El mejor ordenador cuántico de Google a la basura: 512 GPU lo dejan KO

En 2019 Google demostró que había alcanzado la supremacía cuántica con Sycamore, la cual alcanzo un rendimiento de 53 qubits. En aquel momento, demostraron que hasta el superordenador Summit no era capaz de dar la talla en cuanto a velocidad. Sin embargo, según unos científicos de China, empleando GPU, se puede superar al ordenador cuántico de Google.

Hace 3 años, Google se mostró muy firme a la hora de asegurar que ellos habían alcanzado la supremacía cuántica. Y es que, habían construido un ordenador cuántico que era notablemente más rápido que cualquier superordenador. Así, con una potencia de 53 qubits, aseguraron que no eran rival para ordenadores que usarán hardware convencional. No obstante, ahora unos científicos chinos han realizado el mismo cálculo en apenas unas horas empleando tarjetas gráficas.

Un algoritmo nuevo peligra la supremacía del ordenador cuántico de Google

El ordenador cuántico Sycamore acabó un complejo cálculo en solo 200 segundos, algo que llevaría al superordenador Summit más de 10.000 años, según Google. Así, orgullosos de su creación, pensaron que no tendrían ningún rival, pero la cosa no ha sido así. Y es que, resulta que los algoritmos han avanzado a pasos agigantados y los actuales destrozan a los clásicos. Así ha ocurrido con un nuevo algoritmo el cual ha permitido que esta prueba se efectúe muchísimo más rápido que lo que Google estimaba.

Además, científicos de Google Quantum AI, como Sergio Boixo, sabían que su ordenador cuántico no tendría la ventaja durante mucho tiempo. De hecho, este problema que se usó para demostrar la ventaja del ordenador cuántico de Google favorecía a la compañía. Y es que, el cálculo que resolvió Sycamore se diseñó para que fuese difícil para un ordenador convencional, pero fácil para uno cuántico.

Bajo esta premisa, los 53 qubits del ordenador cuántico de Google podían codificar cualquier número del 0 al 253 (9 cuatrillones). Bajo este gran potencial de cálculo, la compañía aseguró que superaba a Summit, el superordenador de IBM con 9.216 CPU y 27.648 GPU. Pero ahora, lo más sorprendente es que Pan Zhang, físico de la Academia China de las Ciencias y sus compañeros han demostrado que pueden vencer al ordenador cuántico de Google usando 512 GPU.

Usando GPU para el cálculo demostraron lo equivocada que estaba Google

Antes de empezar las pruebas, Zhang y su equipo reformularon el problema que resolvió Google. Esta vez presentado como una matriz matemática en 3D denominada red tensorial. Consta de 20 capas y cada una de ellas tiene 53 puntos, uno por cada qubit. Además, estas líneas conectan dichos puntos para representar las puertas, donde cada una está codificada en un tensor (matriz 2D o 4D de números complejos). La simulación así, se traduce en multiplicar todos los tensores y para lograrlo, emplearán múltiples tarjetas gráficas para el cálculo en paralelo.

Adicionalmente, hay que mencionar que usaron otro factor para acelerar el proceso, la exactitud. Y es que el cálculo de Sycamore no era perfecto, tenía una fidelidad del 0,2%. Por ello, sacrificaron precisión por velocidad, recortando líneas de su red y eliminando las puertas correspondientes.

Así, con la pérdida de 8 líneas, el cálculo fue 256 veces más rápido con una fidelidad del 0,37%. Con esto, calcularon 1 millón de los 9 cuatrillones de cadenas de números posibles, tardando 15 horas usando 512 GPUs. Con esto han demostrado que el cálculo de Google se ha hecho en un ordenador convencional.

Además, en un superordenador este solo tardaría unas decenas de segundos, 10.000 millones de veces más rápido de lo que estimó Google. Así, la orgullosa supremacía cuántica que aseguraba la compañía ha quedado destruida mediante una combinación de un algoritmo nuevo y unas potentes tarjetas gráficas. Pero tampoco hay que quitarle el prestigio a Google, ya que su Sycamore realizó el trabajo con muchísimo menos consumo energético. Además, Zhang asegura que si la fidelidad habría sido más alta, no podrían haber conseguido realizar la simulación a tiempo.