Tính toán lượng tử không phải là “cạnh tranh” với AI·HPC, mà là kết hợp lẫn nhau… Chìa khóa để phổ biến hóa là phần mềm

Có phân tích chỉ ra rằng, tính toán lượng tử, trí tuệ nhân tạo và tính toán hiệu năng cao (HPC) không phải là cuộc cạnh tranh “đấu đá” theo kiểu “số không”, mà đang trở thành những “hợp tác bổ sung” có thể phát huy tối đa hiệu quả khi cùng sử dụng. Tuy nhiên, trong ngành, mọi người đều cho rằng môi trường phát triển vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, việc phổ biến công nghệ lượng tử và cải thiện khả năng truy cập phần mềm được xem là nhiệm vụ cốt lõi.

Trong cuộc trò chuyện với theCUBE tại sự kiện Ngày lượng tử thế giới HPE, Dave Bellante chẩn đoán rằng việc kết hợp CPU, GPU và bộ xử lý lượng tử (QPU) để giải quyết các vấn đề trước đây khó vượt qua, hướng đi này sẽ trở thành trung tâm của đổi mới công nghệ thế hệ tiếp theo. Paul Gillin cũng nhấn mạnh rằng, hiện nay, phần mềm tính toán lượng tử gần như đang ở giai đoạn “sơ khai”, cần một môi trường phát triển tiêu chuẩn hóa dễ dàng cho bất kỳ ai, tương tự như “Python lượng tử”.

Vai trò hỗ trợ cho các siêu máy tính hiện có trong ngắn hạn

Các chuyên gia cho rằng, tác động ngắn hạn của tính toán lượng tử không phải là thay thế quy trình công việc hiện tại, mà trước tiên thể hiện qua vai trò “bộ tăng tốc” có thể thực hiện nhanh hơn một số phép tính mà siêu máy tính xử lý. Tom Beck của Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge giải thích rằng, kết nối máy tính lượng tử với HPC, trong đó một phần tính toán do hệ thống hiện tại xử lý, phần phức tạp nhất trong lĩnh vực lượng tử sẽ do thiết bị lượng tử đảm nhiệm, đây là một con đường thực tế.

Chìa khóa nằm ở tốc độ và hiệu quả truyền thông giữa hai hệ thống này. Điều này có nghĩa là, tính toán lượng tử sẽ không ngay lập tức thay đổi toàn bộ môi trường tính toán, mà có khả năng gia nhập lĩnh vực doanh nghiệp theo cách kết hợp trong kiến trúc tính toán lai, đảm nhiệm chính xác các vấn đề cụ thể.

Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne cũng đang cố gắng tích hợp tính toán lượng tử vào quy trình nghiên cứu thực tế trong lĩnh vực hóa học và khoa học vật liệu. Laura Schultz giải thích rằng, trong môi trường HPC truyền thống, phải thông qua mô phỏng để thực hiện các hiện tượng cơ học lượng tử, còn tính toán lượng tử có thể xử lý trực tiếp các vấn đề này. Cấu trúc của nó là: thiết bị lượng tử đảm nhiệm các phần tính toán nhất định, sau đó truyền kết quả trở lại hệ thống mô phỏng dựa trên siêu máy tính để hoàn thành phần còn lại.

Rào cản phổ biến không nằm ở phần cứng, mà ở “kỹ thuật” và “ngăn xếp phần mềm”

Tính toán lượng tử có tiềm năng vượt trội hơn các siêu máy tính hiện tại trong việc theo dõi hành vi của neutrino quy mô lớn và phức tạp. Khả năng ứng dụng thương mại của nó trong tối ưu hóa logistics hoặc nghiên cứu thuốc mới cũng luôn được đề cập. Tuy nhiên, do giới hạn vật lý và các khó khăn kỹ thuật, tốc độ phổ biến thực tế chậm hơn dự kiến.

Kristy Beck của Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore chỉ ra rằng, trong các vấn đề hóa học nền tảng cho tương tác thuốc, hiệu quả của công nghệ lượng tử dự kiến rất rõ ràng, nhưng vấn đề quá phức tạp, do đó thành quả thương mại có thể xuất hiện muộn hơn so với lĩnh vực logistics.

Amir Shehata của Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge giải thích rằng, để nâng cao khả năng truy cập của công nghệ lượng tử, toàn bộ ngăn xếp công nghệ cần được thiết kế lại. Đặc biệt, qubit hoạt động trong điều kiện khác nhau do cách phần cứng khác nhau, như phương pháp siêu dẫn có tuổi thọ ngắn, dễ suy giảm, cần kiểm soát thời gian chính xác; còn phương pháp nguyên tử trung tính thì có các hạn chế khác. Điều này có nghĩa là, phần mềm tính toán lượng tử cuối cùng phải có khả năng cân nhắc tất cả các yêu cầu phần cứng này.

Ông bổ sung rằng, hạ tầng phần mềm lượng tử mới có thể không chỉ bao gồm các công nghệ hoàn toàn xa lạ, mà còn có thể sử dụng các tài nguyên tính toán đã quen thuộc, giống như sử dụng GPU. Điều này cho thấy, việc phổ biến tính toán lượng tử có thể theo một con đường liên kết chặt chẽ với hệ sinh thái AI-HPC hiện tại, chứ không tách rời.

Chìa khóa là “khi nào giao nhiệm vụ nào cho bộ xử lý lượng tử”

Cũng có ý kiến nhận định rằng, giá trị thực của tính toán lượng tử không nằm ở việc xử lý tất cả các vấn đề, mà ở chỗ phân công các nhiệm vụ tính toán phù hợp vào thời điểm thích hợp nhất. Nhờ đặc tính chồng chất và rối quấn, qubit có thể thể hiện lợi thế trong các bài toán phức tạp đòi hỏi phải xem xét đồng thời nhiều giải pháp.

Mikael Johansson của Trung tâm Công nghệ Thông tin Khoa học Phần mềm CSC của Phần Lan lấy “chuyển đổi xanh” làm ví dụ, chỉ ra rằng, tính toán lượng tử có thể đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các chất xúc tác tối ưu hơn, pin thế hệ tiếp theo và nam châm. Điều này có nghĩa là, trong các ngành công nghiệp chuyển đổi năng lượng và phát triển vật liệu tiên tiến, ứng dụng công nghệ lượng tử có tiềm năng lớn.

Tuy nhiên, Dieter Kranzlmüller của Trung tâm Siêu máy tính Leibniz của Đức phân rõ, rằng máy tính lượng tử sẽ không thay thế siêu máy tính. Ông giải thích rằng, thực tế hơn là xây dựng một cấu trúc tích hợp, trong đó hệ thống tự phân loại nhiệm vụ, gửi một số phép tính cho siêu máy tính, phần còn lại giao cho tính toán lượng tử.

Trung tâm siêu máy tính Pawsey tại Perth, Úc, cũng đang vận hành dự án “Setonix-Q” để các nhà nghiên cứu thực hiện các thí nghiệm lượng tử. Pascal Elahi cho biết, mục tiêu không chỉ hướng tới các nhà nghiên cứu lượng tử, mà còn mở rộng quyền truy cập cho nhiều người dùng mong muốn giải quyết các vấn đề thực tế.

Dù tính toán lượng tử vẫn chưa đạt đến giai đoạn phổ biến toàn diện, nhưng theo hướng kết hợp với AI và HPC chứ không thay thế, ngành công nghiệp này đang mở rộng nhanh các khả năng tiềm năng. Cuối cùng, điểm mấu chốt của sự chuyển biến có thể không nằm ở phần cứng mạnh mẽ hơn, mà ở việc xây dựng môi trường phần mềm và hạ tầng tích hợp để nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể dễ dàng sử dụng hơn.