Scaling Hybrid Quantum-HPC Applications with the Quantum Framework
توسع هذه الورقة "الإطار الكمي" (Quantum Framework) لتوحيد مختلف الخلفيات الكمية المحلية والسحابية تحت واجهة واحدة، مما يثبت أن التنسيق المستقل عن المحاكي والمتوافق مع الحوسبة عالية الأداء (HPC-aware) ضروري لتوسيع نطاق سير عمل الحوسبة الهجينة بين الكم والحوسبة عالية الأداء بكفاءة وتحديد المنصات المثلى لأعباء عمل محددة.
المؤلفون الأصليون:Srikar Chundury, Amir Shehata, Seongmin Kim, Muralikrishnan Gopalakrishnan Meena, Chao Lu, Kalyana Gottiparthi, Eduardo Antonio Coello Perez, Frank Mueller, In-Saeng Suh
تخيل عالم الحوسبة كأنه مكتبة ضخمة وصاخبة حيث الكتب هي الإجابات على أصعب ألغاز الكون. لعقود من الزمن، كنا نستخدم أمناء مكتبة بشريين عمالقة فائق السرعة (الحواسيب الفائقة الكلاسيكية) لإيجاد هذه الإجابات. إنهم بارعون، لكن بعض الألغاز معقدة للغاية لدرجة أن أسرع أمين مكتبة سيحتاج إلى وقت أطول من عمر الكون لحلها. وهنا يأيد "أمين مكتبة الكم": وهو نوع جديد من أمناء المكتبة السحريين والفوضويين الذين لا يكتفون بقراءة الكتب كتاباً تلو الآخر، بل يمكنهم بطريقة ما قراءة صفحات عديدة من كتب مختلفة في الوقت نفسه، بفضل القواعد الغريبة للفيزياء مثل "التراكب" (الوجود في أماكن عديدة في آن واحد) و"التشابك" (حيث يعرف كتابان فوراً ما يفكر فيه الآخر، بغض النظر عن مدى بعدهما عن بعضهما البعض).
ومع ذلك، لا يزال أمناء مكتبة الكم هؤلاء في مرحلة الطفولة. يُطلق عليهم وصف "مُشوشين" لأنهم يتشتتون بسهء، ويرتكبون الأخطاء، ولا يمكنهم سوى الإمساك ببضع صفحات من القصة قبل أن ينسوا كل شيء. وبسبب ذلك، ابتكر العلماء استراتيجية تعاون ذكية: النهج "الهجين". في هذا الفريق، يتولى أمين مكتبة الكم الأجزاء الصعبة والسحرية من اللغز، بينما يتولى أمين المكتبة البشري فائق السرعة المهام الشاقة والتنظيم. السؤال الكبير هو: كيف نجعل هذين النوعين المختلفين تماماً من أمناء المكتبة يعملان معاً بسلاسة دون أن يتعثرا ببعضهما البعض؟
هذا بالضبط ما تسعى ورقة البحث المعنونة "توسيع تطبيقات الحوسبة الهجينة بين الكم والحوسبة عالية الأداء باستخدام إطار العمل الكمي" إلى حله. فقد قام المؤلفون، وهم فريق من الباحثين من جامعة ولاية نورث كارولاينا ومختبر أوك ريدج الوطني، ببناء برنامج "مدير" جديد يسمى "إطار العمل الكمي" (QFw). فكر في (QFw) كدليل سياحي فائق التنظيم يمكنه التحدث بكل اللغات؛ فهو يربط الحاسوب الفائق الكلاسيكي (أمين المكتبة البشري) بحديقة حيوانات كاملة من الأدوات الكمية المختلفة. بعض هذه الأدوات عبارة عن محاكيات رقمية (مثل نسخة فيديو جيم من الحاسوب الكمي تعمل على الحاسوب الفائق)، وواحدة منها هي حاسوب كمي حقيقي مادي موجود في السحابة (أمين مكتبة كمي حقيقي في مركز بيانات بعيد).
اختبر الفريق هذا المدير عبر تشغيل مجموعة متنوعة من المهام المعقدة، من محاكاة المواد المغناطيسية إلى حل مشكلات التحسين (مثل إيجاد أفضل مسار لشاحنة توصيل). ووجدوا أنه لا توجد أداة واحدة "مثالية" لكل وظيفة. الأمر يشبه امتلاك صندوق أدوات: فأحياناً تحتاج إلى مطرقة، وأحيناً أخرى تحتاج إلى مفك براغي. على سبيل المثال، عندما كانت المهمة تتضمن أنماطاً كبيرة ومنظمة (مثل نموذج "إيزينج" للمجال المستعرض)، كانت أداة محاكاة محددة تسمى "حالة ناتج ضرب المصفوفات" من (Qiskit Aer) هي الأسرع. ولكن عندما تضمنت المهمة تشابكاً فوضوياً وعالي الاتصال (مثل حالة "GHZ")، تصدرت أداة أخرى تسمى (NWQ-Sim) المشهد.
ولعل الجزء الأكثر إثارة في اكتشافهم هو كيفية تعاملهم مع أعباء العمل "التباينية"، وهي تشبه لعبة "التخمين والتحقق" حيث يحاول الحاسوب تحسين إجابته مراراً وتكراراً. لقد استخدموا طريقة تسمى (DQAOA)، والتي تقسم مشكلة ضخمة إلى العديد من القطع الأصغر. كان مدير (QFw) قادراً على إرسال هذه القطع الصغيرة إلى محاكيات مختلفة وحتى إلى الحاسوب الكمي القائم على السحابة في وقت واحد، مثل قائد أوركسترا يقود الموسيقيين ليعزف كل منهم دوره في آن واحد. وأظهرت النتائج أن هذا النهج يعمل بشكل رائع، مما يسمح لهم بحل مشكلات قد تكون مستحيلة على جهاز كمي واحد بمفرده.
لا تدعي الورقة أنها حلت مشاكل العالم أو بنت حاسوبًا كميًا مثاليًا بعد. بدلاً من ذلك، هي تثبت أن برنامج "المدير" هذا هو وسيلة عملية ومرنة لتشغيل هذه التجارب الهجينة. لقد أظهرت أنه يمكنك استبدال الأدوات (التبديل من محاكي إلى آخر، أو من محاكي إلى الأجهزة الفعلية في السحابة) دون الحاجة إلى إعادة كتابة الكود البرمجي. وهذا يعني أن العلماء يمكنهم الآن اختبار أفكارهم على منصات مختلفة بسهولة، ومقارنة النتائج بشكل عادل، والاقتراب من اليوم الذي يمكن فيه للحواسيب الكمية أن تساعد حقاً في حل المستحيل.
ملخص تقني: توسيع نطاق تطبيقات الحوسبة الهجينة بين الكم والحوسبة عالية الأداء باستخدام إطار العمل الكمي
بيان المشكلة تعد سير عمل الحوسبة الهجينة بين الكم والحوسبة عالية الأداء (Q-HPC) استراتيجية ناشئة لتنفيذ التطبيقات الكمية على أجهزة الحوسبة الكمية ذات المقياس المتوسط المشوبة بالضجيج (NISQ) الحالية. ومع ذلك، يوجد تحدٍ كبير يتمثل في غياب نموذج تنفيذ موحد يمكنه العمل بسلاسة عبر مختلف المحاكيات والخلفيات البرمجية (Backends). لا يوفر أي محاكي منفرد أداءً مثاليًا لكل نوع من أنواع الدوائر؛ حيث يعتمد كفاءة المحاكاة بشكل كبير على بنية الدائرة، والتشابك، والعمق. وبناءً على ذلك، فإن التقييم العادل للأداء، والاختيار المستنير للمنصات، وتحديد فرص التفوق الكمي، كلها أمور تعوقها عدم القدرة على التبديل بسهء بين الخلفيات البرمجية أو توسيع نطاق سير العمل عبر الموارد غير المتجانسة. علاوة على ذلك، تواجه الخوارزميات التباينية (Variational Algorithms)، التي تربط العمليات الفرعية الكمية بحلقات التحسين الكلاسيكية، اختناقات في التوسع بسبب الطبيعة التكرارية لتنفيذها والقيود المفروضة على أعداد الكيوبتات الحالية ومستويات الضجيج في الأجهزة.
المنهجية يعالج المؤلفون هذه التحديات من خلال توسيع إطار العمل الكمي (QFw)، وهو طبقة تنسيق نمطية وواعية بالحوسبة عالية الأداء (HPC). تتضمن المنهجية المكونات الرئيسية التالية:
الواجهة الموحدة وتكامل الخلفيات البرمجية: قام المؤلفون بدمج عدة خلفيات برمجية محلية — وهي NWQ-Sim (متجه الحالة - state-vector)، وQiskit Aer (متجه الحالة وضرب المصفوفات - matrix product state)، وTN-QVM (شبكة التنسور - tensor-network)، وQTensor (شبكة تنسور الشجرة - tree tensor-network) — بالإضافة إلى خلفية سحابية (IonQ) تحت واجهة موحدة لإطار QFw.
بنية التنسيق (Orchestration Architecture): يستخدم QFw بيئة تشغيل مرجعية (PRTE) الخاصة بـ (PMIx) وواجهة تمرير الرسائل (MPI) لإدارة التنفيذ الموزع. تعتمد البنية على ثلاث خدمات أساسية:
مدير المنصة الكمية (QPM): يعمل كموزع مركزي لخلفيات التنفيذ وتكوينات المهام.
متحكم الموارد الكمية (QRC): يقوم بجدولة وإطلاق المهام الكمية عبر رتب (ranks) الـ MPI.
إطار التنفيذ الموزع (DEFw): طبقة استدعاء إجراءات عن بُعد (RPC) خفيفة الوزن تتعامل مع الاتصالات.
نموذج التنفيذ: يدعم إطار العمل كل من أعباء العمل غير التباينية (الدوائر الثابتة) وأعباء العمل التباينية (الدوائر ذات المعلمات مع المحسنات الكلاسيكية). كما يتيح التنفيذ غير المتزامن، مما يسمح للخوارزميات التباينية بإصدار عمليات تقييم متعددة للدوائر دون توقف.
خوارزمية التقريب الكمي للامثالية الموزعة (DQAOA): تم تطوير تنفيذ محدد لخوارزمية DQAOA لتفكيك مشكلات التحسين التوليفي الكبيرة (المصاغة كمسائل التربيع غير المقيد الثنائي - QUBO) إلى مشكلات فرعية أصغر. يتم تنفيذ هذه المشكلات الفرعية بالتزامن عبر محاكيات متعددة أو خلفيات سحابية، مع تجميع النتائج للمعالجة الكلاسيكية اللاحقة.
المنصة التجريبية: أُجريت التجارب على سوبر كمبيوتر Frontier (التابع لـ OLCF) باستخدام 32 عقدة مجهزة بمعالجات AMD EPYC ووحدات معالجة رسومات AMD Instinct MI250X. استخدم النشر مجموعات وظائف هجينة (heterogeneous job groups) من نظام SLURM لفصل منطق التطبيق (hetgroup-0) عن خدمات QFw وتنفيذ الخلفيات البرمجية (hetgroup-1).
المساهمات الرئيسية
تكامل الخلفيات البرمجية: الدمج الناجح لـ Qiskit Aer وQTensor وTN-QVM وIonQ في منظومة QFw، مما يتيح واجهة موحدة لمختلف أهداف المحاكاة والأجهزة.
التنفيذ القابل للتوسع: إثبات إمكانية توسيع نطاق أعباء العمل التباينية وغير التباينية عبر محاكيات محلية متعددة وخلفية سحابية باستخدام كود برمجي واحد غير معدل.
تنفيذ DQAOA: تقديم تنفيذ واسع النطاق لـ DQAOA لتحسين المواد الخارقة (metamaterial optimization) على سوبر كمبيوتر Frontier، مما يوضح القدرة على حل مشكلات تصل إلى 40 متغيرًا ثنائيًا من خلال تفكيكها إلى مشكلات فرعية متزامنة.
قابلية النقل المستقلة عن الخلفية البرمجية: التحقق من أن كود التطبيق المتطابق (المكتوب بـ Qiskit أو PennyLane) يمكنه استهداف خلفيات برمجية مختلفة دون تعديل، مما يسهل التقييم المرجعي القابل للتكرار والاستبدال السريع للمنصات.
النتائج كشف التقييم عن مزايا أداء خاصة بكل عبء عمل بين الخلفيات البرمجية المتكاملة:
أعباء العمل غير التباينية:
Qiskit Aer (MPS): أظهر أداءً فائقًا لنماذج Ising واسعة النطاق (TFIM) والدوائر المهيكلة ذات التشابك المنخفض، مع الحفاظ على أوقات تشغيل منخفضة حتى 33 كيوبت.
NWQ-Sim: تصدر الأداء في حالات التشابك واسعة النطاق (حالات GHZ) ومحاكاة الهاملتوني (HAM)، لا سيما للدوائر الضحلة وعالية الارتباط. كما أظهر قدرة قوية على التوسع في أحجام المشكلات الأكبر في حلول الخطية HHL.
QTensor: أظهر فوائد لتضاريس (topologies) محددة، لكن سرعته انخفضت بشكل ملحو-ظ في تجاوز 24 كيوبت لبعض أعباء العمل.
سلوك التوسع: المحاكيات القائمة على متجه الحالة (NWQ-Sim، Qiskit Aer) تحسنت عمومًا مع زيادة الموارد، بينما أظهرت نهج MPS توسعًا أقل فعالية في بعض التكوينات الموزعة.
أعباء العمل التباينية (QAOA & DQAOA):
أداء DQAOA: نجح الإطار في تنفيذ المشكلات الفرعية المتزامنة. أظهر NWQ-Sim إكمالًا أسرع للدورات وتوقيتًا أكثر انتظامًا مقارنة بمحاكي IonQ السحابي، الذي عانى من زمن انتقال ناتج عن اتصالات الإنترنت وطوابير الانتظار السحابية.
الدقة (Fidelity): حافظت حلول QAOA على دقة تزيد باستمرار عن 95% عبر الأحجام المختبرة، مع اختلافات طفيفة تُعزى إلى الاختلافات العددية الخاصة بكل خلفية برمجية.
العبء الإضافي (Overhead): لاحظت الدراسة أن مشكلات sub-QUBO الصغيرة جدًا تسببت في أعباء إضافية ثابتة من الـ RPC والجدولة، مما قلل الكفاءة، بينما حققت مشكلات sub-QUBO متوسطة الحجم توسعًا جيدًا.
الأهمية تؤكد الورقة أن التنسيق الواعي بالحوسبة عالية الأداء والمستقل عن المحاكي هو مسار عملي وضروري نحو أنظمة Q-HPC قابلة للتوسع، وقابلة للتكرار، وقابلة للنقل. من خلال فصل منطق التطبيق عن تنسيق الخلفية البرمجية، يتيح QFw مقارنات أداء عادلة واستبدالًا سريعًا لأهداف التنفيذ، وهو أمر بالغ الأهمية للتقدم نحو إثبات التفوق الكمي. يوضح هذا العمل أن سير العمل الهجين يمكن أن يستفيد بفعالية من الموارد الموزعة للتغلب على القيود الحالية للأجهزة (عدد الكيوبتات وعمق الدائرة) من خلال خوارزميات مثل DQAOA. إن القدرة على الانتقال السلس بين محاكيات MPI المحلية والأجهزة الكمية عن بُعد تضع QFw كمنصة أساسية للتنفيذ الهجين المستقبلي وضبط الخوارزميات واسعة النطاق في بيئات الحوسبة عالية الأداء الإنتاجية.