NVIDIA CUDA-Q bringer kvantecomputere til nutidens supercomputere

O NVIDIA CUDA-Q ankommer som en bro, der forener kvante- og klassisk computing, og tilbyder en synergi mellem begge dele. Ved at integrere disse domæner har virksomheder og institutioner forskellige arbejdsmuligheder, hvilket udvider horisonten for forskning og dens anvendelser. Dens evne til at levere avanceret ydeevne og dens fleksibilitet i valg Quantum Processing Units (QPU'er) gør det til et fantastisk værktøj til at drive innovation inden for områder, der er afhængige af højtydende computing. Forstå bedre om platformen og dens applikationer.

Fordele ved CUDA-Q

O NVIDIA CUDA-Q (akronym for Beregn Unified Device Architecture til Quantum, på portugisisk, Unified Computing Device Architecture for Quantum) tilbyder en række fordele i skæringspunktet mellem kvanteberegning og supercomputing. Dens mest bemærkelsesværdige funktion er den tætte integration mellem de to computerdomæner. Denne integration giver virksomheder og institutioner mulighed for at få mest muligt ud af potentialet ved kvantecomputere i forbindelse med klassisk databehandling, hvilket åbner op for nye muligheder for forskning og anvendelse.

Denne teknologi demonstrerer avanceret ydeevne, idet den er i stand til at levere resultater af høj kvalitet i en række forskellige applikationer, fra kemiske simuleringer til optimeringsproblemer. Denne effektivitet er meget vigtig for at drive innovation og fremskridt inden for områder, der er stærkt afhængige af højtydende databehandling.

En af styrkerne ved kvanteberegning med NVIDIA CUDA-Q er dens fleksibilitet e agnosticisme i forhold til QPU. Det betyder, at organisationer har friheden til at vælge de kvantebehandlingsenheder, der passer bedst til deres specifikke behov, uden at være låst til en enkelt hardware-mulighed. Denne fleksibilitet er essentiel i et område så dynamisk som kvanteberegning.

Ydermere er støtte til udviklerfællesskabet et afgørende aspekt for en kvantecomputer med NVIDIA CUDA-Q. Som en open source platform, det tilskynder til samarbejde og samfundsudvikling ved at give udviklere adgang til de værktøjer og ressourcer, der er nødvendige for at udforske og udvide horisonterne for kvantecomputere sammen med klassisk databehandling.

Endelig platformen NVIDIA CUDA-Q det muliggør også innovative løsninger ved at muliggøre kombinationen af ​​kvantedatabehandling med kunstig intelligens. Denne integration baner vejen for innovative tilgange, der kan adressere udfordringer som f.eks qubits - brugt i QPU'er, som vi vil forklare nedenfor - støjende og udvikle effektive algoritmer. Denne synergi mellem forskellige områder inden for computing driver løbende fremskridt på frontlinjen af ​​forskning og praktisk anvendelse af kvantecomputere.

Vores samarbejde med ORCA og NVIDIA gav os mulighed for at skabe et unikt miljø og bygge et nyt klassisk kvantehybridsystem hos PSNC. Nem og åben integration og programmering af flere QPU'er og GPU'er effektivt administreret af brugercentrerede tjenester er afgørende for udviklere og brugere. Dette tætte samarbejde baner vejen for en ny generation af kvanteaccelererede supercomputere til mange innovative applikationsområder, ikke i morgen, men i dag.

Sagde Krzysztof Kurowski, CTO og vicedirektør for PSNC

Hvad er QPU'er?

As QPU'er, eller Kvantebehandlingsenheder, er væsentlige komponenter i kvantecomputere. Mens klassiske processorer, som dem der findes i traditionelle computere, bruger bits Til at behandle information bruger kvantecomputere qubits, som er enheder af kvanteinformation.

Um qubit kan eksistere i flere tilstande samtidigt, takket være et kvantefænomen kaldet superposition. Dette betyder, at mens en klassisk bit kan være i en tilstand på 0 eller 1 på et givet tidspunkt, kan en qubit være i en superposition af disse tilstande, hvilket repræsenterer 0, 1 eller en hvilken som helst kombination af de to på samme tid. Dette giver kvantecomputere en eksponentielt større kapacitet til at behandle information sammenlignet med klassiske computere.

De er ansvarlige for at manipulere og betjene disse qubits ved at anvende kvanteoperationer, såsom kvanteporte og målinger, for at udføre beregninger og behandle information på en kvante måde. Derudover skal QPU'er være ekstremt præcis og stabil, da qubits er modtagelige for miljøinterferens, såsom støj og temperatur.

QPU'er er hjertet i kvantecomputere og spiller en grundlæggende rolle i udførelsen af ​​kvanteopgaver og algoritmer. Virksomheder og forskningsinstitutioner rundt om i verden, som NVIDIA selv, investerer i at udvikle og forbedre QPU'er for at drive fremskridtet inden for kvantecomputere og udforske dets potentiale i en lang række applikationer, fra kemiske simuleringer til kryptografi og kunstig intelligens.

Anvendelser og fordele

Quantum Processing Units præsenterer en bred vifte af applikationer og fordele, der lover at revolutionere databehandling og videnskab. Vi kan starte med at citere kvantesimuleringer, hvor QPU'er bruges til at modellere komplekse kvantesystemer, som f.eks molekyler og materialer. Dette kan føre til fremskridt i forståelsen af ​​kemiske og fysiske processer, samt opdagelsen af ​​nye materialer med unikke egenskaber, herunder højtemperatur-superledere.

En anden vigtig applikation er optimering, hvor QPU'er har potentialet til at løse komplekse optimeringsproblemer i en meget mere effektiv end klassiske computere. Dette er relevant på mange områder, lige fra logistik og planlægning til finansiering og design af elektroniske kredsløb.

I forbindelse med informationssikkerhed har QPU'er en dobbeltrolle. På den ene side kan de bruges til at bryde mange af de krypteringssystemer, der er i brug i øjeblikket. På den anden side kan QPU'er også bruges til udvikle kvantekrypteringsmetoder der er teoretisk manipulationssikre og tilbyder et nyt datasikkerhedsparadigme.

Kombination af QPU'er med kvantemaskinelæringsalgoritmer har potentialet til at drive fremskridt inden for inteligência kunstig, især i problemer, der involverer store mængder data og beregningsmæssig kompleksitet - dette er et meget aktuelt aspekt.

Inden for områder som medicin og biologi kan QPU'er bruges til at simulere og forstå komplekse biologiske processer, såsom proteinfoldning og lægemidlers interaktion med cellulære receptorer. Disse simuleringer kan bidrage til udviklingen af ​​mere effektive lægemidler og personlige behandlinger. Og også i den finansielle sektor, hvor QPU'er kan anvendes til at optimere investeringsporteføljer, modellere komplekse finansielle risici og identificere mønstre i store sæt markedsdata.

Supercomputere gavnede

Supercomputere, der nyder godt af integrationen af ​​NVIDIA CUDA-Q platformen, er placeret i førende forskningscentre rundt om i verden. O Jülich Supercomputing Center (JSC) i Tyskland driver supercomputeren JUPITER, som nu vil blive suppleret med en Quantum Processing Unit (QPU) leveret af IQM Quantum Computers. Denne QPU vil blive drevet af NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip. Dette partnerskab vil gøre det muligt for JSC-forskere at udvikle og udføre kvanteapplikationer, især i kemiske simuleringer og optimeringsproblemer, samtidig med at det fungerer som et eksempel på, hvordan klassiske supercomputere kan accelereres ved kvanteberegning.

I Japan er National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) fremmer sit kvanteberegningsinitiativ med supercomputer ABCI-Q. Ved at integrere en QPU leveret af QuEra og drevet af NVIDIA Hopper-arkitekturen vil dette system åbne op for nye forskningsmuligheder. AIST-forskere vil være i stand til at udforske kvanteapplikationer inden for kunstig intelligens, energi og biologi ved at bruge rubidium-atomer som laserstyrede qubits til at udføre komplekse beregninger.

Endelig Poznan Supercomputing og netværkscenter (PSNC) i Polen tager en innovativ tilgang med to fotoniske QPU'er fra ORCA Computing, forbundet til en ny supercomputer-partition accelereret af CUDA-Q-platformen. Dette setup vil give forskere mulighed for at udforske en bred vifte af applikationer, fra biologi og kemi til maskinlæring. Ved at bruge kvantefotoniksystemer tilbyder disse QPU'er en distribueret, skalerbar og modulær tilgang til kvanteberegning ved hjælp af standard telekommunikationskomponenter.

Disse supercomputere repræsenterer betydelige fremskridt inden for integrationen af ​​kvanteteknologier og klassiske teknologier, og skubber grænsen for forskning inden for højtydende computing. Disse supercomputere bruger stadig superchips NVIDIA Grace Hopper at fremskynde videnskabelig forskning. Tilsammen leverer disse systemer 200 exaflops, eller 200 quintillioner beregninger i sekundet, af energieffektiv AI-processorkraft.

AI accelererer forskning i klimaændringer, accelererer opdagelse af lægemidler og fører til gennembrud på snesevis af andre områder. Systemer drevet af NVIDIA Grace Hopper er ved at blive en væsentlig del af HPC for deres evne til at transformere industrier og samtidig skabe bedre energieffektivitet.

Ian Buck, Vice President for Hypercale og HPC hos NVIDIA

O Isambard-AI e Isambard 3 fra University of Bristol i Storbritannien slutter sig sammen med systemer i USA, såsom dem ved Los Alamos National Laboratory og Texas Advanced Computing Center, sig ind i en voksende trend af NVIDIAs arm-baserede supercomputere og drager fordel af Grace CPU Superchips og Grace Hopper Platform. Denne bevægelse afspejler den globale acceleration i konstruktionen af ​​AI-baserede supercomputere, drevet af anerkendelse af den strategiske og kulturelle betydning af overlegen AI - også kendt som suveræn AI.

Ved at integrere GPU- og CPU-arkitekturer baseret på Arm med sammenkoblingsteknologi NVIDIA NVLink-C2Cen GH200 leder denne ændring, hvilket gør det muligt for videnskabelige centre at gå fra systeminstallation til praktisk forskning på kort tid (ifølge brandet, fra år til måneder). Isambard-AI-projektet eksemplificerer dette fremskridt, hvor den indledende fase allerede viser høj effektivitet, og ankomsten af ​​flere Grace Hopper Superchips forventes at føre til en betydelig stigning i supercomputerens ydeevne.

Konklusion

Indførelsen af NVIDIA CUDA-Q markerer et væsentligt øjeblik i konvergensen mellem kvante- og klassisk computing, og tilbyder en fleksibel og kraftfuld platform, der driver innovation på tværs af en bred vifte af felter. Ved at integrere disse to domæner tæt, har virksomheder og institutioner nu adgang til et nyt sæt forsknings- og anvendelsesmuligheder, hvilket udvider horisonten for højtydende databehandling.

Med sin evne til at levere avanceret ydeevne, QPU-agnosticisme og support til udviklerfællesskabet fremstår CUDA-Q som en væsentligt værktøj at katalysere fremskridt inden for både kvantecomputere og kunstig intelligens, hvilket giver næring til en ny æra af teknologisk innovation. Lad os følge med for at se, hvad værktøjet ellers vil give os!

Veja também:

Hvordan laver man klistermærke på iPhone til WhatsApp og flere apps.

Med oplysninger fra: NVIDIA [1] e [2]

Anmeldt af Glaucon Vital den 13/5/24.