Welche LRZ-Systeme wurden eingesetzt? Chung: Wir starteten das Projekt vor etwa einem Jahr und haben zunächst an verschiedenen Systemen Proberechnungen durchgeführt, um diese auf immer größere Moleküle zu skalieren. Von Euro-Q-Exa kamen daher erst 10, dann 30 und schließlich 52 Qubits zum Einsatz. Außerdem haben wir mit HPC-Ressourcen aus der BEAST-Testumgebung gerechnet, die auch GPU enthielten und eine direkte Verbindung zum Euro-Q-Exa-System bot. In der Pipeline dieses Anwendungsfalls gibt es rechenintensiven Schritte, die als Nachbearbeitung bezeichnet wird und für dessen Beschleunigung GPUs notwendig waren. Deren Anzahl steigerten wir erst mit den BDAI-Systeme und schließlich mit denen von NVIDIA auf bis zu 1200. Wir wollten so herausfinden, ob die Skalierung der Systeme überhaupt Vorteile bei der Berechnungen bringt oder nicht.

Aber Quantencomputer und HPC- sowie KI-Systeme basieren auf unterschiedlichen mathematischen Verfahren.
Chung: Wie die Simulationsaufgaben auf verschiedene Computerarchitekturen verteilt werden, hängt von der rechnerischen Komplexität einzelner, molekularer Teilprobleme ab. Daher klären wir zuerst alle notwendigen Aufgaben, entwickeln eine Pipeline für die Vor- und Nachverarbeitung der Daten und entscheiden dann, welche Kombination aus Algorithmus und Architektur für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Für die Teile einer solchen Molekülsimulation, die klassisch berechnet werden sollen, setzen wir auf etablierte, validierte Open-Source-Software sowie auf Strukturmodelle, die anerkannt sind im Fachbereich. Beim hybriden Rechnen muss dieses Abstraktionsniveau und die strenge Validierung zwingend auch beim Übergang zu Quantenarchitekturen erhalten bleiben. Zurzeit entstehen dafür verschiedene Frameworks und Bibliotheken, die diese technische Verbindung unterstützen und den Reifegrad der Software sichern. In unserem Projekt haben wir dafür CUDA-Q eingesetzt, um eine einheitliche Entwicklungsumgebung für alle Technologien bereitzustellen.

Unterscheiden sich  Ergebnisse aus den  verschiedenen Systemen? Wie?
Chung:  Ein Quantencomputer gibt kein einzelnes Ergebnis wie ein klassischer Computer aus, sondern schätzt die Wahrscheinlichkeit möglicher Resultate. Am Ende liegen aber digitale Rechenergebnisse vor, mit denen wir gut arbeiten können. Wichtiger als die Ergebnisse ist die Frage, welches System für welchen Teil der Berechnung am besten geeignet ist. Supercomputer liefern beste Ergebnisse bei rechenintensiven Aufträgen, sie verarbeiten große Mengen an Daten und führen umfangreiche Berechnungen aus, durch ihre parallelisierte Architektur auch in zahlreichen Wiederholungen. Quantencomputer sind zurzeit durch die Anzahl verfügbarer Qubits begrenzt, daher können sie noch keine sehr großen Berechnungen im Alleingang bewältigen. Die Herausforderung liegt also darin, dass wir die besonders komplexen und schwierigen Teile einer Berechnung identifizieren, die sich fürs Quantencomputing eignen.

Zurzeit wird ein weiteres Euro-Q-Exa-System am LRZ installiert, das die Rechenkraft von 150 Qubits bietet: Könnte man damit diese Molekular-Simulation vollständig auf dem Quantencomputer ausführen und macht das Sinn?
Chung: Das wäre grundsätzlich möglich, würde aber eine grundlegende Neugestaltung der ganzen Pipeline erfordern, damit diese nativ auf einem Quantencomputer laufen könnte. Noch ist die die Anzahl der Qubits eingeschränkt, auch angesichts der aktuellen Fehlerraten ist es noch nicht realistisch, sich ausschließlich auf Quantenhardware zu verlassen. Deshalb ist ein hybrider Ansatz – die Integration von HPC, KI und Quantencomputing – so überzeugend, und genau das ist auch das Ergebnis unseres Projekts. Dieses war auf hybrides Rechnen und die Zusammenarbeit von verschiedenen Technologien ausgerichtet. Ob es Sinn macht, die Molekular-Simulation auf einem größeren System wie das Euro-Q-Exa-System 2 auszuführen, werden Chemiker und Biologinnen entscheiden. Ich könnte mir vorstellen, dass ein größeres System die aktiven Regionen von aGPCRs und ihre Funktionsweisen noch detaillierter modellieren könnte. (LRZ | vs)

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