ドイツのハンブルクで開催された ISC ハイ パフォーマンス HPC イベント中に NVIDIA が提供した多くのチュートリアルの 1 つは、量子コンピューティング、より具体的にはハイブリッド量子コンピューターに焦点を当てています。 NVIDIA は量子コンピューティングに注力しており、3 月の GTC でいくつかの発表を行っています。彼らは ISC でもその傾向を引き継ぎ、cuQuantum を実証しました。
ドイツのハンブルクで開催された ISC ハイ パフォーマンス HPC イベント中に NVIDIA が提供した多くのチュートリアルの 1 つは、量子コンピューティング、より具体的にはハイブリッド量子コンピューターに焦点を当てています。 NVIDIA は量子コンピューティングに注力しており、3 月の GTC でいくつかの発表を行っています。彼らは ISC でもその傾向を引き継ぎ、cuQuantum を実証しました。
量子コンピューティングは、創薬から天気予報まで、あらゆる分野で進歩をもたらす困難な課題を突破する可能性を秘めています。 HPC の将来は、量子コンピューティングが果たす役割に大きく依存します。
量子シミュレーション
今日のスーパーコンピューターは、今日の比較的小規模でエラーが発生しやすい量子システムでは到達できないパフォーマンス レベルで、大規模な量子コンピューティング ジョブをシミュレートしています。多くの量子組織は、NVIDIA cuQuantum ソフトウェア開発キットを使用して、GPU での量子回路シミュレーションを高速化しています。
最近、AWS は、Braket サービスで cuQuantum が利用可能になったことを発表し、cuQuantum が量子機械学習ワークロードで最大 900 倍の高速化を実現できることを実証しました。
cuQuantum は、Google の qsim、IBM の Qiskit Aer、Xanadu の Penny Lane、Classiq の量子アルゴリズム設計プラットフォームなどの主要な量子フレームワークでの高速通勤を可能にします。これらのフレームワークのユーザーは、追加のコーディングなしで GPU アクセラレーションにアクセスできます。
実用的な例として、創薬スタートアップの Menten AI は、cuQuantum のテンソル ネットワーク ライブラリを使用して、タンパク質相互作用をシミュレートし、新薬分子を最適化します。 Menten AI は、量子コンピューティングの可能性を活用して医薬品設計を高速化することを目指しており、治療設計における計算量の厳しい問題を突破するための量子機械学習を含む、一連の量子コンピューティング アルゴリズムを開発しています。
量子リンクの構築
量子システムの進化の次のステップは、量子コンピュータと古典コンピュータが連携して動作するハイブリッド システムに移行することです。研究者らは、新しく強力なクラスのアクセラレータとして機能するシステムレベルの量子プロセッサ (QPU) というビジョンを共有しています。
古典システムと量子システムをハイブリッド量子コンピューターにブリッジすることは、2 つの主要なコンポーネントで構成されます。
1 つ目は、GPU と QPU 間の低レイテンシで高速な接続を開発し、ハイブリッド システムが回路の最適化、キャリブレーション、エラー修正などの従来のジョブに GPU を使用できるようにすることです。 GPU はこの点で優れており、これらのステップの実行時間を短縮し、古典コンピューターと量子コンピューター間の通信遅延を短縮できます。
第 2 に、業界は効率的で使いやすいツールを備えた統一プログラミング モデルを必要としています。 HPC と AI の経験は、強固なソフトウェア スタックの価値を示しています。
業務に適したツール
現在、QPU のプログラミングは、低レベルのアセンブリ コードに相当する量子コードを使用することを意味しており、通常は科学者の手の届かないところにあります。さらに、開発者には、任意の QPU で作業を実行できるようにするための統一されたプログラミング モデルとコンパイラ ツールチェーンがありません。
NVIDIA は、3 月のブログで、より優れたプログラミング モデルに向けた初期の取り組みについて説明しました。
科学者は、HPC アプリの一部を最初にシミュレートされた QPU に移植し、次に実際の QPU に移植できる必要があります。そのためには、使い慣れた方法で高性能レベルで動作できるようにするコンパイラが必要になります。 GPU 高速化シミュレーション ツール、プログラミング モデル、コンパイラ ツールチェーンを組み合わせることで、HPC 研究者は将来に向けてハイブリッド量子データ センターの構築を開始できるようになります。
さらに詳しく知りたい場合は、NVIDIA にチュートリアルとビデオがあります。見る GTCセッション そして、 ISC チュートリアル
話題になっている。 NVIDIA について読む 状態ベクトル と テンソルネットワーク ライブラリを使用して、GPU で何ができるかを詳しく説明します。
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