|
據悉，昇思MindSpore開源社區將于 2025 年 12 月 25日在杭州舉辦昇思人工智能框架峰會。本次大會的AI for Science創新論壇策劃，將會分享基于昇思MindSpore的在AI科學計算領域的前沿成果，歡迎現場交流。本文介紹MindSpore Quantum在量子化學領域的效率提升。 在量子化學模擬中，隨著系統規模擴大，希爾伯特空間維度的指數級增長給經典驗證帶來了算力瓶頸。針對這一問題，MindSpore Quantum 推出了 mqchem 模擬器。該模塊利用化學體系中的粒子數守恒定律，將計算限制在有效的量子態子空間內，從而在經典硬件上顯著減少了模擬所需的內存與時間，為開發和驗證復雜分子的量子算法提供了高效的工具。 量子化學研究領域的挑戰 量子計算的最初靈感，來源于物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）對微觀世界模擬的深刻洞察：“自然不是經典的，如果你想模擬自然，你最好讓它成為量子力學的。” 在藥物設計、催化劑研發等領域，核心任務是求解多電子體系的薛定諤方程。理論上，量子計算機能夠利用量子比特的疊加與糾纏特性，天然地模擬微觀粒子的強關聯作用。但在當前的含噪聲中等規模量子（NISQ）時代，量子硬件資源依然稀缺且充滿噪聲。因此，在經典計算機上構建高性能的量子模擬器，成為開發和驗證量子算法不可或缺的環節。 然而，經典模擬器面臨著巨大的挑戰。隨著電子數量增加，描述系統所需的希爾伯特空間維度呈指數級爆炸式增長，這被稱為“維數災難”。為了在有限的經典算力上驗證未來的量子算法，MindSpore Quantum 推出了專注于化學場景的 mqchem 模擬器。它旨在通過軟件算法層面的優化，讓開發者能夠在經典硬件上更高效地運行如 變分量子本征求解器（VQE） 等前沿算法。 對于熟悉AI的開發者，VQE可以被理解為一個量子版本的神經網絡訓練過程： • 模型構建：參數化的量子線路（Ansatz）類比于神經網絡模型； • 目標函數：分子的基態能量期望值類比于Loss函數； • 優化迭代：通過經典優化器更新線路參數，直至能量收斂。 核心技術：利用物理守恒量加速經典模擬 通用的全振幅量子模擬器為了模擬任意量子系統，通常基于2^n維的全空間構建。這種“通用性”在模擬特定化學問題時，變成了巨大的算力負擔。因為在非相對論量子化學中，分子體系遵循粒子數守恒定律——無論電子如何在軌道間躍遷，電子的總數量是恒定的。這意味著，在全空間的經典模擬中，絕大多數計算資源被浪費在了物理上無效的狀態上。為了解決這一計算資源冗余的問題，MindSpore Quantum 的 mqchem 模擬器利用粒子數守恒的物理特性，不再構建全希爾伯特空間，而是將模擬限制在有效的量子態子空間（即組態相互作用空間）內。通過這種方式，mqchem 模擬器避免了對物理上無效狀態的存儲與運算，從而能夠更高效地在經典計算機上處理化學模擬任務。 讓我們以一個擁有 20個自旋軌道 且填充了 10個電子 的分子體系為例，對比通用模擬器與 mqchem模擬器的區別： • 通用模擬器（全空間）：必須開辟2^n（約105萬）維的內存空間。它機械地處理從|00...> 到 |11...1>的所有狀態，哪怕其中包含大量“3個電子”或“15個電子”這種在化學反應中不可能出現的無效態。 • mqchem 模擬器（CI子空間）：利用物理先驗知識，采用組態相互作用（Configuration Interaction, CI）基，僅構建和存儲電子總數守恒的量子態。此時，需模擬的空間維度縮減為C(20,10)（約18萬）。 通過這種基于物理守恒的優化，模擬所需的向量維度直接降低了約82%。 需要強調的是，這種優化是針對經典模擬器的加速策略（真實的量子計算機不需要這種優化，因為它天然并行）。mqchem 模擬器在底層針對這種緊湊向量表示實現了專用的算子適配（如 UCCExcitationGate）。由于避免了對無效狀態的冗余計算，且向量長度顯著縮短，線性代數運算效率得到了質的飛躍。這使得我們能夠在沒有大規模容錯量子計算機的當下，利用現有的經典資源，去探索和驗證更大規模、更深線路的分子模擬算法。 應用范例：進階VQE算法的高效構建與求解 為了體現MindSpore Quantum在處理復雜量子化學算法時的通用性與高效性，我們基于 mqchem 模擬器實現了三種改進版本的 VQE 算法：Sym-UCCSD、ADAPT-VQE 和 k-UpCCGSD。 A. Sym-UCCSD 針對 UCCSD 擬設存在量子線路深度過大的問題，Sym-UCCSD (symmetry-reduced unitary coupled-cluster singles and doubles) 方法 [1] 以分子點群對稱性為核心約束，通過篩除不滿足分子點群對稱性要求的激發算符，構建出更精簡的擬設形式。 該方法的具體實現流程如下： • 基于分子的幾何結構，確定其所屬的點群； • 推導各分子軌道對應的不可約表示，并構建相應的不可約表示乘積表； • 根據涉及的分子軌道，明確參考態的不可約表示； • 計算各激發算符作用后生成的激發態的不可約表示； • 濾除擬設中所有對應激發態不可約表示與參考態不可約表示不同的激發算符。 MindSpore Quantum 提供了靈活的線路構建接口與 mqchem 模擬后端，支持開發者快速實現基于對稱性的算符篩選，并高效評估精簡后的擬設在能量計算上的表現。 這里，我們基于 pyscf 開發包自動化實現上述步驟，并使用 mqchem 模擬器執行構造出的擬設，計算氟化氫（HF）分子的基態能。 為簡潔起見，我們將部分代碼封裝成了函數。完整代碼已托管到 MindSpore Quantum 倉庫，感興趣的讀者可以從此鏈接獲取。 輸出結果顯示，引入對稱性約束后，Sym-UCCSD 的參數量由 20 降至 11，激發算符數量由 35 降至 17。同時，兩種擬設的計算誤差均維持在10^-7量級，表明精簡后的模型在降低復雜度的同時保持了計算精度。 我們還對比了該任務在通用模擬器與 mqchem 模擬器上的執行時間。 B. k-UpCCGSD 傳統 UCCSD 擬設的激發算符數量隨分子軌道數 N 呈O(N^4)規模增長，即便采用最大并行執行策略，其量子線路深度仍維持在O(N^3) 級別，這一高復雜度限制了其在中大分子體系中的實際應用。為突破這一瓶頸，Joonho Lee 等人提出了 k-UpCCGSD (k-Unitary Pair Coupled-Cluster with Generalized Singles and Doubles) 擬設方案 [2]，實現了擬設復雜度的顯著降低。 k-UpCCGSD 擬設的核心激發算符集合包含兩類關鍵成分： • 所有廣義單激發算符（generalized single excitation operators）； • 所有 “成對的” 廣義雙激發算符（paired generalized double excitation operators）。 其中，“廣義”指的激發算符的作用范圍不受限于傳統 UCCSD 中占據軌道到虛擬軌道（occupied → virtual）的躍遷模式，而是進一步涵蓋占據軌道間（occupied → occupied），以及虛擬軌道間（virtual → virtual）的躍遷過程，從而更全面地捕捉電子關聯效應；“成對的” 雙激發算符則是將躍遷過程約束于兩個分子軌道對之間，從而降低雙激發算符的數量。為進一步提升能量計算精度，可將上述基礎擬設單元重復堆疊 k 次，且每次堆疊所對應的參數相互獨立，形成 k 層擬設結構。 k-UpCCGSD 擬設的激發算符數量僅隨 N呈O(N^2)增長，結合并行執行策略后，量子線路深度可優化至O(KN)，也即實現了線性級別的線路深度。 MindSpore Quantum 內置了對廣義激發算符的支持，結合 mqchem 模擬器對梯度的加速計算，使得在經典計算機上評估此類深層參數化線路成為可能。為直觀展示 K-UpCCGSD 擬設的構造邏輯，本節以氟化氫分子基態能量求解作為案例，并基于 mqchem 模擬器完成擬設的仿真計算。 實驗結果表明，2-UpCCGSD 擬設共包含 90 個激發算符，其計算能量與 FCI 理論值的誤差僅為1.8 ×10^-12Ha，顯示出該擬設在處理電子關聯效應上的準確性。 性能對比 在變分算法中，參數梯度的計算效率直接影響訓練速度。下圖展示了單步梯度計算的時間開銷。通用模擬器耗時 65.60ms，而 mqchem 模擬器耗時 0.54ms。這種在梯度計算上的性能優勢，有助于加快多層擬設的參數優化過程。 C. ADAPT-VQE 與前述 Sym-UCCSD、k-UpCCGSD 兩類固定結構的量子擬設不同，ADAPT-VQE（Adaptive Derivative-Assembled Pseudo-Trotter ansatz Variational Quantum Eigensolver） 算法 [3] 采用動態構建擬設的核心思路：首先將 UCCSD 擬設包含的所有激發算符整合為一個完備的“激發算符池”，通過迭代優化機制逐步篩選關鍵激發算符，最終形成適配目標分子體系的精簡擬設。 其具體迭代流程如下： 1、初始化空擬設與參考態，設定梯度閾值等終止條件； 2、在每次迭代中，計算激發算符池中所有激發算符在當前擬設態、參數為 0 時的能量梯度；3、選取梯度絕對值最大的激發算符（即對能量降低貢獻最顯著的算符）加入擬設； 4、優化當前擬設的所有參數直至收斂，隨后進入下一輪迭代； 5、若某輪迭代中，算符池內所有剩余激發算符的梯度向量范數小于預設閾值，則終止迭代。 ADAPT-VQE 具備顯著的方法優勢：首先，該方法可以自動挑選出最關鍵的激發算符構造緊湊的擬設，線路深度淺；其次，通過調整梯度閾值等終止條件，原則上可逼近任意精度要求；最后，采用“暖啟動”優化策略，新增激發算符后直接復用前序迭代的最優參數，不僅提升了收斂效率，還能有效緩解量子優化中常見的局部最優問題與貧瘠高原現象。 ADAPT-VQE 算法需要在每次迭代中評估算符池內大量算符的梯度。mqchem 模擬器的高效模擬能力可以顯著縮短這一篩選過程的計算時間，提升算法整體的運行效率。 以上收斂曲線展示了優化過程：隨著關鍵算符被逐步選入擬設，能量誤差在對數坐標下呈近似線性下降，并最終達到預設精度。 我們還對比了 ADAPT-VQE 算法在算符篩選與優化階段的耗時情況。 如上圖所示，通用模擬器耗時 0.945s，而 mqchem 模擬器耗時 5.47ms。在處理需要頻繁進行梯度評估的自適應算法時，mqchem 模擬器能夠有效減少計算資源的消耗。 MindSpore Quantum是基于昇思MindSpore開源深度學習平臺開發的新一代通用量子計算框架，聚焦于NISQ階段的算法實現與落地。結合HiQ高性能量子計算模擬器和昇思MindSpore并行自動微分能力，MindSpore Quantum有著極簡的開發模式和極致的性能體驗，能夠高效處理量子機器學習、量子化學模擬和量子組合優化等問題，為廣大科研人員、老師和學生提供快速設計和驗證量子算法的高效平臺，讓量子計算觸手可及。 [1] Cao C, Hu J, Zhang W, et al. Progress toward larger molecular simulation on a quantum computer: Simulating a system with up to 28 qubits accelerated by point-group symmetry[J]. Physical Review A, 2022, 105(6): 062452. [2] Lee J, Huggins W J, Head-Gordon M, et al. Generalized unitary coupled cluster wave functions for quantum computation[J]. Journal of chemical theory and computation, 2018, 15(1): 311-324. [3] Grimsley H R, Economou S E, Barnes E, et al. An adaptive variational algorithm for exact molecular simulations on a quantum computer[J]. Nature communications, 2019, 10(1): 3007. 本次在杭州舉辦的昇思人工智能框架峰會，將會邀請思想領袖、專家學者、企業領軍人物及明星開發者等產學研用代表，共探技術發展趨勢、分享創新成果與實踐經驗。歡迎各界精英共赴前沿之約，攜手打造開放、協同、可持續的人工智能框架新生態！ |
