NVIDIA 宣布全球首个统一计算平台 东京Q2B会议. 该编程平台将有助于加速人工智能、高性能计算、健康、金融和技术研究领域的量子研发突破。
NVIDIA 宣布全球首个统一计算平台 东京Q2B会议. 该编程平台将有助于加速人工智能、高性能计算、健康、金融和技术研究领域的量子研发突破。
NVIDIA Quantum Optimized Device Architecture (QODA) 通过克服量子计算领域的障碍，简化了混合量子经典计算的开发。 QODA 在一些最强大的计算机和量子处理器之间创建了一个开放、统一的环境，提高了科学生产力并扩大了量子研究的规模。
什么是量子计算？
根据 NVIDIA 的 Dion Harris 博客文章，量子计算是一种进行并行计算的复杂方法，它使用支配亚原子粒子的物理学来取代当今计算机中更简单的晶体管。
量子计算机使用量子位进行计算，计算单元可以是开、关或任何介于两者之间的值，而不是传统计算机中开或关、一或零的位。 量子位处于中间状态的能力——称为叠加——为计算方程增加了强大的能力，使量子计算机在某些数学方面更胜一筹。
今天的计算机使用八位来表示 0 到 255 之间的任何数字，一次进行一个计算。 量子计算机可以同时使用八个量子位来表示 0 到 255 之间的每个数字。处理是同时计算的，而不是顺序计算的，在几秒钟内提供结果。
使用量子位，量子计算机可以在几分钟内快速完成计算，而传统计算机如果能够完成这些计算则需要数百或数千年的时间。
HPC 和 AI 领域专家可以使用 QODA 轻松地将量子计算添加到现有应用程序中，利用当今的量子处理器以及模拟的未来量子机器 英伟达 DGX 系统和 NVIDIA GPU 在科学超级计算中心和公共云中的大量安装基础。
NVIDIA 的 HPC 和量子计算产品总监 Tim Costa 表示：
“通过结合经典计算和量子计算的混合解决方案，短期内可能会出现科学突破。 QODA 将为开发人员提供强大而高效的编程模型，从而彻底改变量子计算。”
NVIDIA cuQuantum SDK
在今年早些时候的 GTC 主题演讲中，NVIDIA 宣布了 cuQuantum SDK 加速在 GPU 上运行的量子电路模拟。 早期工作表明 cuQuantum 将能够提供数量级的加速。
NVIDIA 和加州理工学院使用在 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 上运行的 cuQuantum 加速了最先进的量子电路模拟器。 它在 Selene 上用了 9.3 分钟从 Google Sycamore 电路的全电路仿真中生成了一个样本，而在 18 个月前，专家认为使用数百万个 CPU 内核需要数天才能完成这项任务。
领先的量子组织已经在使用 NVIDIA GPU 和 NVIDIA cuQuantum 软件开发套件 (SDK) 来加速 GPU 上单个量子电路模拟的开发。 QODA 扩展了 NVIDIA 的量子研究
通过利用 cuQuantum 的仿真环境所做的努力。
NVIDIA 还宣布了 QODA 与量子硬件供应商 IQM Quantum Computers、Pasqal、Quantinuum、Quantum Brilliance 和 Xanadu 的合作； 软件供应商 QC Ware 和 Zapata Computing； 和超级计算中心 Forschungszentrum Jülich、劳伦斯伯克利国家实验室和橡树岭国家实验室。
进入 QPU 和混合系统
NVIDIA 的 Tim Costa 发布了一篇专注于量子、QODA 和混合经典量子系统的博客，重点介绍了与 Jülich Unified Infrastructure for Quantum Computing (JUNIQ) 的 Kristel Michielsen 的讨论。
在科隆附近的 Jülich 超级计算中心领导量子项目的 Michielsen 解释说：
“我们不能继续使用今天的经典计算机，因为它们消耗太多能量，而且它们无法解决一些问题。 但与不会消耗那么多能量的量子计算机配合使用，我相信有可能解决我们一些最复杂的问题。”
Tim 解释说，量子处理器（又名 QPU）利用量子力学的特性，非常适合模拟原子级的过程，从而实现化学和材料科学的根本性进步，影响从更高效的电池到更有效的药物等方方面面。
尽管有几个原型量子计算机可用，但它们仍处于起步阶段，不支持处理商业相关工作的能力或可靠性。 研究人员正在将经典 HPC 系统与量子计算机联系起来以解决这个问题。 Michielsen 说它“将让我们两全其美。” Jülich 和其他研究人员今天正在构建这些系统。
查看蒂姆的完整博客文章 尤利希量子.
由于目前量子计算行业由少数主要参与者主导，NVIDIA QODA 可以创建一个新的开发人员类别，能够在各种硬件和软件平台上利用开放和可互操作的标准。
进一步了解 NVIDIA QODA.
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