L'un des nombreux tutoriels proposés par NVIDIA lors de l'événement ISC High Performance HPC à Hambourg, en Allemagne, se concentre sur l'informatique quantique ou, plus précisément, sur les ordinateurs quantiques hybrides. NVIDIA s'est concentré sur l'informatique quantique, faisant plusieurs annonces au GTC en mars. Ils ont poursuivi la tendance à ISC, démontrant cuQuantum.
L'informatique quantique a le potentiel de surmonter des défis difficiles en faisant des progrès dans tous les domaines, de la découverte de médicaments aux prévisions météorologiques. L'avenir du HPC dépend en grande partie du rôle joué par l'informatique quantique.
Simulations quantiques
Aujourd'hui, les superordinateurs simulent des tâches d'informatique quantique à grande échelle avec des niveaux de performances hors de portée des systèmes quantiques actuels relativement petits et sujets aux erreurs. De nombreuses organisations quantiques utilisent le kit de développement logiciel NVIDIA cuQuantum pour accélérer leurs simulations de circuits quantiques sur GPU.
Récemment, AWS a annoncé la disponibilité de cuQuantum dans son service Braket et a démontré comment cuQuantum pouvait fournir une accélération jusqu'à 900x sur les charges de travail d'apprentissage automatique quantique.
cuQuantum permet d'accélérer les déplacements sur les principaux frameworks quantiques, notamment le qsim de Google, le Qiskit Aer d'IBM, le Penny Lane de Xanadu et la plate-forme de conception d'algorithmes quantiques de Classiq. Les utilisateurs de ces frameworks peuvent accéder à l'accélération GPU sans codage supplémentaire.
À titre d'exemple pratique, la start-up de découverte de médicaments Menten AI utilisera la bibliothèque de réseaux de tenseurs de cuQuantum pour simuler les interactions protéiques et optimiser de nouvelles molécules médicamenteuses. Menten AI vise à exploiter le potentiel de l'informatique quantique pour accélérer la conception de médicaments et développe une suite d'algorithmes d'informatique quantique, y compris l'apprentissage automatique quantique pour résoudre les problèmes exigeants en matière de calcul dans la conception thérapeutique.
Forger un lien quantique
La prochaine étape dans l'évolution des systèmes quantiques consiste à passer à des systèmes hybrides développant des ordinateurs quantiques et classiques qui fonctionnent ensemble. Les chercheurs partagent une vision des processeurs quantiques au niveau des systèmes, ou QPU, qui agissent comme une nouvelle et puissante classe d'accélérateurs.
Le rapprochement des systèmes classiques et quantiques dans un ordinateur quantique hybride se compose de deux composants principaux.
Le premier consiste à développer une connexion rapide et à faible latence entre les GPU et les QPU, permettant aux systèmes hybrides d'utiliser les GPU pour des tâches classiques telles que l'optimisation des circuits, l'étalonnage et la correction des erreurs. Les GPU excellent dans ce domaine et peuvent accélérer le temps d'exécution de ces étapes et réduire la latence de communication entre les ordinateurs classiques et quantiques.
Deuxièmement, l'industrie a besoin d'un modèle de programmation unifié avec des outils efficaces et faciles à utiliser. L'expérience avec le HPC et l'IA souligne la valeur d'une pile logicielle solide.
Les bons outils pour le travail
Actuellement, programmer des QPU signifie utiliser l'équivalent quantique du code d'assemblage de bas niveau, généralement hors de portée des scientifiques. De plus, les développeurs manquent d'un modèle de programmation unifié et d'une chaîne d'outils de compilateur pour leur permettre d'exécuter leur travail sur n'importe quel QPU.
NVIDIA a discuté de son travail initial vers un meilleur modèle de programmation dans un blog de mars.
Les scientifiques doivent avoir la possibilité de porter des parties de leurs applications HPC d'abord sur un QPU simulé, puis sur un vrai. Cela nécessitera un compilateur pour leur permettre de travailler à des niveaux de performance élevés et de manière familière. En combinant des outils de simulation accélérés par GPU, un modèle de programmation et une chaîne d'outils de compilateur, les chercheurs HPC seront en mesure de commencer à construire des centres de données quantiques hybrides pour l'avenir.
NVIDIA propose des didacticiels et des vidéos si vous souhaitez en savoir plus. Regarder un Séance CGV et assister à un Tutoriel ISC
sur le sujet. En savoir plus sur NVIDIA Vecteur d'état et Réseau tenseur bibliothèques pour une plongée approfondie dans ce que vous pouvez faire avec les GPU.
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