图形处理器正在承担一个超越游戏和人工智能的新角色--在真正的硬件到来之前，它们现在正在充当替代用的量子计算机。
Jülich超级计算中心正在使用GPU和英伟达的一个软件工具包来模拟量子计算机，并研究此类系统的算法，由于量子处理器仍在开发中，GPU是发挥完全可操作的量子计算机作用的最快的电路。
Jülich已经模拟量子系统20多年了，代码一直在为CPU进行优化。该中心一个量子信息处理研究小组的负责人Kristel Michielsen说，该超级计算中心已经收购了英伟达的QODA，以帮助将计算转移到图形处理器上。
"这段代码针对CPU进行了优化，它是用Fortran语言编写的大型并行代码，两年前我们在GPU上实现了，我们有英伟达的GPU，并一直在与英伟达讨论一些优化和实施的问题，"Michielsen说。
英伟达最近推出了量子优化设备架构(Quantum Optimized Device Architecture, QODA)，它提供了一个软件层，通过它，GPU可以模拟量子计算机并运行算法，QODA对于GPU上的量子计算来说，就像Nvidia的CUDA对于GPU上的AI和科学应用一样。
Jülich超级计算中心通往实用量子计算的道路是通过传统计算，包括像QODA这样的软件模拟器，Jülich的研究人员在这种模拟器的基础上为真正的设备准备算法，这在准备在真实量子计算机上部署应用程序方面发挥了重要作用。
Michielsen说:“我们的愿景是，为了实现实际的量子计算（用于工业等领域的用例），我们将不得不采用混合量子经典互补。”
Jülich宣布，它将拥有欧洲首台突破百亿亿次大关的超级计算机，该中心已经拥有了D-Wave的量子退火计算机（欧洲唯一的此类系统），以及法国初创公司Pasqal的量子模拟器，后者专注于建立基于中性原子的量子计算机，它还拥有Atos的量子学习机，可以模拟多达40个量子比特，该中心还希望安装或提供基于云的其他类型硬件接入，包括离子阱和超导量子比特系统。
“Jülich的想法是为用户提供对大量不同技术操作的量子计算机的统一访问，”Michielsen说。
QODA软件工具包可以模拟广泛的应用，包括药物发现、天气和物流操作，工具链使模拟量子和经典计算变得更容易，这在真正的量子硬件上可能具有挑战性。
对于不熟悉量子计算和模拟量子系统的用户，QODA在开发混合量子经典系统的代码方面可能会有很大的帮助。
Michielsen说："它包含了对HPC系统和GPU编程已经熟悉的元素，人们可以编写混合算法，对量子资源进行函数调用，就像他们在高性能计算环境中对GPU的调用一样，在这方面，人们最终可以看到，量子处理单元将扮演一个加速器的角色，这也是GPU的作用。"
作为基础研究的一部分，Jülich研究人员模拟了量子计算机的真实模型，以找出它们是如何运行的。
"我们从理论出发，并建立一个模型。为此，我们依靠量子计算机开发人员在第一个模型中给我们提供参数，然后将其与实际机器产生的结果进行比较，当你查看我们发现的差异时，通常我们会发现一些差异，"Michielsen说。
然后，研究人员带着这个想法进入应用程序，看看特定的系统如何解决特定的问题，例如，D-Wave量子退火计算机一直在用简化和更小的问题来解决优化问题。
Michielsen强调了量子算法发展的重要性，通往实际量子计算的道路并不是简单地将经典的HPC系统的算法转换到量子计算机上，因为这是非常不同的算法。
在一个案例中，Jülich的研究人员模拟了航空公司在以最小成本优化航线时遇到的问题，航空公司优化航线通常有很多制约因素，包括飞机、人员和成本。“一个人提出这个问题，然后在这种情况下，它必须转化为一个二次无约束二进制优化问题，很明显，一个人不能解决航空公司正在处理的问题，我们必须简化它，使它变小，我们可以解决包括472次飞行的问题，这转化为一个有40个量子比特的量子优化问题，”Michielsen说。
在像航空问题这样的量子近似优化算法上，Jülich的研究人员把这种混合算法的经典计算优化部分交给了CPU, GPU扮演数字量子处理器的角色。
https://www.hpcwire.com/2022/07/27/gpus-are-role-playing-quantum-computers/
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