Uma única GPU NVIDIA é mais rápida que um computador quântico em algumas tarefas, mostra estudo

Uma equipe de pesquisadores da Microsoft e do Zurich Scalable Parallel Computing Lab publicou um artigo que descrevia o potencial da computação quântica para o futuro e a comparava a uma única placa de vídeo NVIDIA. Os pesquisadores descobriram que, em alguns aplicativos, a GPU funciona melhor do que um computador quântico hipotético.

Fonte da imagem: CNBC

Em um artigo publicado na revista Association for Computing Machinery, Torsten Hoefler, diretor do Scalable Parallel Computing Laboratory, juntamente com os ex-pesquisadores da Microsoft Thomas Häner e Matthias Troyer, concluíram que, além de melhorias excepcionais em hardware e software, mesmo os futuros sistemas quânticos provavelmente não atingirão velocidades práticas em muitas das tarefas de fabricação mais comuns.

Para que um sistema quântico seja útil, ele deve concluir uma tarefa mais rapidamente que um computador tradicional e, para testar isso, a equipe comparou um sistema quântico hipotético com 10.000 qubits a um computador clássico equipado com um único acelerador de computação NVIDIA A100. Os computadores quânticos mais avançados atualmente disponíveis têm várias centenas de qubits físicos. Por exemplo, o sistema IBM Osprey contém 433 qubits.

A comparação, segundo os autores, revelou um problema flagrante com a maioria dos algoritmos quânticos modernos. A aceleração quadrática como a fornecida pelo algoritmo de Grover não é suficiente para obter uma vantagem sobre os sistemas convencionais. Em vez disso, são necessárias “acelerações superquadráticas ou idealmente exponenciais”. “Nossa pesquisa mostrou que aplicativos que dependem de grandes conjuntos de dados são mais bem atendidos pela computação clássica porque a taxa de transferência de sistemas quânticos é muito baixa para 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 desenvolvimento de medicamentos, análise de dobramento de proteínas e previsão do tempo e do clima são mais adequadas para cargas de trabalho regulares, dado o estado atual da tecnologia. No entanto, a química e a ciência dos materiais só podem se beneficiar dos sistemas quânticos, uma vez que muitos problemas nessas áreas são baseados em conjuntos de dados relativamente pequenos.