量子コンピューティングEXPOに向けて③
2024.04.25
量子コンピューティングEXPOで行う予定の、
弊社の展示に向けての事前情報その３です。
疑似アニーリングによる最適化問題解決の環境
量子コンピュータを使用しなくとも、古典コンピュータ環境で実用的な量子アニーリング手法を
シミュレーションできる環境をご紹介します。
■ blueqat社 TYTAN SDK
blueqat社のTYTANライブラリは、QUBO定式化を使い疑似量子アニーリングを行うプラットフォーム：SDKです。Pythonで利用可能です。
業務応用を目的に大規模なQUBOアニーリングのための環境で、サンプラーと問題サイズとしては、
・ ローカルCPUサンプラー ： 100量子ビット程度まで
・ ローカルGPUサンプラー ： 100～1,000量子ビット程度
・ 商用クラウドサンプラー ： 1,000～100,000量子ビット程度
CPU/GPU（NVIDIA社CUDA）両対応の高速なソルバとしてノアソリューション株式会社が開発したNQS（Noah QUBO Solber）との組み合わせは、blueqat社の「量子コンピュータ（シミュレーテッド・アニーリング）サービス」にも採用されています。
NQS（Noah QUBO Solber） https://noahsi.com/sol/abs/
QUBO定式化ですので、実用的な量子コンピュータの登場時は、そのまま活用も可能だと思われます。
https://www.tytansdk.com/
https://github.com/tytansdk
DeepLearingのフレームワークとして幅広いユーザに利用されているPyTorchをバックエンドとすることでGPUを利用し、TYTAN SDKのQUBO定式化と合わせて最適化問題の解決を目的としたTorch Tytanも開発されています。これは、PyTorchの関数を使いQUBO定式化された最適化問題を解くものです。
今後Torch TytanはTYTAN SDKに統合されてリリースされる予定です。このプラットフォームは、「量子機械学習：QML」での活用も想定されます。
PyTorch https://pytorch.org/
■ SX-Aurora TSUBASA 疑似量子アニーリングソフトウェア
NEC社のPCIeカード形態を基本とするベクトル型スーパーコンピュータ「SX-Aurora TSUBASA」で利用できるNEC Vector Annealing：疑似量子アニーリングのためのソフトウェアや、それをクラウドで利用できるサービスは、非常に強力なソリューションです。
https://jpn.nec.com/hpc/sxauroratsubasa/specification/index.html
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弊社はSX-Aurora TSUBASAのテクニカルパートナーとなっています。 「量子コンピューティング製品とサービス」 https://www.v-t.co.jp/quantum_computing/qc-system/ |
■ PyQUBO
QUBO定式化を行う、C++ で実装されたPython用ラッパーライブラリです。古典コンピュータ環境での量子シミュレーションを含め、別途ソルバを用意する必要があります。
https://pyqubo.readthedocs.io/en/latest/
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