Hiếm khi mọi thứ giống như vẻ ngoài của chúng, và thế giới điện toán lượng tử phù hợp hơn hầu hết các mô tả đó. Được mô tả là một sự thay đổi cơ bản trong khả năng xử lý của chúng ta, sự phát triển của điện toán lượng tử đã tăng tốc đáng kinh ngạc trong vài năm qua. Tuy nhiên, theo một bài báo nghiên cứu được công bố trên tạp chí của Hiệp hội Máy tính, điện toán lượng tử có liên quan (cái thường được gọi là chạy vòng quanh ngay cả những máy tính cổ điển mạnh nhất) vẫn cần có những khám phá đột phá trong một số lĩnh vực trước khi nó có thể truất ngôi một card đồ họa đơn thuần.
Yếu tố đáng ngạc nhiên nhất trong bài báo là kết luận rằng một số ứng dụng sẽ vẫn phù hợp hơn với điện toán cổ điển (chứ không phải điện toán lượng tử) trong thời gian dài hơn so với suy nghĩ trước đây. Các nhà nghiên cứu cho biết điều này đúng ngay cả đối với các hệ lượng tử chạy trên hơn một triệu qubit vật lý, hiệu suất mà nhóm đã mô phỏng như một phần trong nghiên cứu của họ.
Xem xét cách hệ thống hàng đầu hiện nay, Osprey của IBM, vẫn “chỉ” đóng gói trong 433 qubit (với việc ra mắt hệ thống 4.158 qubit được IBM hứa hẹn vào năm 2025), khoảng thời gian hướng tới một triệu qubit sẽ kéo dài hơn dự kiến.
Các nhà nghiên cứu cho biết, vấn đề không nằm ở bản thân các ứng dụng hoặc khối lượng công việc — khám phá thuốc, khoa học vật liệu, lập lịch trình và các vấn đề tối ưu hóa nói chung vẫn còn rất nhiều trong tầm ngắm của điện toán lượng tử. Vấn đề là với chính các hệ thống máy tính lượng tử – kiến trúc của chúng, cũng như khả năng hiện tại và tương lai của chúng không thể tiếp nhận lượng dữ liệu khổng lồ mà một số ứng dụng này yêu cầu trước khi tìm ra giải pháp. Đó là một vấn đề I/O đơn giản, không giống như vấn đề mà tất cả chúng ta đã biết từ trước khi ổ SSD NVMe trở thành tiêu chuẩn, khi ổ cứng HDD làm nghẽn cổ chai trái và phải của CPU và GPU: dữ liệu chỉ có thể được nạp quá nhanh.
Tuy nhiên, bao nhiêu dữ liệu được gửi, tốc độ đến đích và mất bao lâu để xử lý đều là các yếu tố của cùng một phương trình. Trong trường hợp này, phương trình dành cho lợi thế lượng tử — thời điểm mà máy tính lượng tử cung cấp hiệu suất vượt xa mọi thứ có thể có đối với các hệ thống cổ điển. Và có vẻ như trong khối lượng công việc yêu cầu xử lý các tập dữ liệu lớn, máy tính lượng tử sẽ phải xem các GPU như A100 của Nvidia chạy qua – có thể là trong một thời gian dài.
Điện toán lượng tử có thể phải giải quyết các vấn đề điện toán lớn trên dữ liệu nhỏ, trong khi cổ điển sẽ có nhiệm vụ không thể chối cãi là xử lý các vấn đề “dữ liệu lớn” – một cách tiếp cận lai cho điện toán lượng tử đang phát triển trong vài năm qua.
Theo một bài đăng trên blog (mở trong tab mới) bởi Matthias Troyer của Microsoft, một trong những nhà nghiên cứu tham gia nghiên cứu, điều này có nghĩa là khối lượng công việc như thiết kế thuốc và gấp protein, cũng như dự đoán thời tiết và khí hậu sẽ phù hợp hơn với các hệ thống cổ điển, trong khi hóa học và khoa học vật liệu hoàn toàn phù hợp hóa đơn cho triết lý “máy tính lớn, dữ liệu nhỏ”.
Mặc dù điều này có vẻ giống như một thử thách xô đá thất bại đối với hy vọng về máy tính lượng tử, nhưng Troyer đã nhanh chóng nhấn mạnh rằng không phải như vậy: “Nếu máy tính lượng tử chỉ mang lại lợi ích cho hóa học và khoa học vật liệu, thế là đủ. Nhiều vấn đề mà máy tính lượng tử phải đối mặt thế giới ngày nay sôi sục với các vấn đề về hóa học và khoa học vật liệu,” ông nói. “Xe điện tốt hơn và hiệu quả hơn dựa vào việc tìm ra các hóa chất pin tốt hơn. Các loại thuốc điều trị ung thư nhắm mục tiêu và hiệu quả hơn dựa vào hóa sinh điện toán.”
Nhưng có một yếu tố khác đối với luận án của các nhà nghiên cứu, một yếu tố khó bỏ qua hơn: có vẻ như bản thân các thuật toán tính toán lượng tử hiện tại sẽ không đủ để đảm bảo kết quả “lợi thế lượng tử” mong muốn. Thay vì sự phức tạp về kỹ thuật hệ thống của một máy tính lượng tử, đây là một vấn đề đơn giản về hiệu suất: các thuật toán lượng tử nói chung không cung cấp đủ khả năng tăng tốc. Ví dụ, thuật toán của Grover cung cấp khả năng tăng tốc bậc hai so với các thuật toán cổ điển; nhưng theo các nhà nghiên cứu, như vậy là chưa đủ.
“Những cân nhắc này giúp tách biệt sự cường điệu khỏi thực tế trong quá trình tìm kiếm các ứng dụng lượng tử và có thể hướng dẫn sự phát triển của thuật toán”, bài báo viết. “Phân tích của chúng tôi cho thấy cộng đồng cần tập trung vào tốc độ siêu bậc hai, lý tưởng nhất là tăng tốc theo cấp số nhân và người ta cần xem xét cẩn thận các tắc nghẽn I/O.”
Vì vậy, vâng, đó vẫn là một con đường dài hướng tới điện toán lượng tử. Tuy nhiên, các IBM và Microsoft trên thế giới sẽ đều đặn tiếp tục nghiên cứu của họ để kích hoạt nó. Nhiều vấn đề mà điện toán lượng tử phải đối mặt ngày nay cũng giống như những vấn đề mà chúng ta gặp phải khi phát triển phần cứng cổ điển — CPU, GPU và kiến trúc ngày nay đã có một khởi đầu sớm hơn và có tác động lớn hơn nhiều. Nhưng chúng vẫn phải trải qua các lần lặp lại thiết kế và hiệu suất giống như máy tính lượng tử cuối cùng sẽ làm, trong khung thời gian mới dũng cảm của chính nó. Thực tế là bài báo được viết bởi các nhà khoa học của Microsoft, Amazon Web Services (AWS) và Phòng thí nghiệm điện toán song song có thể mở rộng ở Zurich — tất cả các bên có quyền lợi nhất định đối với sự phát triển và thành công của điện toán lượng tử — khiến mục tiêu đó càng có nhiều khả năng xảy ra.
