなど様々な要因に影響されます。Classiqプラットフォームは、この探索を容易にナビゲートする最適な空間を提供します。

このような探求と並行して、量子回路の機能や精度レベルを検証できる効率的な量子エミュレータが必要とされている。これらのシミュレータは、多数の量子ビットを持つ量子回路を扱う能力を持たなければならない。これにより、様々な近似レベルの検証が可能となり、重要な流体力学的問題への対処が容易になる。タイミングはこのプロセスにおいて極めて重要な側面である。量子線形ソルバーの入力と出力は、古典的な部分から頻繁に転送されるため、完全なハイブリッドCFDスキームの中で量子部分の機能を評価することが不可欠です。

NVIDIAシミュレータの結果で、量子ビット数とGPU数を変化させた場合の実行時間。その結果、量子シミュレータで使用するGPUの数を増やすことで、量子ビット数が一定でも計算時間を1桁短縮できることがわかりました。

この量子イノベーションの探求において、ClassiqはNVIDIAとのコラボレーションに興奮しています。HHL量子アルゴリズムのパワーをCFDに活用し、この領域特有の課題を克服します。私たちは、この先駆的な量子強化ソリューションの時代に突入し、様々な産業界に変革をもたらすことを期待しています。これからの旅は未開拓の可能性に満ちており、私たちを待ち受けるブレークスルーを探求する意欲に満ちています。

数値流体力学(CFD)の領域では、流体や気体の運動を含む数値シミュレーションの複雑さは計り知れない。このような最先端の数値スキームでは、物理的な問題を非線形方程式と線形方程式の融合にマッピングすることが多く、複雑な数値解法が要求されます。将来に向けて、量子計算がこのような課題に取り組む上で不可欠な役割を果たすことになるだろう。

CFDの主要なテストケースの1つである蓋駆動空洞の例。このようなテストケースは,HHLのような量子線形ソルバーを使用することで効率的に調べることができる(画像はLapworth,arXiv preprint arXiv:2209.07964(2022)より).

この可能性の輝かしい例が、HHLアルゴリズムである。HHLアルゴリズムは、その考案者であるHarrow、Hassidim、Lloydにちなんで名付けられた。この基本的な量子アルゴリズムは、方程式の線形集合を解くように設計されており、古典的なものよりも高速な計算が期待できる。ハイブリッドCFDスキームにHHLアルゴリズムを適用することで、エキサイティングな可能性が広がります。問題の非線形成分と線形成分は、それぞれ古典的ハードウェアと量子ハードウェアで取り組むことができ、効率的で強力な解決フレームワークを構築することができます。

Classiqプラットフォームで生成されたHHL回路。この回路は4つの量子関数ブロックを使って作られている。この量子線形ソルバーの精度は、量子位相推定ブロックに採用されている量子ビットの深さと数に依存する。

しかし、HHLアルゴリズムを大規模なCFD問題や量子ハードウェアに実装することは、課題がないわけではない。そのため、量子回路設計や量子エミュレータでの品質について綿密に検討する必要があります。HHLアルゴリズムは近似であるため、精度のレベルは量子関数の実装の違い、量子ビットの数、回路の深さなど様々な要因に影響されます。Classiqプラットフォームは、この探索を容易にナビゲートする最適な空間を提供します。

このような探求と並行して、量子回路の機能や精度レベルを検証できる効率的な量子エミュレータが必要とされている。これらのシミュレータは、多数の量子ビットを持つ量子回路を扱う能力を持たなければならない。これにより、様々な近似レベルの検証が可能となり、重要な流体力学的問題への対処が容易になる。タイミングはこのプロセスにおいて極めて重要な側面である。量子線形ソルバーの入力と出力は、古典的な部分から頻繁に転送されるため、完全なハイブリッドCFDスキームの中で量子部分の機能を評価することが不可欠です。

NVIDIAシミュレータの結果で、量子ビット数とGPU数を変化させた場合の実行時間。その結果、量子シミュレータで使用するGPUの数を増やすことで、量子ビット数が一定でも計算時間を1桁短縮できることがわかりました。

この量子イノベーションの探求において、ClassiqはNVIDIAとのコラボレーションに興奮しています。HHL量子アルゴリズムのパワーをCFDに活用し、この領域特有の課題を克服します。私たちは、この先駆的な量子強化ソリューションの時代に突入し、様々な産業界に変革をもたらすことを期待しています。これからの旅は未開拓の可能性に満ちており、私たちを待ち受けるブレークスルーを探求する意欲に満ちています。

"キュービット・ガイのポッドキャスト "について

The Qubit Guy(弊社最高マーケティング責任者ユヴァル・ボーガー)がホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーをゲストに迎え、量子コンピューティングエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な疑問について議論します。ゲストは、量子コンピュータのソフトウェアやアルゴリズム、量子コンピュータのハードウェア、量子コンピューティングの主要なアプリケーション、量子産業の市場調査などについて興味深い見解を提供します。

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