Hơn 1.432 GPU Nvidia A100 vừa chứng minh máy tính cổ điển vẫn rất mạnh mẽ trước máy tính lượng tử

[Yu Ki San]

Tuyên bố "ưu thế lượng tử" (quantum supremacy) gây chấn động của Google vào năm 2019, khi họ khẳng định máy tính lượng tử Sycamore 53-qubit của mình đã giải quyết một bài toán trong vài phút mà siêu máy tính mạnh nhất thế giới cần tới 10.000 năm, vừa bị thách thức bởi một nghiên cứu mới. Một nhóm các nhà khoa học (không nêu tên cụ thể trong nguồn tin) đã mô phỏng thành công chính xác bài toán đó bằng cách sử dụng một cụm máy tính cổ điển gồm 1.432 bộ xử lý đồ họa (GPU) NVIDIA A100 và các thuật toán song song được tối ưu hóa đặc biệt.

Thuật toán cổ điển "thông minh hơn"

Thành tựu này không đến từ sức mạnh phần cứng thuần túy vượt trội hoàn toàn so với siêu máy tính năm 2019, mà chủ yếu nhờ vào các kỹ thuật thuật toán tiên tiến, đặc biệt là phương pháp co mạng tensor (tensor network contraction). Nhóm nghiên cứu đã áp dụng một chiến lược "cắt lát" (slicing) sáng tạo để chia mạng tensor biểu diễn bài toán lượng tử phức tạp thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn nhiều. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể yêu cầu về bộ nhớ - một trong những nút thắt cổ chai lớn nhất của việc mô phỏng lượng tử trên máy tính cổ điển.

Bên cạnh đó, họ còn sử dụng phương pháp lấy mẫu thông minh "top-k", chỉ tập trung tính toán và lấy mẫu các kết quả có xác suất xảy ra cao nhất từ mô phỏng, thay vì cố gắng tính toán tất cả các khả năng. Điều này vừa giúp tăng độ chính xác của kết quả mô phỏng (thể hiện qua điểm chuẩn XEB - thước đo so sánh với hành vi lượng tử lý thuyết), vừa giảm tải tính toán, giúp quá trình chạy nhanh hơn. Các thử nghiệm trên các mạch lượng tử nhỏ hơn đã xác minh độ tin cậy và hiệu quả của phương pháp này.

Lược đồ của một mạch ngẫu nhiên lượng tử​

Ưu thế lượng tử có bị lung lay?

Kết quả mô phỏng thành công này đặt ra câu hỏi về định nghĩa và thời điểm đạt được "ưu thế lượng tử" thực sự - tức là thời điểm máy tính lượng tử có thể giải quyết những vấn đề mà máy tính cổ điển mạnh nhất cũng không thể làm được trong khoảng thời gian hợp lý. Nó cho thấy rằng với sự phát triển của thuật toán và phần cứng cổ điển (đặc biệt là GPU song song), ranh giới của những gì máy tính cổ điển có thể mô phỏng đang liên tục được đẩy lùi

Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhấn mạnh là thành tựu mô phỏng này không có nghĩa là máy tính lượng tử trở nên vô dụng hay máy tính cổ điển có thể thay thế hoàn toàn. Thứ nhất, tài nguyên cần thiết cho mô phỏng cổ điển tăng theo cấp số nhân với số lượng qubit. Việc mô phỏng thành công mạch 53-qubit không đảm bảo có thể mô phỏng hiệu quả các mạch lớn hơn đáng kể (ví dụ 100 qubit hay 1000 qubit) mà các máy tính lượng tử tương lai hướng tới.

So sánh hiệu năng mô phỏng giữa với số lượng GPU tăng dần so với máy tính lượng tử Sycamore của Google​

Thứ hai, một số thuật toán lượng tử như thuật toán Shor (phân tích thừa số) hay Grover (tìm kiếm) được chứng minh về mặt lý thuyết là có lợi thế tốc độ vượt trội theo cấp số nhân so với bất kỳ thuật toán cổ điển nào cho các bài toán cụ thể khi số lượng qubit đủ lớn. Thứ ba, cụm 1.432 GPU A100 dùng cho mô phỏng cũng tiêu tốn cực kỳ nhiều điện năng và chi phí đầu tư rất lớn. Máy tính lượng tử trong tương lai có tiềm năng tiết kiệm năng lượng hơn cho một số tác vụ chuyên biệt.

Cuộc đua song song

Thay vì phủ nhận tiềm năng của máy tính lượng tử, đột phá này thiết lập một chuẩn mực mới cho khả năng của điện toán hiệu năng cao cổ điển và giới thiệu các công cụ, phương pháp luận hữu ích cho nghiên cứu lượng tử. Nó cũng là một công cụ quý giá để kiểm chứng kết quả từ các máy tính lượng tử thực tế, giúp phát hiện lỗi và cải thiện thiết kế phần cứng lượng tử trong tương lai. Cuộc đua công nghệ giữa hai mô hình điện toán cổ điển và lượng tử vẫn đang tiếp diễn, với ranh giới liên tục được định nghĩa lại khi cả hai cùng phát triển mạnh mẽ.