นักวิจัยได้สร้างแบบจำลองของควอนตั้มคอมพิวเตอร์ที่61บิตด้วยการอัดบีบข้อมูลบนซุปเปอร์คอมพิวเตอร์

           ในช่วงนี้ข่าวเกี่ยวกับเทคโนโลยีต่างๆ ที่เป็นกระแสนิยมไม่ว่าจะเป็น รถพลังงานไฟฟ้า แบตเตอร์รี่ไฟฟ้าที่มีระยะเวลาที่ใช้ได้นานสุดทางด้านนวัตกรรมยานยนต์ ยังมีเทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์อีกสิ่งหนึ่งที่กำลังถูกพูดถึงอีกเช่นกันจะมาทดแทนคอมพิวเตอร์ธรรมดาทั่วไปนั่นก็คือควอนตั้มคอมพิวเตอร์ ควอนตั้มคอมพิวเตอร์นั้นกำลังเป็นที่จับตามองเป็นอย่างมากในวงกว้าง อีกทั้งควอนตั้มคอมพิวเตอร์นั้นยังมีการประมวลผลและแก้ปัญหาในด้านต่างๆที่มีกการประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ธรรมดาทั่วไป ทำให้ควอนตั้มคอมพิวเตอร์ได้ถูกจับตามองว่า จะเป็นเทรนเทคโนโลยีตัวใหม่ที่จะเข้ามาแทนที่ในอนาคตต่างๆ ทำให้ในมหาลัย รวมทั้งองค์กรได้นำเรื่องควอนตั้มคอมพิวเตอร์ไปศึกษาวิจัยและปรับปรุงใช้ให้เข้ากับปัญหา และ สถานการณ์ที่ได้พบเจอโจทย์ในภาคส่วนของเศรษฐกิจ สังคม รวมไปถึงวิทยาศาสตร์ที่เป็นรากฐานต่างๆ


          เมื่อที่ผ่านมาได้มีการศึกษาค้นคว้าวิจัยเกี่ยวกับควอนตั้มคอมพิวเตอร์โดยที่จะจำลองควอนตั้มคอมพิวเตอร์นั้นให้มีการประมวลผลอยูที่61บิต โดยใช้วิธีการอัดข้อมูลร่วมกับซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งจะแสดงให้เห็นวิธีการจำลองการอัดข้อมูลไปยังควอนตั้มคอมพิวเตอร์ซึ่งเมื่อไหร่ที่ควอนตั้มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของควอนตั้มคอมพิวเตอร์จะทำการประมวผลหาจุดบกพร่องของตัวซอฟต์แวร์เป็นอันดับแรกก่อนที่จะนำควอนตั้มคอมพิวเตอร์ไปใช้นั้นเรียกว่าดีบั๊ค(Debug) ซึ่งการดีบั๊คนี้จะหมายถึง การแก้ไขปัญหาและจุดบกพร่องต่างๆที่เกิดขึ้นกับตัวซอฟต์แวร์ของโปรแกรมนั้น ก่อนที่จะนำโปรแกรมไปใช้ในการสร้างแบบจำลองทางควอนตั้มในทุกๆบิต(คิวบิต) การจำลองทุกๆคิวบิตนั้นจะใกล้เคียงกับลักษณะทางกายภาพของขนาดตัวเครื่องโดยที่จะแบ่งช่องว่าง หรือ แกบ(Gap) ให้เท่าๆกันในการคำนวนหากำลังระหว่าง แบบจำลอง และ ลักษณะทางกายภาพของตัวฮาร์ดแวร์ที่นำมาใช้ อย่างไรก็ตามหน่วยความจำที่ต้องการของการจำลองแบบฟลูสเตจ(Full-state) จะมีอัตราการเติบโตของหน่วยความจำข้อมูลที่นำมาใช้ประมวลผลมีลักษณะที่เป็นแบบ เอ็กโปแนนเชียลกับจำนวนคิวบิตที่นำมาจำลอง และ ขนาดของไซส์ที่จำกัดในการสร้างแบบจำลองที่นำมาใช้ประมวลผลในระบบ


          นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชิคาโก้ และ Argonne National ได้ทำการลดช่องว่าง ระหว่างข้อมูลในควอนตั้มคอมพิวเตอร์ โดยใช้เทคนิคการบีบอัดข้อมูลลงไปที่หน่วยประมวลผลที่61คิวบิตได้อย่างพอดี อีกทั้งยังนำ ทฤษฎีควอนตั้มอัลกอริทึมของกูฟเวอร์(Grover’s algorithms)มาใช้ในการช่วยหาตำแหน่งการผิดพลาดบน ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่อยู่ที่ 0.4% ซึ่งหลักการทำงานของ กูฟเวอร์อัลกอริทึม (Grover’s Algorithms) เป็นวิธีทางควอนตั้มอัลกอริทึมส่วนหนึ่งที่ใช้ในการหาอัตราความน่าจะเป็นของปัญหาโครงสร้างข้อมูลของฐานข้อมูลบนซอฟต์แวรที่ไม่ได้จัดเรียงลำดับ ทำให้สามารถจัดเรียงลำดับอยู่ได้ที่อัตราของการเติบโตข้อมูลในระบบที่ N และมีลักษณะ O(N1/2)เวลา มาจากหลักการO(logN)ที่เป็นพื้นฐานทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการคำนวนอัตราการเติบโตของข้อมูลและการใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลของแต่ละซอฟต์แวร์อีกทั้งยังสามารถรู้การจัดเก็บตำแหน่งที่ตั้งของข้อมูลในฐานข้อมูล(Database)ว่าอยู่ที่ตำแหน่ง ซึ่งจะเรียกหลักการนี้ว่า Big O theory ที่นำมาประยุกต์ใช้กับทฤษฎีทางควอนตั้มอัลกอริทึมที่คิดค้นโดย Lov Grover             แต่การจำลองทางควอนตั้มเซอร์กิตแบบดั้งเดิมนั้นยังเป็นอะไรที่สำคัญไม่แพ้กันสำหรับการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานและพฤติกรรมของการคำนวณทางควอนตั้ม(Quantum Computation) อย่างไรก็ตามทุกวันนี้การปฎิบัติการด้านการจำลองสถานะแบบฟูลสเตจ(Full-state)นั้น ยังมีขีดจำกัดอยู่ที่หน่วยประมวลที่48คิวบิต เพราะว่า เนื่องด้วยจำนวนสถานะทางควอนตั้มที่แอมพลิจูดนั้นจำเป็นต้องใช้การจำลองของสถานะควอนตั้มที่เพิ่มขึ้น กับ จำนวนคิวบิตในระบบที่จะช่วยส่งผลให้ลักษณะสภาพแวดล้อมของหน่วยความจำนั้นมีลักษณะที่เป็นขีดจำกัด ถ้าจะอธิบายได้ว่าที่หน่วยประมวลผล n คิวบิตนั้น จะต้องการถึง 2ⁿคิวบิตเพื่อที่จะอธิบายถึง การเกิดสถานะควอนตั้มในระบบ


          สำหรับตัวอย่างที่จะได้กล่าวดังต่อไปนี้เป็นตัวอย่างเทคนิควิธีทางควอนตั้มอัลกอริทึมและเทคนิคอื่นๆที่จะสามารถนำไปปรับใช้ในระดับสเกลทางแบบจำลองของควอนตั้มเซอร์กิต(Quantum Circuits) ที่จะนำมายกตัวอย่างจะเป็นการสูญเสียการบีบอัดข้อมูลโดยการใช้เทคนิคทางสถานะเวคเตอร์ ดังรูปที่1นั้นแสดงให้เห็นว่า ภาพรวมการออกแบบจำลองทางควอนตั้ม โดยนำเทคนิคหลักการMessage Passing Interface หรือ MPIจะทำการประมวลผลข้อมูลในลักษณะขนาน สมมุติว่ามีแบบจำลองที่สถานะ nคิวบิตในระบบ และ ที่ Rank Rทั้งหมดนั้น ซึ่งจะทำให้เกิดสัดส่วนที่เท่าๆกันบน r rankในแต่ละสถานะเวกเตอร์ที่มีลักษณะแบบ nb block บนแต่ละ rankที่สามารถบีบอัดจุหน่วยความจำลงไปได้ในระบบ            ซึ่งที่ได้กล่าวมาทั้งหมดนี้จะเป็นการจำลองFrameworkที่สถานะแบบฟูลสเตจด้วยการบีบอัดข้อมูล ที่จะสามารถยกระดับวิธีMPIในการสื่อสารระหว่างการคำนวนในแต่ละโนด ซึ่งซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ชื่อว่าTheta supercomputer ของหน่วย Argonne National จะประกอบไปด้วย4392โนดซึ่งในแต่ละโนดจะบรรจุตัวหน่วยประมวลผลที่ 64-core Intel Xeon PhiTM processor 7230 กับ 16 gigabytes ที่แบรนวิดสูงๆ และยังมีหน่วยความจำอยู่ที่ 192GB และ DDR4 ของ แรม ซึ่งเป็นซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ค่อนข้างเร็วเลยในระดับนึงที่ใช้ในการประมวลผลในการสร้างแบบจำลองทางควอนตั้มคอมพิวเตอร์อีกด้วยที่จะสามารถนำไปใช้และต่อยอดทางงานวิจัยในภาครัฐและเอกชนได้ในภายภาคหน้า

 

ที่มา

• https://phys.org/news/2020-01-simulate-quantum-bits-supercomputer-compression.html
• https://dl.acm.org/doi/10.1145/3295500.3356155
• https://www.topcoder.com/grovers-algorithm-in-quantum-computing/