چگونه میتوانیم برخی از پیچیدهترین معماهای محاسباتی جهان، مانند بهینهسازی یک زنجیره تأمین یا طراحی دارویی جدید را حل کنیم؟ پژوهشگران در حال یافتن پاسخهای شگفتانگیزی هستند، نه با ساخت کامپیوترهای کوانتومی، بلکه با الهام گرفتن از اصول آنها و به کارگیری این اصول بر روی سختافزارهایی که از قبل در اختیار داریم: واحدهای پردازش گرافیکی (GPU).
تیمی از شرکت BosonQ Psi، به رهبری امان میتال، کاستوری ونکاتا سای سریکانث و فردین ساگای دون بوسکو، تکنیکی نوآورانه به نام بهینهساز تکاملی الهامگرفته از کوانتوم (QIEO) را به نمایش گذاشتهاند. این روش به معنای اجرای کد بر روی یک ماشین کوانتومی نیست؛ بلکه یک الگوریتم هوشمندانه است که قابلیت حل مسئله مکانیک کوانتومی را بر روی پردازندههای گرافیکی کلاسیک انویدیا شبیهسازی میکند و نتایج آن حیرتانگیز است.
این تیم بر روی یک چالش کلاسیک به نام مسئله کولهپشتی ۰/۱ تمرکز کرد. تصور کنید یک کولهپشتی با محدودیت وزن و مجموعهای از اقلام دارید که هر کدام وزن و ارزش مشخصی دارند. هدف شما این است که کولهپشتی را به گونهای پر کنید که مجموع ارزش آن حداکثر شود، بدون اینکه از حد مجاز وزن فراتر بروید. اگرچه ساده به نظر میرسد، اما با افزایش تعداد اقلام، این مسئله به یک کار فوقالعاده دشوار برای کامپیوترهای معمولی تبدیل میشود.
با پیادهسازی QIEO بر روی پردازندههای گرافیکی، پژوهشگران به افزایش سرعت چشمگیری دست یافتند. کلید موفقیت آنها در دو حوزه نهفته است:
- پردازش موازی: پردازندههای گرافیکی با هزاران هسته طراحی شدهاند تا بتوانند وظایف متعددی را به صورت همزمان انجام دهند. این تیم با دقت نحوه تقسیم مسئله به قطعات کوچکتر را تنظیم کرد و آنها را به «بلوکهای رشته» مختلف اختصاص داد تا اطمینان حاصل شود که از تمام قدرت GPU به طور کامل استفاده میشود.
- مدیریت استراتژیک حافظه: نحوه ذخیره و دسترسی به دادهها در یک GPU بسیار حیاتی است. این مطالعه به طور دقیق انواع مختلف حافظه را تحلیل کرد:
- حافظه ثابت (Constant Memory): برای مجموعه دادههای کوچک و بدون تغییر، فوقالعاده سریع است و برای مسائل با مقیاس کوچکتر، کارآمدترین گزینه بود.
- حافظه سراسری و پینشده (Global & Pinned Memory): این نوع حافظهها که برای مسائل بزرگتر و پیچیدهتر مناسبتر هستند، به عنوان اسبهای کاری اصلی برای مدیریت حجم عظیمی از دادهها عمل میکنند، حتی اگر دسترسی به آنها کمی کندتر باشد.
تحقیقات سیستماتیک آنها نشان داد که هیچ راهحل یکسانی برای همه وجود ندارد. عملکرد بهینه به ایجاد تعادل دقیق بین اندازه مسئله، اندازه جمعیت (تعداد راهحلهای بالقوهای که آزمایش میشوند) و نوع حافظه مورد استفاده بستگی دارد. به عنوان مثال، مشخص شد که بلوکهای رشته کوچکتر کارآمدتر هستند، زیرا از ایجاد گلوگاههای منابع جلوگیری کرده و موازیسازی را به حداکثر میرسانند.
این پژوهش یک نقشه راه ارزشمند برای توسعه الگوریتمهای مقیاس بزرگ در آینده فراهم میکند. این مطالعه نشان میدهد که با ترکیب هوشمندانه منطق الهامگرفته از کوانتوم با معماری موازی پردازندههای گرافیکی مدرن، میتوانیم مسائل بهینهسازی را که زمانی غیرعملی تلقی میشدند، حل کنیم و راه را برای نوآوریها در علوم، مهندسی و امور مالی هموار سازیم.
از منبع بیشتر بیاموزید: Quantum Zeitgeist