◆そういえば、NVIDIAが量子コンピュータ向けのキャリブレーションとエラー訂正のツール「NVIDIA Ising」を発表したようだ。量子コンピュータの計算前のキャリブレーションと、計算途中のノイズ除去を行うとのこと。処理内容は生成AIによる推論で、モデルが非常に小さく高速処理が可能な点が強力なメリットのようだ。エラー訂正を持たないNISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum)型では、計算の規模が大きくなるとキャリブレーションの複雑度が指数関数的に増すため、計算開始前の課題となっていたが、これが短時間で可能になると見られている。また、誤り耐性型量子計算機(FTQC)のエラー訂正にはノイズ除去が不可欠な処理となるため、これがリアルタイムでが可能になると見られている。
Ising(イジング)という名前がよくわからないかもしれないが、このAIモデルではIsing計算自体は行っていないようだ。（じつは、ここを理解するのが一番難しかった） Ising計算自体は昔からある手法で、ひとことで言うと「最適解だけ」を求める計算方法かと思う。方程式を因数分解して、その中の最小か最大の解だけを求めるような処理になる。方程式を解かなくとも、全要素をランダムに振ってみて、評価関数が最適値になるようなパラメータセットを求めるような計算方式と言えばよいだろうか。もちろん局所解は避けなくてはならないので、テクニックが必要になる。もう少し広く言うと、シミュレーテッドアニールと呼ばれる分野かと思う。量子コンピュータを用いるIsing計算は、量子アニーリングとも呼ばれている。
日本からは、10年ほど前にIsingマシンと呼ばれる計算システムが、日立と富士通から発表されていたと記憶している。日立の方式はISSCCで発表されていたと思うが、プロセッサのキャッシュメモリに使うSRAMを用いた方式で、簡易に大規模なIsing計算を行う。最初にISSCCで発表されたときは、何をやっているのか正直さっぱりわからなかったというのを覚えている。その後、富士通からは別の方式で設計された、デジタルアニ―ラユニット(DAU)というプロセッサが出てきたと思う。良く知られた応用分野としては、サラリーマン巡回問題がある。道路の混雑状況とか、高速道路を使うか、などの条件を考慮したうえで、どのような経路で巡回すると最短の時間(またはエネルギーやCO2排出量など)になるかということを、状況が変化する前に解く必要がある。他にも、作った後で何に使えるかという逆問題探索が行われていたと記憶しているが、当時はそれくらい新しい計算力だったということだろう。
今回のNVIDIA Isingは、上記のようなIsing計算は行っていないようだ。QPU内にある量子ビットの特性をあらかじめ学習して生成AIモデルに反映しておき、QPUの量子ビットではなく、周辺の読出し(測定)や制御装置に対して、計算前にキャリブレーションをかけたり、計算途中のノイズ除去を行っていると見られる。本来ならIsing計算で、どの量子ビットの測定や制御が外れ値になったかを求めるのかもしれないが、これをAIで高速に予測することで、Ising計算することなく対応している。Ising計算の代わりをするAIモデルは、NVIDIA謹製 AI５層のケーキのなかでは、上から２番目のモデル層となる。ここのレイヤはオープンモデルとして提供される方針となっているので、NVIDIA Isingもオープンソースとなっている。
話は変わるが、サムスンの話題。サムスンの2nmプロセスの歩留まりが55%まで到達したようだ。業界的には、６割を超えると顧客からの受注が可能と見られている。TSMCの2nm歩留りは60～70%となっているようで、サムスンとしてはもう少しといったところか。Qualcommの次世代Snapdragon 8 Elite Gen6は２nmプロセスで製造すると見られており、サムスンに委託するのではないかと言われてが、TSMCになったようだ。
