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Um grupo de pesquisadores da Microsoft, AWS e do Scalable Parallel Computing Laboratory em Zurique ofereceu uma dura verificação da realidade para aqueles que exaltam o potencial de alteração mundial dos computadores quânticos, descobrindo que as GPUs prontas para uso às vezes podem se sair melhor do que as máquinas de as fronteiras da física.
Descoberta de drogas, ciências de materiais, programação, congestionamento de tráfego, cadeia de suprimentos e previsão do tempo são aplicações comumente citadas que os fornecedores dizem que a computação quântica é adequada.
Mas em um papel publicado no jornal da Association for Computing Machinery, Torsten Hoefler, diretor do Scalable Parallel Computing Laboratory, ao lado de Thomas Häner, da AWS, e Matthias Troyer, da Microsoft, concluiu que, sem melhorias excepcionais em hardware e software, mesmo sistemas quânticos futuros são improváveis para atingir velocidades práticas em muitas dessas cargas de trabalho.
Para um sistema quântico valer a pena, ele precisa ser capaz de executar uma tarefa mais rapidamente do que um sistema convencional e, para testar isso, a equipe colocou um sistema quântico hipotético com 10.000 qubits de correção de erros, ou cerca de um milhão de qubits físicos, contra um computador clássico equipado com uma única GPU Nvidia A100.
Para ser claro, tal sistema quântico não existe hoje. Os computadores quânticos mais avançados atualmente disponíveis chegam a algumas centenas de qubits físicos. O sistema Osprey da IBM, por exemplo, pacotes 433 qubits. E embora a IBM diga que está a caminho de entregar um sistema de 4.158 qubits em 2025, mesmo isso está bem aquém do sistema imaginado por Hoefler e seus coautores. Por outro lado, no que diz respeito aos sistemas de computação de alto desempenho (HPC), o sistema convencional considerado neste artigo é positivamente anêmico.
“Para nossa análise, definimos um ponto de equilíbrio de duas semanas, o que significa que um computador quântico deve ser capaz de ter um desempenho melhor do que um computador clássico em problemas que levariam um computador quântico não mais que duas semanas para resolver”, explicou Troyer em a postagem no blog publicado segunda-feira.
A comparação, segundo os autores, revelou um problema flagrante com a maioria dos algoritmos quânticos atuais. Uma aceleração quadrática, como a habilitada pelo algoritmo de Grover, não é suficiente para obter uma vantagem sobre os sistemas convencionais. Em vez disso, são necessários “aceleração superquadrática ou idealmente exponencial”.
Esse não é o único problema enfrentado pelas arquiteturas quânticas. A largura de banda de entrada e saída (E/S) é outro fator limitante.
“Nossa pesquisa revelou que aplicativos que dependem de grandes conjuntos de dados são mais bem atendidos pela computação clássica, porque a largura de banda é muito baixa em sistemas quânticos para permitir aplicativos como pesquisa em bancos de dados ou treinamento de modelos de aprendizado de máquina em grandes conjuntos de dados”, explicou Troyer.
Ele acrescentou que isso significa que cargas de trabalho como design de medicamentos, dobramento de proteínas, bem como previsão do tempo e do clima são mais adequadas para cargas de trabalho convencionais, dado o estado atual da tecnologia.
Isso não significa que a computação quântica seja inútil, apenas significa que, pelo menos no futuro previsível, as aplicações para sistemas quânticos provavelmente serão mais restritas do que os profissionais de marketing querem que você acredite.
“Geralmente, os computadores quânticos serão práticos para problemas de ‘grande computação’ em pequenos dados, não em grandes problemas de dados”, escreveram os pesquisadores.
Uma dessas cargas de trabalho que provavelmente se beneficiarão dos sistemas quânticos são as ciências químicas e de materiais. Isso ocorre porque muitas dessas cargas de trabalho dependem de conjuntos de dados relativamente pequenos.
“Se os computadores quânticos beneficiassem apenas a química e a ciência dos materiais, isso seria suficiente”, enfatizou Troyer. “Muitos problemas que o mundo enfrenta hoje se resumem a problemas de química e ciência dos materiais. Veículos elétricos melhores e mais eficientes dependem da descoberta de químicas de baterias melhores. Drogas contra o câncer mais eficazes e direcionadas dependem da bioquímica computacional.”
A criptoanálise usando o algoritmo de Shor apresenta desafios semelhantes, observam os pesquisadores. No entanto, nem todo algoritmo capaz de um aumento de velocidade exponencial é necessariamente adequado para sistemas quânticos. A equipe observa que, embora a álgebra linear tenha uma velocidade exponencial, isso é anulado por gargalos de E/S assim que a matriz é carregada na memória.
“Essas considerações ajudam a separar o hype da praticidade na busca por aplicações quânticas e podem orientar o desenvolvimento algorítmico”, diz o artigo. “Nossa análise mostra que é necessário que a comunidade se concentre em velocidades superquadráticas, idealmente acelerações exponenciais, e é preciso considerar cuidadosamente os gargalos de E/S”. ®
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