Das Forschungszentrum Jülich und Genci starten „HPCQS“, eine europäische Plattform für Hochleistungsrechnen und Quantencomputing. Die Grundlage bilden zwei 100-Qubits-Quantensimulatoren von Pasqal.
„High-Performance Computer and Quantum Simulator hybrid, kurz: HPCQS, ist ein vierjähriges Pilotprojekt. Zum Start wird es mit zwei Quantenbeschleunigern von Pasqal ausgestattet.
(Bild: Pasqal)
Das Akronym HPCQS steht für 'High-Performance Computer and Quantum Simulator hybrid' und ist ein vierjähriges Pilotprojekt zur Entwicklung, Einrichtung und Koordinierung einer Cloud-basierten europäischen Infrastruktur. Das im Dezember 2021 angelaufene Projekt wird vom Jülich Supercomputing Centre (JSC) koordiniert. Es wird unterstützt durch das EuroHPC JU (European High-Performance Computing Joint Undertaking) und sechs europäische Länder: Deutschland, Frankreich, Irland, Italien, Österreich und Spanien.
In der ersten Phase sollen zwei Quantensimulatoren mit jeweils mehr als 100 Qubits in zwei Höchstleistungsrechner-Infrastrukturen eingebunden werden: in den von Genci finanzierten Hochleistungsrechner „Joliot Curie“ am südlich von Paris gelegenen Supercomputing-Zentrum CEA/TGCC und in den modularen Supercomputer „Juwels“ am JSC in Jülich. Die enge Integration von Quantenhardware in klassische Rechnerarchitekturen – und damit die Bildung eines Hybridsystems – wird von vielen als ein wesentlicher Meilenstein gesehen, um die Leistung von Quantencomputern für erste praktische Anwendungen zu nutzen. Darüber hinaus wird HPCQS eine umfassende und hardwareunabhängige Programmierumgebung für Endnutzer entwickeln und bereitstellen, für Quantencomputer und hybride Anwendungen.
Als Quantensimulation bezeichnet man die Erforschung von Quantensystemen, die sich unter Laborbedingungen nicht untersuchen und mit Hilfe von Supercomputern nicht simulieren lassen. Ein Quantensimulator ist selbst eine Art Quantencomputer – allerdings weniger flexibel als ein universell programmierbarer Quantencomputer und nur für bestimmte Probleme geeignet. Das bekannte, kontrollierbare System eines Quantensimulators wird dazu genutzt, ein anderes, meist komplexeres Quantensystem nachzuahmen.
(Bild: Pasqal)
Die Fresnel-Quantensimulatoren
Der Einsatz der analogen „Fresnel“-Quantensimulator von Pasqal, ein französisches Start-up, geht auf eine Auswahlverfahren zwischen Dezember 2021 und Mai 2022 auf der PPI-Grundlage (PPI = Public Procurement of Innovative Solutions) von Genci und dem Forschungszentrum Jülich – mit Unterstützung von EuroHPC JU zurück. Die Fresnel-Systeme basieren auf der Technologie kalter neutraler Atome (Rubidium), die in 2D/3D-Arrays angeordnet sind. Diese werden mithilfe laserbasierten optischen Pinzetten angeregt, um so genannte Rydberg-Zustände zu erreichen.
Die zwei Systeme werden jeweils mit einem der beiden Höchstleistungsrechner in Frankreich und Jülich gekoppelt und dienen als Quantenbeschleuniger für spezifische Aufgaben: Optimierung, Quantenchemie und Maschinelles Lernen. Die Simulatoren werden in der zweiten Hälfte des Jahres 2023 bei CEA/TGCC und JSC installiert.
HPCQS ist eine offene und evolutionäre Infrastruktur, die in Zukunft durch die Einbeziehung einer Vielzahl von Quantencomputerplattformen auf verschiedenen technologischen Bereitschaftsstufen und durch die Integration anderer europäischer Quantenknoten erweitert werden soll. Die Infrastruktur stellt nach der „Jülicher UNified Infrastructure for Quantum computing“ (Juniq) einen zweiten Schritt in Richtung einer europäischen Infrastruktur für Quantencomputer und -simulation („EuroQCS“) dar, wie sie in der strategischen Forschungsagenda des Europäischen Quantenflaggschiffs befürwortet wird.
(Bild: Forschungszentrum Jülich)
In der Zwischenzeit wird Pasqual Fernzugriff auf das hauseigene Fresnel-System gewähren, um die HPCQS-Aktivitäten im Hinblick auf die Einführung eines vollständigen hybriden Software-Stacks voranzutreiben. Dazu gehören Cloud-Zugang, Ressource-Mmanagement für hybride Arbeitslasten, Tools und Bibliotheken, einschließlich Benchmarking und Zertifizierung und Leistungsanalyse.
Die Nutzer können so Prototypenanwendungen für Maschinelles Lernen und wissenschaftliche Simulationen mitgestalten, mit Algorithmen wie VQE (Variational Quantum Eigensolver) und QAOA (Quantum Approximate Optimisation Algorithm).
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Stand vom 30.10.2020
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