Multi-FPGA Quantum Circuit Simulation: ADistributed Statevector Architecture on FourXilinx Alveo U55C Accelerators

لفهم تحدي محاكاة الحاسوب الكمي، يجب على المرء أولاً أن يستوعب ماهية الحاسوب الكمي في الأصل. فخلافاً للحواسيب التقليدية الموجودة في جيوبنا ومكاتبنا، والتي تعالج المعلومات كبتات (bits) تكون إما صفراً أو واحداً، تستخدم الآلات الكمية بتات كمية، أو ما يعرف بـ "الكيوبتات" (qubits). يمكن لهذه الكيوبتات أن توجد في حالة "تراكب"، مما يعني تمثيل الصفر والواحد في آن واحد. وعندما يتم ربط عدة كيوبتات معاً، فإنها تخلق شبكة واسعة ومترابطة من الاحتمالات. ولمحاكاة هذا السلوك على حاسوب قياسي، يجب على العلماء تتبع احتمالية كل تركيبة ممكنة لهذه الكيوبتات. ومع إضافة المزيد من الكيوبتات، ينمو عدد التركيبات بشكل انفجاري، حيث يتضاعف مع كل إضافة جديدة. إن محاكاة بضع عشرات فقط من الكيوبتات تتطلب كمية من الذاكرة تتجاوز بسرعة قدرة حتى أقوى الحواسيب الفائقة. وهذا ما يجعل من الصعب للغاية اختبار الخوارزميات الكمية الجديدة أو التحقق من أن آلة كمية فيزيائية تعمل بشكل صحيح دون بناء الآلة نفسها أولاً.

لقد وجد باحث في مركز تطوير الحوسبة المتقدمة في الهند طريقة لتجاوز حدود الذاكرة هذه من خلال تقسيم العمل عبر لوحات أجهزة متخصصة متعددة. فقد بنى نظاماً يستخدم أربع بطاقات تسريع عالية الأداء، تحتوي كل منها على مصفوفة بوابات منطقية قابلة للبرمجة (FPGA)، وهي نوع من الرقائق التي يمكن إعادة تكوينها لأداء مهام محددة. وبدلاً من محاولة وضع المحاكاة الكاملة لنظام كمي على شريحة واحدة، قام بتقسيم قائمة الاحتمالات الضخمة، المعروفة باسم "متجه الحالة" (state vector)، بين البطاقات الأربع. وتكون كل بطاقة مسؤولة عن جزء محدد من البيانات، حيث تحتفظ بحصة من إجمالي الذاكرة المطلوبة. يسمح هذا النهج الموزع بمحاكاة الدوائر الكمية بما يصل إلى ثمانية وعشرين كيوبت، وهو مقياس يستحيل على بطاقة واحدة التعامل معه بمفردها.

صمم الباحث طريقة ذكية لإدارة التواصل بين هذه البطاقات الأربع. ففي الدائرة الكمية، تؤثر بعض العمليات فقط على الشريحة المحلية للبيانات الموجودة على بطاقة واحدة، بينما تتطلب عمليات أخرى تبادل المعلومات بين البطاقات. واكتشف الباحث أن العديد من العمليات الكمية الشائعة، وخاصة تلك المتعلقة بـ "إزاحة الطور" (phase shifts)، لا تتطلب في الواقع تواصل البطاقات مع بعضها البعض على الإطلاق. ومن خلال إدراك ذلك، أنشأ مساراً حيث يتم التعامل مع هذه العمليات المحددة بالكامل داخل ذاكرة كل بطاقة، مما يلغي الحاجة إلى عمليات نقل البيانات البطيئة بين اللوحات. ويعد هذا التحسين أمراً بالغ الأهمية لأن هذه العمليات غير المتواصلة تشكل الجزء الأكبر من العمل في الخوارزميات المعقدة مثل "تحويل فوريه الكمي" (Quantum Fourier Transform). ولولا هذا الاختصار، لتعطل النظام بسبب الوقت المستغرق في نقل البيانات ذهاباً وإياباً.

أما بالنسبة للعمليات التي تتطلب تبادل المعلومات بين البطاقات، فقد طبق الباحث بروتوكولاً متزامناً. فعندما تؤثر بوابة ما على كيوبتات تمتد عبر البطاقات المختلفة، يقوم النظام بإيقاف البطاقات الأربع مؤقتاً، وينقل البيانات اللازمة إلى منطقة ذاكرة مشتركة على الحاسوب المضيف، ثم يجري الحساب، وبعد ذلك يعيد كتابة النتائج. وتتم عملية التنسيق هذه بعناً لضمان أن كل بطاقة تعمل على نفس نسخة البيانات في الوقت نفسه. وقد اختبر الباحث هذه البنية على أجهزة حقيقية، حيث قام بتشغيل خمس عائلات مختلفة من الخوارزميات الكمية، بما في ذلك عمليات البحث عن عناصر محددة في قاعدة بيانات وإنشاء حالات "تشابك" حيث تكون الجسيمات مرتبطة بغض النظر عن المسافة.

كانت النتائج دقيقة ومضبوطة. فعندما قارن الباحث مخرجات نظامه المكون من أربع بطاقات مقابل مرجع برمجيات موثوق، كانت المطابقة مثالية حتى المرتبة الثانية عشرة بعد الفاصلة العشرية للدوائر التي تتراوح بين أربعة وثمانية عشر كيوبت. وحتى بالنسبة للدوائر الأكبر حيث تكون المقارنة المباشرة مكلفة جداً من حيث الذاكرة، حافظ النظام على القواعد الرياضية لميكانيكا الكم، مما ضمن أن إجمالي احتمالية جميع النتائج يظل واحداً تماماً. لقد نجحوا في محاكاة خوارزمية "بحث غروفر" (Grover search) لعشرة كيوبتات، محققين معدل نجاح يزيد عن تسعة وتسعين بالمائة، وتحققوا من سلوك مكون من خوارزمية "شور" (Shor's algorithm)، المستخدمة في تحليل الأعداد الكبيرة إلى عواملها. وأكمل النظام محاكاة لدائرة مكونة من ثمانية عشر كيوبت في ما يزيد قليلاً عن تسعة عشر ثانية، مما أثبت أن البنية الموزعة يمكنها التعامل مع أحمال حوسبية كبيرة دون فقدان الدقة.

لا يدعي هذا العمل أنه أسرع من أقوى معالجات الرسوميات في كل مهمة، ولا يشير إلى أن الحواسيب الكمية جاهزة للاستخدام على نطاق واسع. بدلاً من ذلك، فإنه يؤسس طريقة موثوقة ودقيقة لمحاكاة الأنظمة الكمية بمقياس يصعب الوصول إليه حالياً. لقد أظهر الباحث أنه من خلال تقسيم البيانات بعناً وتقليل التواصل غير الضروري، من الممكن بناء محرك محاكاة عالي الدقة باستخدام بطاقات تسريع متعددة. وهذا يوفر أداة حيوية للتحقق من الخوارزميات الكمية وفهم كيفية سلوك هذه الآلات قبل بنائها فيزيائياً. ويمثل هذا النظام خطوة مهمة في تطوير بنية تحتية كاملة للحوسبة الكمية، مما يسد الفجوة بين المحاكاة صغيرة النطاق والنماذج التقريبية المستخدمة للأنظمة الكبيرة جداً. ومن خلال إثبات أن المحاكاة الدقيقة ممكنة عبر أجهزة متعددة، فتح الباحث مساراً جديداً للباحثين لاختبار وصقل المنطق المعقد لمستقبل الحوسبة الكمية.