6月17日，在高性能计算国际会议ICS 2021上，计算机系本科生张晨为第一作者（指导教师：翟季冬）的论文《HyQuas：基于混合分割的GPU量子电路模拟系统》 “HyQuas: Hybrid Partitioner Based Quantum Circuit Simulation System on GPU”（作者：张晨、宋泽宇、王豪杰、融凯源、翟季冬）获得大会唯一最佳学生论文奖。张晨、宋泽宇和融凯源为计算机系本科生，王豪杰为计算机系博士生。

获奖证书

ICS (International Conference on Supercomputing)是国际计算机学会（ACM）主办的高性能计算领域顶级学术会议。会议主题是高性能计算系统的研究与应用，聚焦于超大规模和异构高性能计算机架构，高性能计算、大数据和人工智能等领域软件，以及新型的超级计算应用。本届ICS会议共收到稿件157篇，录用39篇。本文是ICS会议举办35届以来，国内学者首次获该奖项。

量子计算机可以有效处理整数分解等经典计算机难以解决的科学问题，是当下计算机界研究的热点。然而，由于当前的量子计算机错误率较高，不能用于验证复杂的量子算法，量子模拟器在当前量子计算机的研制过程中具有至关重要的意义。

该工作实现了一个高性能的量子电路模拟系统。该研究发现，在量子电路模拟中，基于高速共享内存的方法与基于量子门合并的方法具有不同的时间复杂度，因此该工作首次提出基于混合策略的量子电路模拟方法，通过对两种模拟方法的性能建模分析，自动将量子电路划分为适用于两种模拟方法的子部分，以发挥这两种模拟方法各自的优势。

该工作在GPU平台上实现量子电路模拟，支持单GPU和多GPU集群系统。它将量子门运算转化为标准的张量转置与矩阵乘运算以优化基于量子门合并的方法，并通过任务合并、快速索引、数据重排等技术优化了基于高速共享内存的量子模拟方法。同时，该工作实现了以GPU为中心的量子比特换位技术，利用GPU间的高速NVLink链路，保持了较低的通信量，显著改善了量子电路模拟器的可扩展性。在典型量子电路上的实验数据表明，该工作实现的量子模拟器系统与当前最先进的量子模拟器相比，可以取得单GPU上超10倍、多GPU上超200倍的性能提升。

该工作目前已经开源，链接为https://github.com/thu-pacman/HyQuas。