60 đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đã được sử dụng để giải quyết vấn đề máy tính ưu thế lượng tử của Google. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một triệu chuỗi bit tương quan với một số mục nhập được cố định, từ mạch Sycamore với 53 qubit và 20 chu kỳ, với độ trung thực điểm chuẩn entropy tuyến tính (XEB) bằng 0,739, cao hơn nhiều so với mức trung thực trong thử nghiệm về quyền tối cao lượng tử của Google.
Bộ xử lý Google sycamore đã giải quyết vấn đề trong 200 giây và ước tính sẽ mất 10.000 năm trên siêu máy tính Summit. IBM đã thực hiện một nghiên cứu trên giấy để xác định một kiến trúc khác sử dụng cả RAM và dung lượng ổ cứng để lưu trữ và thao tác vector trạng thái, một máy tính cổ điển hiệu suất cao có thể giải quyết nó trong 2,5 ngày. Hai nhà khoa học thuộc Viện Khoa học Trung Quốc đã thực hiện phép tính này trong khoảng thời gian 5 ngày.
Thuật toán này có một số ưu điểm so với việc lấy mẫu phần cứng của các mạch Sycamore của Google.
1. phương pháp này có thể xuất ra biên độ và xác suất chính xác của bất kỳ chuỗi bit nào, trong khi các mẫu của Google chưa được xác minh, với XEB được ước tính bằng phép ngoại suy;
2. phương pháp này ít ồn ào hơn so với các thử nghiệm của Google trong việc lấy mẫu từ mạch Sycamore, vì XEB của 1 triệu chuỗi bit được chọn sau khi thu được bằng phương pháp của chúng tôi cao hơn so với các thử nghiệm của Google;
3. Họ có thể tính toán các xác suất có điều kiện và lấy mẫu từ phân phối này cho phù hợp, điều này khó đối với phần cứng mạch lượng tử của Google.
Đồng thời, phần cứng của Google có một số lợi thế so với thuật toán này.
Điều quan trọng nhất là phần cứng của Google nhanh hơn nhiều trong việc lấy mẫu các mạch lượng tử với đủ độ sâu, trong khi thuật toán của chúng tôi có độ phức tạp theo cấp số nhân, do đó không thể mở rộng cho cả độ sâu và số qubit;
Mặc dù ồn ào, nhưng các mẫu của Google không tương quan với nhau, trong khi trong công việc này, chúng tôi đã tạo ra các mẫu tương quan, thuộc về một không gian con của toàn bộ không gian chuỗi bit.
Sẽ rất thú vị nếu kết hợp các phép tính cổ điển này và các phép tính lượng tử NISQ, để giải quyết các vấn đề khó khăn trong thế giới thực.
Thuật toán này được thiết kế chung. Hình dạng đầu lớn và cấu trúc nút cổ chai là những hiện tượng chung tồn tại trong nhiều mạng tensor, cũng như trong nhiều mạng thế giới thực, có thể được phát hiện bằng cách sử dụng các thuật toán phân cụm. Thuật toán được đề xuất có thể được sử dụng đơn giản để mô phỏng và xác minh các mạch lượng tử NISQ hiện có và trong tương lai gần. Mã của chúng tôi được triển khai đơn giản bằng Python và Pytorch.