Моделирование мельчайших деталей чрезвычайно сложной квантовой микросхемы, спроектированной при помощи эксфлопсного инструмента Artemis, потребовало практически всех мощностей суперкомпьютера Perlmutter. Исследователи проекта QSA, ученые из Национальной лаборатории им. Лоуренса Беркли и Калифорнийского университета, задействовали почти все 7168 графических процессоров Nvidia в течение 24 часов, чтобы описать структуру и работу многослойного чипа площадью всего 10 кв. мм и толщиной 0,3 мм, с травлением шириной всего в один микрон.

«Мы дискретизировали чип на 11 миллиардов секций решетки. Мы смогли выполнить за семь часов более миллиона тактов, что позволило нам за один день оценить на Perlmutter три конфигурации схем. Такое моделирование было бы невозможно за столь краткий срок без использования всей системы, — сказал Энди Нонака, один из исследователей. — Вычислительная модель предсказывает, как проектные решения влияют на распространение электромагнитных волн в чипе, — сказал Нонака, — чтобы обеспечить правильное взаимодействие сигналов и избежать нежелательных перекрестных помех».

Такой уровень детализации делает это моделирование уникальным. Использование графических процессоров Perlmutter дало ученым вычислительную мощность, необходимую для изучения физических деталей и демонстрации работы механизма микросхемы.

«Мы проводим полноволновое моделирование на физическом уровне, то есть нам важно, какой материал используется в микросхеме, как она монтируется, как соединяются металлические провода — ниобий или другой металл, как построены резонаторы, каковы их размер, форма и материал, — сказал Яо Чжи, коллега Нонака. — Нам важны эти физические детали, и мы включаем их в нашу модель».

Помимо детального представления чипа, модель сымитировала взаимодействие кубитов друг с другом и с другими частями квантовой схемы. Сочетание этих качеств — физической конструкции чипа и возможности моделирования в реальном времени — тоже важная отличительная черта проекта. Все это в совокупности открывает перед исследователями уникальные возможности, пишет Phys.

В дальнейшем команда планирует провести больше моделирований, чтобы лучше разобраться в конструкции квантовых цепей и увидеть, как они функционируют в составе более крупных систем. «Мы хотели бы увидеть, как кубит резонирует с остальной частью схемы. В частотной области мы хотели бы сравнить его с другими моделированиями в частотной области, чтобы получить больше уверенности в том, что количественно модель верна», — сказал Яо.

Недавно искусственный интеллект внес ключевой вклад в исследование квантовой теории сложности. Авторы статьи доказали, что методы уменьшения ошибок в задаче Мерлина — Артура (QMA) — квантовой версии NP в классической теории сложности — упираются в непреодолимое препятствие. При этом решающий шаг в доказательстве был сделан не человеком, а GPT-5.