“鹏城云脑”助力中科院团队验证新型张量网络算法
时间:2021-12-03 点击:628

近期,鹏城实验室网络智能研究部和中科院理论物理所张潘团队合作验证该团队提出的新型张量网络算法,应用“鹏城云脑”AI超算大科学装置的小部分算力,以15小时时长模拟完成了2019年谷歌悬铃木量子处理器量子霸权线路的采样任务,并获得更高的线性交叉熵基准保真度(XEB)。

2019年,“悬铃木”执行一种随机量子电路采样任务,以约200秒的时长得到百万个近似末态的比特串采样,获得XEB约为0.002。为了在经典计算机上高度模拟此采样任务,张潘团队近期提出一种新型张量网络算法,通过利用“悬铃木”所对应张量网络的空间结构和低秩结构,结合sparse-state概念的张量网络缩并新方法,大大降低了得到不相关采样的计算复杂度。

对该算法的验证和使用,不仅需要充沛的算力,还须匹配所需的高性能计算环境,而“鹏城云脑”正合此用。最近,双方合作开展计算验证,使用512卡的计算集群经过15小时模拟完成当年“悬铃木”的采样任务,并获得XEB0.0037。据此测算,如使用E级规模算力,仅需几十秒便可完成。

作为鹏城实验室重大科技基础设施之一,“鹏城云脑”不仅有力支撑了实验室有关重大科研任务的实施,也开放服务领域内的基础研究,并在多语言翻译、生物医药探索等领域中充分发挥赋能作用,取得了一批重要应用成果。

撰稿:网络智能研究部 徐鹏翔 刘昌松