NVIDIA kündigte die weltweit erste Unified-Computing-Plattform an Q2B-Konferenz in Tokio. Die Programmierplattform wird dazu beitragen, Durchbrüche in der Quantenforschung und -entwicklung in den Bereichen KI, HPC, Gesundheit, Finanzen und Technologieforschung zu beschleunigen.
NVIDIA kündigte die weltweit erste Unified-Computing-Plattform an Q2B-Konferenz in Tokio. Die Programmierplattform wird dazu beitragen, Durchbrüche in der Quantenforschung und -entwicklung in den Bereichen KI, HPC, Gesundheit, Finanzen und Technologieforschung zu beschleunigen.
NVIDIA Quantum Optimized Device Architecture (QODA) vereinfacht und rationalisiert die Entwicklung hybrider quantenklassischer Computer, indem Hindernisse im Bereich Quantencomputer überwunden werden. QODA schafft eine offene, einheitliche Umgebung für einige der leistungsstärksten Computer und Quantenprozessoren, verbessert die wissenschaftliche Produktivität und ermöglicht einen größeren Umfang in der Quantenforschung.
Was ist Quantencomputer?
Laut Dion Harris-Blogbeitrag von NVIDIA ist Quantencomputing ein ausgefeilter Ansatz zur Durchführung paralleler Berechnungen, bei dem die Physik subatomarer Teilchen genutzt wird, um die einfacheren Transistoren in heutigen Computern zu ersetzen.
Quantencomputer rechnen mit Qubits, Recheneinheiten, die ein- oder ausgeschaltet sein können oder einen beliebigen Wert dazwischen haben können, anstelle der Bits in herkömmlichen Computern, die entweder ein- oder ausgeschaltet, eins oder null sind. Die Fähigkeit des Qubits, im Zwischenzustand – Superposition genannt – zu leben, fügt der Rechengleichung eine leistungsstarke Fähigkeit hinzu und macht Quantencomputer für einige Arten der Mathematik überlegen.
Heutzutage verwenden Computer acht Bits, um eine beliebige Zahl zwischen 0 und 255 darzustellen, und führen Berechnungen nacheinander durch. Ein Quantencomputer kann gleichzeitig acht Qubits verwenden, um jede Zahl zwischen 0 und 255 darzustellen. Die Verarbeitung erfolgt gleichzeitig und nicht sequentiell und liefert Ergebnisse in Sekundenschnelle.
Mithilfe von Qubits könnten Quantencomputer in wenigen Minuten Berechnungen durchführen, für die klassische Computer Hunderte oder Tausende von Jahren brauchen würden, wenn sie sie überhaupt abschließen könnten.
HPC- und KI-Experten können QODA nutzen, um Quantencomputing einfach zu bestehenden Anwendungen hinzuzufügen und dabei sowohl heutige Quantenprozessoren als auch simulierte zukünftige Quantenmaschinen zu nutzen NVIDIA DGX Systeme und eine große installierte Basis von NVIDIA-GPUs, die in wissenschaftlichen Superrechenzentren und öffentlichen Clouds verfügbar sind.
Laut Tim Costa von NVIDIA, Direktor für HPC und Quantum Computing Products:
„Mit Hybridlösungen, die klassisches Rechnen und Quantencomputing kombinieren, können kurzfristig wissenschaftliche Durchbrüche erzielt werden. QODA wird das Quantencomputing revolutionieren, indem es Entwicklern ein leistungsstarkes und produktives Programmiermodell bietet.“
NVIDIA cuQuantum SDK
Während der GTC-Keynote Anfang dieses Jahres kündigte NVIDIA dies an cuQuantum SDK um Quantenschaltungssimulationen auf GPUs zu beschleunigen. Frühe Arbeiten deuten darauf hin, dass cuQuantum in der Lage sein wird, Geschwindigkeitssteigerungen um Größenordnungen zu erzielen.
NVIDIA und Caltech haben mit cuQuantum, das auf NVIDIA A100 Tensor Core GPUs läuft, einen hochmodernen Quantenschaltungssimulator beschleunigt. Es generierte in 9.3 Minuten auf Selene ein Beispiel aus einer vollständigen Schaltkreissimulation des Google Sycamore-Schaltkreises, eine Aufgabe, von der Experten vor 18 Monaten dachten, dass sie mit Millionen von CPU-Kernen Tage dauern würde.
Führende Quantenorganisationen nutzen bereits NVIDIA-GPUs und das NVIDIA cuQuantum Software Development Kit (SDK), um die Entwicklung individueller Quantenschaltungssimulationen auf GPUs zu beschleunigen. QODA erweitert NVIDIAs Quantenforschung
Bemühungen durch die Nutzung der Simulationsumgebungen von cuQuantum.
NVIDIA kündigte außerdem QODA-Kooperationen mit den Quantenhardwareanbietern IQM Quantum Computers, Pasqal, Quantinuum, Quantum Brilliance und Xanadu an; Softwareanbieter QC Ware und Zapata Computing; und Supercomputing-Zentren Forschungszentrum Jülich, Lawrence Berkeley National Laboratory und Oak Ridge National Laboratory.
Betreten Sie die QPU- und Hybridsysteme
Tim Costa von NVIDIA hat einen Blog veröffentlicht, der sich auf Quanten-, QODA- und hybride klassische Quantensysteme konzentriert und durch eine Diskussion mit Kristel Michielsen von der Jülicher Unified Infrastructure for Quantum Computing (JUNIQ) hervorgehoben wird.
Michielsen, der das Quantenprogramm am Jülich Supercomputing Centre bei Köln leitet, erklärte:
„Mit den heutigen klassischen Computern allein können wir nicht weitermachen, weil sie so viel Energie verbrauchen und manche Probleme nicht lösen können. Aber gepaart mit Quantencomputern, die nicht so viel Energie verbrauchen, glaube ich, dass das Potenzial besteht, einige unserer komplexesten Probleme zu lösen.“
Tim erklärt, dass Quantenprozessoren, auch QPUs genannt, die Eigenschaften der Quantenmechanik nutzen und sich ideal für die Simulation von Prozessen auf atomarer Ebene eignen, was grundlegende Fortschritte in der Chemie und den Materialwissenschaften ermöglicht und sich auf alles auswirkt, von effizienteren Batterien bis hin zu wirksameren Medikamenten.
Obwohl mehrere Prototypen von Quantencomputern verfügbar sind, stecken diese noch in den Kinderschuhen und bieten weder die Leistung noch die Zuverlässigkeit, um kommerziell relevante Aufgaben zu bewältigen. Um dieses Problem anzugehen, verknüpfen Forscher klassische HPC-Systeme mit Quantencomputern. Michielsen sagt, es „wird uns das Beste aus beiden Welten bieten.“ Jülicher und andere Forscher bauen heute solche Systeme.
Schauen Sie sich Tims vollständigen Blogbeitrag an Jülicher Quantum.
Da die Quantencomputerbranche derzeit von einigen wenigen Schlüsselakteuren dominiert wird, könnte NVIDIA QODA eine neue Klasse von Entwicklern schaffen, die in der Lage sind, offene und interoperable Standards auf verschiedenen Hardware- und Softwareplattformen zu nutzen.
Erfahren Sie mehr darüber NVIDIA QODA.
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