11、基于GPU集群的量子计算机模拟与口述历史视频篡改检测

基于GPU集群的量子计算机模拟与口述历史视频篡改检测

基于GPU集群的量子计算机模拟

在量子计算机模拟领域，GPU集群发挥着重要作用。下面将详细介绍相关的方法、工作流程以及实验结果。

数据局部性方法

假设GPU集群由2M个节点组成，每个节点包含2D个GPU设备，且每个设备能存储2L个状态振幅。为每个节点分配一个MPI进程，节点具有MPI排名am（m ⊆ (0, M - 1)，m ⊆ Z），节点内的每个GPU设备有设备排名adn（dn ⊆ (0, D - 1)，dn ⊆ Z），通过公式ad = am * 2D + adn可得到设备的全局排名。

在二进制表示中，振幅地址由本地地址L = (xL - 1…x0)和存储它的GPU排名R = (x(M + D - 1)…x0)组成。执行量子门操作时，若对第j个量子比特执行操作，需要更新2L + D + M个振幅。当j < L时，该量子比特为本地比特，操作过程无通信；当L ≤ j < L + D时，为节点内非本地（IN）量子比特，操作需要GPU间通信；当j ≥ L + D时，为节点外非本地（ON）量子比特，操作需要MPI进程间通信，且IN的数据传输速度远快于ON。

为减少GPU集群通信，采用将非本地量子比特与本地量子比特交换的方法。交换过程分三步：
1. 将数据从设备复制到主机。
2. 对数据重新排序和打包，若交换列表包含ON量子比特，则在节点间传输数据。
3. 将数据从主机分发到设备。

在第二步中，提出了两种方案：
- 方案A ：
1. 计算组内节点的排名。
2. 通过