オンライン小売業の大規模なAmazonには、非常に多くの「巡回セールスマンの最適化」があります )NP 困難な 問題はクレイジーです。 実際、Amazon は NP の困難な問題をネストまたは連鎖させてきました。 倉庫 42 のビン 23 からアイテムを収集する方法を知っていれば、想像を絶する無数の経路をたどって国中を通り抜け、玄関先まで最短の時間で (または最小限のエネルギーで、それを最適化できるように特徴付けます)、それで十分です。 この災害は非常に実行可能なものであり、Amazon のクラウド コンピューティング部門、Amazon Web Products および企業は、カリフォルニア大学の量子コンピューティングのための AWS Heart に投資しました。工科大学 は 2021 年 10 月に支援 しましたが、AWS が多くの有限要素評価の中心にあるさまざまなソルバーに目を向けたほど、口がきけません。プログラムと電磁気シミュレーターを開発し、Palace と呼ばれるすべてのコンポーネントを発明することを決心しました。これは GitHub で事実に基づいて誕生しました。 その周りにコミュニティを作ろうとしている. 頭字語は、真の意識を生み出すために拷問されています。 (PLSCEM は口を挟まないので、コンパイルします。) 「Maxwell’s Pleasing Equations」の巨視的な成果は、私たちの多くが大学でさらされ、物理学の教授が 1861 年と 1862 年に James Clerk Maxwell によって作成された電気エネルギーと磁気の法的ガイドラインに言及したように、非常に複雑です。 原子レベルで支配する小さな方程式は非常に扱いにくい場合がありますが、超伝導量子チップを設計する際には目的があります。AWS が正確に行っているのは、そのウルトラスケールを解決する必要があるためです。以前のハイパースケールとは何ですか? – 巡回セールスマンの最適化の問題を解決し、より多くの勝利を収める. AWS はすでに量子コンピューティング プロバイダーを提供しています Bracket と呼ばれ、企業が IonQ、OQC、Rigetti、Xanadu、QuEra の既存のマシンをいじることができます (ただし、奇妙なことに、D-Wave メソッドではなくなりました)。 母親または父親の会社である Amazon の絶対的信念は、これらのデバイスで成果を上げました。同様に、絶対的信念により、AWS はプロバイダーとしてそれらを提供するようになり、Amazon がその量子コンピューティング実験の費用を負担できるようになりました。 しかし、事実に感心します Amazon は、サーバーの製造に到達するには、CPU SoC レベルで革新する必要があると考えています 、したがって EC2 で X86 コンピューティング エンジンの仮想スライスを販売すると同時に、Arm 構造ごとに Nitro DPU と Graviton CPU を作成しました。 この記事の最後に AWS 量子プロセッサを示す特集画像以外に、「超伝導量子コンピューティング チップ」というフレーズが、研究者の Sebastian Grimberg が私たちに話したこと、およびカリフォルニア工科大学にセンターを設立したことについて、AWS が量子チップの製造で何を実行したか、またはどのようなアプローチを取っているかについて誰もあまり意識していません。 しかし、私たちが知っていることは、AWS がかつて熱心になった限り、現在のツールは高価すぎて、もはや大規模な仕事を達成できなかったということです. 「ここは非常に困難な災害です。特に、常にエラー訂正をコンパイルする必要があります」と、AWS の HPC の正規マネージャーであり、HPC プログラムの長年のユーザーであり作成者でもある Ian Colle 氏は語っています The Subsequent Platform. 「私たちの量子コンピューティングの乗組員は、この穴があることに気付きました。 実際、ここには高価なツールがいくつかあります。 少しの出所がありますが、おそらく私たちの知恵をたくさん活用すれば、実際には非常に高性能な新しいツールを発明し、量子コンピューターを発明するために大規模なソルバーを発明することができると考えました。 その後のパレス ソルバーは、Arm CPU と X86 CPU を正しく要求するように設計されていますが、ハート フォー カンタム コンピューティングの上級研究科学者であるグリムバーグは次のように述べています。 、パレスはもはや電磁シミュレーションに限定されていませんが、さらに非常に複雑な偏微分方程式を含む計算流体力学にも適用可能であると述べています。 (Grimberg は、スタンフォード カレッジで航空学と宇宙飛行学の博士号を取得しており、Palace にも取り組んだ仲間の利用科学者である Hugh Carson は、MIT で CFD に重点を置いた計算科学の博士号を取得しています。Carson は、Amazon High Air ドローン プログラムに取り組みました。そのため、Amazon は CFD をより強力にするツールに魅力を感じています) Palace が行っていることを示すブログでは、魅力的なメッシュ デバイスと粗いメッシュ デバイスのトランスモン キュービットと読み出し共振器は、確かに非常に毛むくじゃらです。そのため、シミュレーターを発明します。 (アインシュタインにも数学者がいました。) 私たちが気にかけているのは、シミュレーション内の壁時計時間と、トランスモン キュービットとその共振器のシミュレーションをスケーリングするための古風なコアのシーケンスとの相互作用、および Graviton3 (C7g)および Graviton2 (C6g) のケースは、X86 ベースのケースにほぼ完全に対応し、シミュレートされた有限コンポーネント内の自由度をスケールアップするスキームには、より多くのコアが必要です
これは、シミュレーション内で 1,550 万レベルの自由度を持つ粗いグレイン マネキンにより多くのコアを含めた場合のウォール クロック タイムとスピードアップ係数を示すグラフです: このアプリケーションでは、Palace ソルバーを利用することに劣らず、Graviton チップはその構成を維持しています。基本的に最新の Xeon SP ですが、なぜ「Skylake」Xe が C5n ケース内の SP では、これが正常に行われています。 (涙の図。)
これが 2 億 4620 万レベルの自由度を持つ上位決定シミュレーションです。粗粒マネキン用の1.4分で、次に置くと12分(大まかに)を購入する衝動と衝動。 その 15.8X は、自由のレベルで大きくなり、もはや無料ではありません: 
Palace をさらに特別なものにするために、AWS の量子クルーは、一連の集中素子マイクロ波共振器ごとに超伝導メタマテリアル導波路のシミュレーションを行いました。 基本は、1 MHz 単位で 4 GHz から 8 GHz までの変動内で導波管の伝送特性を予測することであり、テストは、単一のメタマテリアル ユニットセルによる 2 億 4,220 万レベルの自由度から、21 による 14 億レベルの自由度までスケールします。メタマテリアルの単位セル。 この場合、最終的なシミュレーションは C6gn Graviton2 ケースで行われ、12,800 コアの大部分で動作する 200 ケースほど変動します。 ちょっと見てみましょう:
そこには上記のチャート内で証明された適応的で均一なサンプリング モードですが、活発なビットは、Palace ソルバーが 12,800 の Graviton2 コアを介して正しくスケーリングできることを示しています。 おそらく、AWS には、C7g ケースでのテストを促すのに十分な Graviton3 コアが配置されていません。
ちなみに、これらの評価で古いケースは、AWS によって作成された ParallelCluster ツールによってセットアップされ、仮想 MPI クラスターをハイパーリンク ノードに無災害で立ち上げます。 AWS がいつ自家製の量子チップを構成するかについては、今のところ秘密です。 「私たちは、量子コンピューターを生み出す立場にあることを確認することに専念しています」とColleは言います。 「それが私があなたを特徴付けるものであり、実行可能であると感じたらすぐに市場に出すことができます。」
