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大阪大学量子信息与量子生物学研究中心（QIQB）与 Fixstars 公司的研究团队，完成了全球规模领先的、面向量子化学的经典计算机量子电路模拟。研究团队动用多达1024 颗 NVIDIA H100 GPU，突破了此前基于状态向量的量子电路模拟40量子比特的壁垒，拓展了可用于开发、测试未来容错量子计算机算法的分子体系范围。
研究团队通过量子比特精简技术，对水分子实现了42 自旋轨道体系模拟，创下迄今最大问题规模纪录。以铁硫分子（Fe₂S₂）完成41量子比特纯电路规模基准测试，超越了此前40量子比特的上限。开发出全新并行计算方法，攻克 GPU 间通信瓶颈，最大限度发挥大规模 GPU 集群性能。
能够自主纠错的量子计算机，即容错量子计算机（FTQC），有望实现经典计算机难以完成的量子化学计算。这类计算在药物研发、先进材料开发等领域至关重要，需要对复杂分子的电子结构进行高精度建模。但在相关硬件问世前，面向其设计的量子算法必须先通过经典模拟完成开发、测试与验证。
量子相位估计算法（QPE）是众多量子算法的核心子程序。在量子化学中，它可用于求解分子系统能级；随着电子与轨道数量增加，经典计算机完成这一任务的难度会呈指数级上升。该团队重点研究迭代量子相位估计（IQPE），这一改进版本可实现相同目标，且所需量子比特更少。研究人员在名为chemqulacs-gpu的量子化学电路模拟器中实现了该算法。
该研究团队由大阪大学 QIQB 的Wataru Mizukami教授、技术助理Shoma Hiraoka、技术助理Sho Nishida，以及 Fixstars 公司的Yusuke Teranishi组成。模拟在日本产业技术综合研究所（AIST）运营的ABCI-Q系统上开展，该平台为项目提供了最高 1024 颗 NVIDIA H100 GPU。在限时 48 小时的计算窗口内，研究人员攻克一系列技术难题，最终完成模拟。
“协同使用 1024 颗 GPU 开展大规模量子电路模拟在技术上极具挑战性，在有限的 48 小时计算窗口中，我们反复遇到意料之外的问题。”Mizukami 教授表示，“令我欣慰的是，在 Yusuke Teranishi 与 Shoma Hiraoka 两位年轻研究者的带领下，团队始终坚持不懈，加之 ABCI-Q 运营团队的及时支持，我们最终取得了这项全球领先成果。希望这一突破能加速量子算法的研发。”
将量子电路模拟分布到数百颗 GPU 上运行的核心技术障碍，是通信开销。当量子状态向量被拆分到多个设备时，涉及非局域量子比特的门操作需要在 GPU 间交换数据，进而形成瓶颈，抵消增加硬件带来的收益。Fixstars 公司提供了 GPU 性能分析与优化技术以解决该问题，通过优化模拟代码，攻克了复杂的 GPU 间通信瓶颈，实现了大规模高效电路运行。
本次成果的两大核心突破分别体现了不同维度的价值。42 自旋轨道水分子模拟通过量子比特精简技术，处理了相对复杂的电子结构问题，验证了该平台面向实用量子化学场景的应用能力。未采用精简技术的 41 量子比特 Fe₂S₂电路，则直接衡量了电路模拟能力的上限，证实该系统可突破量子化学领域状态向量法此前 40 量子比特的瓶颈。
QIQB 主导本次研究，并开发了在 GPU 集群上经典模拟 IQPE 量子电路的方法，包括连接量子化学层与模拟层的接口。Fixstars 公司负责在 ABCI-Q 平台上优化模拟代码与性能调优，解决了大规模节点下制约效率的 GPU 间通信瓶颈。
通过扩大量子化学电路的经典模拟规模，这项研究为算法开发者提供了更丰富的分子测试基准。随着容错量子硬件不断进步，在日趋复杂的系统上测试与优化算法，将成为把理论量子优势转化为药物设计、清洁能源材料等领域实际成果的关键。
