ABCI-Qの挑戦

量⼦・AIハイブリッド技術のテストベッド構築と共通ライブラリ整備
国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所
⾼野 了成
2024-02-06 PCクラスタコンソーシアム HPC/AI OSS活⽤ワークショップ

世界最⼤級・超省電⼒・オープンＡＩインフラストラクチャABCI
n 産総研は2000年代初頭からスパコン研究開発を継続

2017〜
AIST AI Cloudn 特に近年AIの計算需要に応え、同時に運⽤・管理コストの圧縮を実現する省電⼒AIスパコンに取り組む(ABCIの前身)
省電⼒AIスパコン研究

2

AIを試す
場がない

AIの実需要がない

n ⼀⽅で、当時AIについては産業界の関⼼の⾼さの割産業界のAI導⼊が進まない に導⼊が進んでいないという課題があった

AI Bridging Cloud Infrastructuren AI橋渡しクラウド（ABCI）︓膨⼤な計算とデータを要するAIをすみやかに試す「場」を提供し、我が国における産学官によるＡＩ研究開発と社会実装を加速するオープンイノベーションプラットフォームn2018年8⽉1⽇ 運⽤開始
2021年5⽉10⽇ 2.0運⽤開始

⾼い計算能⼒を活⽤した⼈⼯知能技術の研究開発・実証、社会実装の推進、ＡＩ分野の最重要課題への挑戦が⽬的
経産省「⼈⼯知能に関するグローバル研究拠点整備事業」（2016年）の⼀環として整備
n 経産省「⼈⼯知能に関する橋渡しインフラ拡張」により2021年にアップグレードを実現
n2広帯域・低遅延 計算ネットワーク (InfiniBand)

ＡＩに特化したハードウェア・ソフトウェア構成と先進的取組み
計算ノード (Ａ)GPU (A100) 計 960 個

n 多数の計算ノード・GPUを使った⼤量データの⾼速な並列処理に特化したハードウェア構成p

⾼速なAI計算に不可⽋な⾼性能GPUp

広帯域・低遅延な計算ノード間通信p

⼤容量・広帯域・⾼可⽤性ストレージn AI研究開発を効率化し、新規ユーザの敷居を下計算ノード (Ｖ)GPU (V100) 計 4,352 個

⼤容量ストレージ (34PB+17PB)

げるソフトウェア構成と先進的な取り組み
p

最先端のミドルウェアや並列化コンパイラ、最新のGPU向け開発環境や深層学習のツール類を提供

p

ABCIに最適化された「コンテナ」開発により分散並列学習などの最先端技術をユーザが簡単に利⽤可能にp

データと学習済みモデル、実⾏環境をひとまとめにしてAI開発を容易にするABCI上のサービス「AIハブ」の⼀部機能がすでに提供（ABCIデータセット）

産総研がこれまで培ったスパコン構築・運⽤のノウハウが、⽇本を代表する「⾼性能」で「使いやすい」 AIスパコンの実現を可能にした

3

ABCIの今後の⽅向性• 2010年代は第3次AIブーム、そして第2次量⼦コンピュータブームであり、現在進⾏中• ⽣成AIや量⼦コンピューティングといった研究開発のニーズに応じて2系統に進化• 実世界基盤モデル開発向け⼤規模クラウド基盤（ABCI3.0「シンABCI」）• 量⼦・AI融合処理向け⼤規模クラウド基盤（ABCI-Q）
2011 D-Wave

2023 48論理量⼦ビット

2019 量⼦超越性

2025 ABCI-Q
2018 ABCI2012 AlexNet

2015 AlphaGol 深層学習l 強化学習l 確率的探索法
l シミュレーション

2021 ABCI2.02024 ABCI3.02023 ChatGPTl トランスフォーマーl 基盤モデルl リファインメント
l Self-Supervisionl RLHFl ⽣成AI4

5

量⼦コンピュータの研究開発動向• ここ数年で量⼦コンピュータを「使う」時代になった。
• IBM Q Experience (2019)、Amazon Braket (2019)等• 実⽤化はまだ先だが、先⾏者利益を確保しようと研究開発が熱を帯びている。

Number of Physical Qubits

量⼦コンピュータの開発ロードマップ

量⼦アルゴリズムとハードウェアのギャップ

Superconductivity (IBM, Google, Rigetti)
Silicon (Silicon Quantum)
Trapped-Ion(IonQ)
Cold-atom(QuEra)

IBM Condor （1121量⼦ビット）Year“Closing the Gap between Quantum Algorithms and Machines by
Breaking Systems Abstractions,” Fred Chong@Univ. of Chicago

5量⼦コンピュータの研究開発動向

6• 量⼦アニーリング• イジングモデルを物理の法則等を利⽤して解く。
• 量⼦インスパイアデバイス（富⼠通、NEC、東芝、⽇⽴等）はビジネス実証レベルに。
• 例）組合せ最適化、ボルツマンサンプリング• NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）• 問題の分割や、⼩さい量⼦プログラムと統計処理・最適化を組み合わせて、能⼒が限定的な現在の量⼦コンピュータを使う⽅法が模索される。
• 量⼦コンピュータを使うメリットがあるかは懐疑的。
• 例）VQE（変分量⼦固有値ソルバ）、QAOA（量⼦近似最適化）、QNN（量⼦ニューラルネットワーク）• FTQC（Fault Tolerant Quantum Computer）• エラー耐性がある量⼦コンピュータ。
• 例）Shorの素因数分解アルゴリズム、Groverの探索アルゴリズム、QPE（量⼦位相推定）、HHLアルゴリズム

6

7

量⼦コンピュータの研究開発動向• 近年、エラー訂正技術の研究が熱い。
• Harvard⼤、QuEraらによる48論理量⼦ビットの実現が話題に。
• FTQCアルゴリズムの研究が加速し、スパコンを⽤いた量⼦回路シミュレーションの重要性が⾼まるのではないか。
• 48量⼦ビット→4PiBメモリが必要（GPU数万基に相当）

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06927-3h7

ABCI-Q︓量⼦・AI融合処理向け⼤規模クラウド基盤• 産総研AI橋渡しクラウドABCIの構築・運⽤ノウハウを活かし、量⼦・古典アニーリ
ングマシン・量⼦コンピュータを融合した量⼦・AIクラウドを構築・運⽤➤ 古典アニーリングマシン商⽤化に向けたユースケース探索・評価➤ ⼤規模量⼦回路シミュレータ、イジングマシンを活⽤した量⼦AIライブラリ開発➤ 様々な量⼦コンピュータ技術を試⽤・評価できる場の創出
古典アニーリングマシン（量⼦インスパイア）☁☁

量⼦アニーリングマシン

量⼦回路シミュレータ
ABCI-Q(GPUスパコン）☁•H
α |000⟩+β |111⟩

量⼦コンピュータ

H× ••H|0⟩×|1⟩•|0⟩! "# $\..
.

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量⼦・AIクラウドを企業等に提供し、AI、エネルギー、材料、⾦融、バイオなどの様々なユースケースを創出→事業化⽀援・スタートアップ創出

910

量⼦・AI融合研究棟＠つくば
オフィスエリア

インキューベーション機能

２F︓連携スペース• 連携者の滞在• オフィス、分室等の設置

多様なステイクホルダーの結節点• ユーザ• ベンダー• サプライヤー• 産学官• VCなど３F︓産総研研究者• 本部機能• 連携⽀援⼈材• 多様な専⾨⼈材

中⼼部に設置した交流スペース

NEC/産総研
量⼦アニーリングマシン

量⼦コンピュータ

計算能⼒
エクサAIFLOPS級
イジングマシン(アニーリング)• 量⼦回路シミュレータ• AI, 古典ソルバなど•••

ABCI-Qを設置

超⾼速インターフェース

量⼦アニーリング
量⼦ゲート
ü 超伝導
ü イオントラップ
ü 中性原⼦
ü 光量⼦など

古典・量⼦ハイブリッド計算基盤

量⼦コンピュータの設置
10

11

量⼦・AI共通ライブラリの開発と整備• 「量⼦未来社会ビジョン」では、量⼦技術を社会経済システム全体に取り込み、従来型（古典）技術システムとの融合（ハイブリッド）を図ることにより、我が国の産業の成⻑機会の創出・社会課題の解決につながると提⾔されている。
未来社会における量子技術によって創出される価値（量子技術活用イメージ）• 量⼦コンピュータを、古典コンピュータのみでは量的・質的に解けない問題を現実的な時間で解く「アクセラレータ」として活⽤し、従来のAI技術と組み合わせることで、計算能⼒の⾶躍的な向上やデータ利⽤の⾼度化を実現することが可能になる。
• 量⼦・AIハイブリッド技術を活⽤したアプリケーションの創出を促進するには、さまざまな⽤途に再利⽤可能な形でアルゴリズムを実装した共通ライブラリの開発と、継続的な管理体制の構築・整備が必要である。
（出典）内閣府 量⼦未来社会ビジョン概要
人と環境の調和
Sustainability

経済成長
Innovation

生活サービス工場••••

心豊かな暮らしWell-being

スマートファクトリ
物流最適化
ICの製造と設計
セキュアなインフラ情報管理

••
•
•
•

創薬・医療

高精度天気予報
広告戦略
消費者行動
BMI
セキュアビデオ会議

••
•
•
•

創薬・製薬
テーラーメイド医療
高感度診断
高感度MRI
高セキュア通信・セキュアクラウド

量子コンピュータ

従来型コンピュータ

物流••
•

材料科学

配送機体の配置・稼働計画
ルートの再最適化
在庫管理

•
•
•

交通•
•
•
•

新機能材料の開発
化学反応の最適化
触媒と酵素の設計

金融

••
•
•

マルチモーダルシェア/Maas
交通シミュレーション
自動運転
EV利便性向上

エネルギー

安全・安心

•
•
•
•

高セキュア通信・セキュアクラウド
災害対策
災害予測
防衛分野の活動

取引戦略
ポートフォリオ最適化
不正検出
高セキュア通信・セキュアクラウド••••

スマートグリッド
高効率・高機能な電池材料
EV省エネ化
セキュアなインフラ情報管理

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5

11

NEDO量⼦・AI ハイブリッド技術のサイバー・フィジカル開発事業

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研究開発項⽬①︓量⼦・AIアプリケーション開発・実証
テーマ名

開発分野

量⼦・AI次世代創薬

素材開発

量⼦・AIハイブリッドによる創薬向け⼤規模Virtual Screening法の開発

素材開発

⾼柔軟性薬剤分⼦の結晶構造予測システム

素材開発

量⼦・AI⽀援による機能タンパク質最適化技術の研究開発

素材開発

量⼦⽣成AIによる半導体製造⽤新材料開発

素材開発

⾼次リサイクルシステム構築を志向する解体性接着技術開発

素材開発

物流現場における⼈間機械協調作業のためのデジタルツイン量⼦最適化

物流・交通

量⼦+古典AIによる物流業務効率化のアプリケーション開発

物流・交通

製造における異常検知技術の研究開発

製造

量⼦・AIによるポスト5G・6G⽤メタサーフェスデバイスの研究開発

製造

研究開発項⽬②︓量⼦・AI最適化等に向けたライブラリ開発
テーマ名

実施機関

量⼦・AIハイブリッド技術の活⽤を加速する共通ライブラリ基盤の研究開発(ブラックボックス最適化共通ライブラリの研究開発)

学校法⼈慶應義塾量⼦・AIハイブリッド技術の活⽤を加速する共通ライブラリ基盤の研究開発(量⼦機械学習共通ライブラリの研究開発)

国⽴⼤学法⼈東北⼤学

量⼦回路分割ライブラリ

PwCコンサルティング合同会社

量⼦・AIハイブリッド技術の活⽤を加速する共通ライブラリ基盤の研究開発

国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所、株式会社⻑⼤

12

13

量⼦・AI共通ライブラリの開発と管理体制の整備• 共通ライブラリを試⾏してその効果を実感できる「場」をABCI上に構築し、ユースケース創出から共通ライブラリの開発・維持を持続的に実施する体制構築を⽬指す。
• ⼀般的なAI技術者が使い慣れた環境（Jupyter Notebook、VS Code等）から、量⼦・AIハイブリッド技術を利⽤・評価できる共通ライブラリ利⽤環境を提供する
ことで、社会実装フェーズへの移⾏の円滑化を⽬指す。
量⼦AIアプリ<素材開発>

量⼦AIアプリ＜製造＞

量⼦AIアプリ＜物流・交通＞

共通ライブラリ1

共通ライブラリ2

共通ライブラリ3<ブラックボックス最適化><量⼦機械学習><量⼦回路分割>

共通ライブラリ利⽤環境アプリ開発者
Jupyter notebook

量⼦・AIハイブリッド技術を活⽤したユースケースの創出

VS Codeライブラリ開発者（量⼦・AIソフトウェア群、運⽤⽀援ツール）
量⼦回路
シミュレーション

産総研ABCI

GPUベース
イジングマシン

古典コンピュータ

リポジトリ (github等)

量⼦コンピュータ

共有ライブラリカタログ、ソースコード、ドキュメント、チュートリアル、サンプルレシピ

ミドルウェア開発者（他NEDO事業等との連携）
ハードウェア開発者（他NEDO事業等との連携）

13

14

量⼦HPCソフトウェアスタック• 量⼦・AI融合アプリケーションをHPCと量⼦コンピュータから構成されるシステム上で効率的に実⾏するミドルウェア含むソフトウェアスタックが必要。

量子コンピューティングエコシステム構築に向けたソフトウェアオープンプラットフォーム

量⼦コンピューティングエコシステム構築に向けた
顧客課題から各種計算手法までを階層として可視化し、ソフトウェアオープンプラットフォームがソフトウェアオープンプラットフォームの検討（Q-STAR）
形成できる領域を議論中。各社のサービス領域をマッピングし、今後仮説構築予定。

問題/データ

実課題

顧客課題

ソフトウェアアプリケーションUI

グリーン
エネルギー
マネジメントロジス
ティクス

ハードウェア

具体例

Material
InformaticsアプリケーションAPI

金融シミュレーション

計算
物質化学

予測、分類、生成、最適化

API

典型問題に持ち込んで解くノウハウ（使い方、選択） ／複合的な手法で問題を解く ／ アルゴリズムデザイン

部分問題への分割

典型問題

ブラックボックス最適化（FT）

典型的タスク

TSP等

画像認識等

個別の典型問題をうまく解くノウハウ
変分量子アルゴリズム／QAOA
for NISQ

モデラーで正規形に変換

SA
タブー
サーチ等

各種
計算機

N.Saurabh, et al. “A Conceptual Architecture for a Quantum-HPC
Middleware,” IEEE QSW 2023

正規形 QUBOLPMILPPhase
estimation
固有値問題

モンテカルロシミュレーション

Grover’salgorithm

量子技術統合フレームワーク
古典ソルバー

アニーラFW/SDK
疑似量子アニーラ

古典計算機

量子アニーラ

ゲート型量子計算フレームワーク/SDK
エラー緩和等

エラー訂正アルゴリズム

NISQ

FTQC

機械学習
機械学習
フレームワーク

並列計算ライブラリ(CUDA等)古典計算機©2023 Q-STAR, Quantum STrategic industry Alliance for Revo14

5年前はAIとHPCの融合と⾔っていた、、、

15• 2010年代にはいろんな深層学習フレームワークが存在したが、現在はPyTorchにほぼ集約。
• 量⼦コンピューティングも同じ流れを辿っていくのでは。
• ユーザ環境をコンテナ、環境モジュール、Spackでカスタマイズできれば、⼤抵のニーズは満たせる。
6Basic Requirements for AI Cloud System
BD/AI User Applications
MachineLearning
Libraries

Graph
Computing
Libraries

Deep
Learning
Frameworks

WebServices

Python, Jupyter Notebook, R etc. + IDL
Numerical Libraries
BLAS/Matlab

BD Algorithm
Kernels (sort etc.)

Fortran・C・C++
Native Codes

MPI・OpenMP/ACC・CUDA/OpenCL
Parallel Debuggers and Profilers
PFS

Lustre・GPFSDFS
HDFS

Batch Job
Schedulers

RDB

PostgreSQL

CloudDB/NoSQL
Hbase/MondoDB/Redis

Workﬂow
Systems

SQL

Hive/Pig

ResourceBrokers

Linux Containers ・Cloud Services
Linux OS
IB・OPAHigh Capacity
Low Latency NW

Local Flash+3D
XPointStorage

X86 (Xeon, Phi)＋Accelerators e.g.
GPU, FPGA, Lake
CrestApplication
ü Easy use of various ML/DL/Graph frameworks fromPython, Jupyter Notebook, R, etc.
ü Web-based applications and services provision
System Softwareü HPC-oriented techniques for numerical libraries,
BD Algorithm kernels, etc.
ü Supporting long running jobs / workflow for DLü Accelerated I/O and secure data access to large
data sets
ü User-customized environment based on Linuxcontainers for easy deployment and reproducibility
OSHardwareü Modern supercomputing facilities based on commodity
components

ABCIソフトウェアスタック
基本ソフトウェア
Operating System

CentOS, RHEL

Job Scheduler

Univa Grid Engine

Container Engine

Docker, Singularity

MPI

OpenMPI, MVAPICH2, Intel MPI

Development toolsIntel Parallel Studio XE Cluster Edition, PGI Professional Edition, NVIDIA CUDA SDK, GCC, Python, Ruby, R, Java, Scala, Perl

Deep Learning

Caffe, Caffe2, TensorFlow, Theano, Torch, PyTorch, CNTK, MXnet, Chainer, Keras, etc.

Big Data Processing

Hadoop, Spark

コンテナサポートn 2つのコンテナエンジンをサポート• Docker: 最もユーザベースが⼤きい• Singularity: ローレンスバークレー国⽴研究所で開発されHPC分野での利⽤が広まりつつあるn コンテナをベースとしたソフトウェアエコシステムの活⽤• グローバルコミュニティで開発された最新の成果をすぐにABCI上で試せる• ABCIで開発したコンテナをグローバルコミュニティに還元することも容易
n ABCIに最適化されたコンテナの開発・提供• ABCIに最適化されたChainerMN、NNablaをはじめとする分散ディープラーニングフレームワークをコンテナ化することで、誰でも⼤規模データを使ったディープラーニング応⽤に取り組むことが可能に。

15

16

量⼦AIソフトウェアスタック• 量⼦・AI融合アプリケーションをHPCと量⼦コンピュータから構成されるシステム上で効率的に実⾏するミドルウェア含むソフトウェアスタックが必要。
Quantum-AI Hybrid Applications
Jupyter Notebook,
Open onDemandQuantum-AI Libraries
Quantum Frameworks: Qiskit, Cirq, QURI
Parts, Amplify SDK, CUDA Quantum
Quantum Circuit Simulator: cuQuantum,
JUQCS, Qulacs

AI Frameworks:
PyTorch, Jax,Tensorﬂow

Communication
Library: MPI,
NCCL

Workflow Orchestrator: Covalent
Qiskit runtime,
Braket jobs

Quantum
Resource

Job Scheduler: GridEngine, PBS Pro, Slurm
Container Engine: Docker, Singularity
Quantum
Inspired Resource

Classical Resource16

17

ワークフローオーケストレータ Covalent• Agnostiq社を中⼼に開発されているOSSワークフローオーケストレータ• IBM Quantum、Amazon Braket、Slrumなどに対応• GridEngine⽤Executorプラグインを新規開発。OSS化予定• 巡回セールスマン問題、ブラックボックス最適化

ABCI

タスクの実⾏
GridEngine
Executor

実⾏結果

GridEngine
SSH

CovalentのABCI対応

ジョブスケジューラ

TSPのワークフローグラフ

Jupyter Notebookでの実⾏

17

18

量⼦・古典ハイブリッドジョブ• 量⼦・古典アルゴリズム（VQE、QAOA）では、量⼦ジョブの待ち時間により実⾏時間が律速される。
• Qiskitのハイブリッドジョブ• セッションを利⽤することで、後続するジョブの優先度が上がり、待ち時間を削減可能。
• ただしIBM Quantumを使う場合のみ有効。

QAOA (MaxCut問題) 4量子ビット、2イテレーションの実行時間 [秒]
QPU

iter.

Classic

Quantum

Subtotal

subtotal

job wait

quantum seconds

osaka

1

2.3

2630.02531.6

17.0

osaka

2--

64.4

17.0

kyoto

1

1.7

508.3404.8

17.0

kyoto

2--

69.5

17.0

brisbane

16.1

5242.45153.817.0

brisbane

2--

54.6

17.0

18

量⼦回路シミュレーションの活⽤

19• 量⼦回路シミュレーションでは、量⼦ビット数を増やすと指数関数的に実⾏時間、及びメモリ使⽤量が増加する。
• NVIDIA cuQuantumによる加速が有効。
• GPUの活⽤のみならず、マルチGPU・マルチノード対応も可能。

平均190秒

平均2秒

19

世界トップレベルの⾼速量⼦回路シミュレーション• ABCI上で512GPUを⽤いた世界最速の41量⼦ビット量⼦回路シミュレーションを実施• NVIDIA合同会社と産総研の共同グループによるABCIグランドチャレンジの成果

multi
nodes

singleGPU

singlenode

cuQuantum Appliance mul.-node weak scaling
performance from 30 to 40 qubits for complex 64

⾼速More than 3x faster than SoTA (mpiQulacs on
A64FX-based cluster)

開発された量⼦回路シミュレータはNVIDIAより公開、ABCI上で誰もが利⽤可能
https://www.digiarc.aist.go.jp/publication/quantum/20221219.html
https://developer.nvidia.com/blog/best-in-class-quantum-circuit-simulation-at-scale-with-nvidia-cuquantum-appliance/

20

WebUIによる量⼦プログラミング

21• Webブラウザで動作する量⼦シミュレータ（ライブプログラミングアプリ）QniのバックエンドとしてABCIを利⽤可能にした。
• https://github.com/qniapp/• Open onDemandアプリ化も実施した。
• 3/18のHPC研究会で発表予定（中⽥他「AI橋渡しク
ラウドにおけるWebUIと量⼦コンピューティングサービスの導⼊」）

21

おわりに

22

• 産総研G-QuATは、量⼦プロセッサ製造、システム化、サプライチェーン、計算基盤、ユースケース、標準化に⾄る⼀貫した量⼦⼯学(QuantumEngineering)を推進し、国内外の産業界とともにグローバル産業エコシステムの構築を実現する「世界で唯⼀無⼆の研究センター」を⽬指す。
• 量⼦コンピュータ技術の実⽤化・商⽤化を加速するための戦略的計算基盤としてABCI-Qを整備する。
• 量⼦コンピュータ分野においてもオープンソースソフトウェアの活⽤は重要であり、HPCソフトウェアスタックとの融合は重要な研究課題になる。

22

謝辞︓この成果の⼀部は、国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「量⼦・ＡＩハイブリッド技術のサイバ－・フィジカル開発事業」（JPNP23003）の委託事業の結果得られたものです。

23