NVIDIA CUDA-Q porta il calcolo quantistico nei supercomputer di oggi

O NVIDIA CUDA-Q arriva come un ponte che unisce l'informatica quantistica e quella classica, offrendo una sinergia tra entrambe le parti. Integrando questi ambiti, aziende e istituzioni hanno diverse possibilità di lavoro, ampliando gli orizzonti della ricerca e delle sue applicazioni. La sua capacità di fornire prestazioni avanzate e la sua flessibilità nella scelta Unità di elaborazione quantistica (QPU) lo rendono un ottimo strumento per promuovere l'innovazione in aree dipendenti dal calcolo ad alte prestazioni. Comprendi meglio la piattaforma e le sue applicazioni.

Vantaggi di CUDA-Q

O NVIDIA CUDA-Q (acronimo di Elaborazione dell'architettura dei dispositivi unificati per Quantum, in portoghese, Unified Computing Device Architecture for Quantum) offre una serie di vantaggi all'intersezione tra calcolo quantistico e supercalcolo. La sua caratteristica più notevole è la stretta integrazione tra i due domini informatici. Questa integrazione consente ad aziende e istituzioni di sfruttare al meglio le potenzialità dell’informatica quantistica in concomitanza con l’informatica classica, aprendo nuove possibilità di ricerca e applicazione.

Questa tecnologia dimostra prestazioni avanzate, essendo in grado di fornire risultati di alta qualità in una varietà di applicazioni, da simulazioni chimiche a problemi di ottimizzazione. Questa efficienza è molto importante per promuovere l’innovazione e il progresso nei settori che dipendono fortemente dal calcolo ad alte prestazioni.

Uno dei punti di forza del calcolo quantistico con NVIDIA CUDA-Q è la sua flessibilità e agnosticismo in relazione al QPU. Ciò significa che le organizzazioni hanno la libertà di scegliere le unità di elaborazione quantistica che meglio si adattano alle loro esigenze specifiche, senza essere vincolate a un’unica opzione hardware. Questa flessibilità è essenziale in un campo dinamico come l’informatica quantistica.

Inoltre, supportare la comunità degli sviluppatori è un aspetto cruciale per un computer quantistico con NVIDIA CUDA-Q. Come un piattaforma di codice aberto, incoraggia la collaborazione e lo sviluppo della comunità consentendo agli sviluppatori di accedere agli strumenti e alle risorse necessari per esplorare ed espandere gli orizzonti dell'informatica quantistica insieme all'informatica classica.

Infine, la piattaforma NVIDIA CUDA-Q consente inoltre soluzioni innovative consentendo la combinazione dell’informatica quantistica con l’intelligenza artificiale. Questa integrazione apre la strada ad approcci innovativi in ​​grado di affrontare sfide come qubit – utilizzato nelle QPU, che spiegheremo di seguito – rumoroso e sviluppa algoritmi efficienti. Questa sinergia tra diverse aree dell’informatica favorisce il continuo progresso alla frontiera della ricerca e dell’applicazione pratica dell’informatica quantistica.

La nostra collaborazione con ORCA e NVIDIA ci ha permesso di creare un ambiente unico e costruire un nuovo sistema ibrido quantistico classico presso PSNC. L'integrazione e la programmazione semplici e aperte di più QPU e GPU gestite in modo efficiente da servizi incentrati sull'utente sono essenziali per sviluppatori e utenti. Questa stretta collaborazione apre la strada a una nuova generazione di supercomputer con accelerazione quantistica per molte aree applicative innovative, non domani, ma oggi.

Ha detto Krzysztof Kurowski, CTO e vicedirettore del PSNC

Cosa sono le QPU?

As QPUo Unità di elaborazione quantistica, sono componenti essenziali dei computer quantistici. Mentre i processori classici, come quelli presenti nei computer tradizionali, utilizzano bit Per elaborare le informazioni, utilizzano i computer quantistici qubit, che sono unità di informazione quantistica.

Um qubit può esistere in più stati contemporaneamente, grazie ad un fenomeno quantistico chiamato sovrapposizione. Ciò significa che mentre un bit classico può trovarsi nello stato 0 o 1 in un dato momento, un qubit può trovarsi in una sovrapposizione di questi stati, rappresentando 0, 1 o qualsiasi combinazione dei due contemporaneamente. Ciò conferisce ai computer quantistici una capacità esponenzialmente maggiore di elaborare le informazioni rispetto ai computer classici.

Sono responsabili della manipolazione e del funzionamento di questi qubit applicando operazioni quantistiche, come porte e misurazioni quantistiche, per eseguire calcoli ed elaborare le informazioni in modo quantistico. Inoltre, le QPU devono esserlo estremamente preciso e stabile, poiché i qubit sono suscettibili alle interferenze ambientali, come rumore e temperatura.

Le QPU sono il cuore dei computer quantistici e svolgono un ruolo fondamentale nello svolgimento di compiti e algoritmi quantistici. Aziende e istituti di ricerca di tutto il mondo, come la stessa NVIDIA, stanno investendo nello sviluppo e nel miglioramento delle QPU per guidare il progresso dell'informatica quantistica ed esplorarne il potenziale in un'ampia gamma di applicazioni, dalle simulazioni chimiche alla crittografia e all'intelligenza artificiale.

Applicazioni e vantaggi

Le unità di elaborazione quantistica presentano un’ampia gamma di applicazioni e vantaggi che promettono di rivoluzionare l’informatica e la scienza. Possiamo iniziare citando il simulazioni quantistiche, dove le QPU vengono utilizzate per modellare sistemi quantistici complessi, come molecole e materiali. Ciò potrebbe portare a progressi nella comprensione dei processi chimici e fisici, nonché alla scoperta di nuovi materiali con proprietà uniche, compresi i superconduttori ad alta temperatura.

Un'altra applicazione importante è ottimizzazione, in cui le QPU hanno il potenziale per risolvere complessi problemi di ottimizzazione in a molto più efficiente dei computer classici. Ciò è rilevante in molti settori, dalla logistica e pianificazione alla finanza e alla progettazione di circuiti elettronici.

Nel contesto della sicurezza informatica, le QPU hanno un duplice ruolo. Da un lato possono essere utilizzati per violare molti dei sistemi di crittografia attualmente in uso. D'altro canto è possibile utilizzare anche le QPU sviluppare metodi di crittografia quantistica che sono teoricamente a prova di manomissione, offrendo un nuovo paradigma di sicurezza dei dati.

La combinazione di QPU con algoritmi di apprendimento automatico quantistico ha il potenziale per favorire progressi nel campo intelligenza artificiale, soprattutto in problemi che coinvolgono grandi volumi di dati e complessità computazionale: questo è un aspetto molto attuale.

In settori quali la medicina e la biologia, le QPU possono essere utilizzate per simulare e comprendere processi biologici complessi, come il ripiegamento delle proteine ​​e l'interazione dei farmaci con i recettori cellulari. Queste simulazioni possono contribuire allo sviluppo di farmaci più efficaci e trattamenti personalizzati. E anche nel settore finanziario, dove le QPU possono essere applicate per ottimizzare i portafogli di investimento, modellare rischi finanziari complessi e identificare modelli in ampi insiemi di dati di mercato.

I supercomputer ne hanno beneficiato

I supercomputer che beneficiano dell'integrazione della piattaforma NVIDIA CUDA-Q si trovano nei principali centri di ricerca di tutto il mondo. O Centro di supercalcolo Jülich (JSC) in Germania gestisce il supercomputer JUPITER, che sarà ora integrato da un'unità di elaborazione quantistica (QPU) fornita da IQM Quantum Computers. Questa QPU sarà guidata dal superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper. Questa partnership consentirà ai ricercatori del JSC di sviluppare ed eseguire applicazioni quantistiche, in particolare nelle simulazioni chimiche e nei problemi di ottimizzazione, fungendo anche da esempio di come i supercomputer classici possono essere accelerati dal calcolo quantistico.

In Giappone, il Istituto Nazionale di Scienze e Tecnologie Industriali Avanzate (AIST) sta portando avanti la sua iniziativa di calcolo quantistico con il supercomputer ABCI-Q. Integrando una QPU fornita da QuEra e alimentata dall'architettura NVIDIA Hopper, questo sistema aprirà nuove opportunità di ricerca. I ricercatori dell’AIST saranno in grado di esplorare applicazioni quantistiche nell’intelligenza artificiale, nell’energia e nella biologia, utilizzando atomi di rubidio come qubit controllati dal laser per eseguire calcoli complessi.

Infine, il Centro di supercalcolo e reti di Poznan (PSNC) in Polonia sta adottando un approccio innovativo con due QPU fotonici di Informatica ORCA, connesso a una nuova partizione del supercomputer accelerata dalla piattaforma CUDA-Q. Questa configurazione consentirà ai ricercatori di esplorare un’ampia gamma di applicazioni, dalla biologia e chimica all’apprendimento automatico. Utilizzando sistemi di fotonica quantistica, queste QPU offrono un approccio distribuito, scalabile e modulare al calcolo quantistico utilizzando componenti di telecomunicazioni standard.

Questi supercomputer rappresentano progressi significativi nell’integrazione delle tecnologie quantistiche e classiche, spingendo oltre la frontiera della ricerca nel calcolo ad alte prestazioni. Questi supercomputer utilizzano ancora i superchip NVIDIA Grace Hopper per accelerare la ricerca scientifica. Insieme, questi sistemi forniscono 200 exaflop, o 200 quintilioni di calcoli al secondo, di potenza di elaborazione AI ad alta efficienza energetica.

L’intelligenza artificiale sta accelerando la ricerca sui cambiamenti climatici, accelerando la scoperta di farmaci e portando a progressi in dozzine di altri campi. I sistemi basati su NVIDIA Grace Hopper stanno diventando una parte essenziale dell'HPC per la loro capacità di trasformare i settori promuovendo al contempo una migliore efficienza energetica.

Ian Buck, Vice Presidente di Hypercale e HPC presso NVIDIA

O Isambard-AI e Isambardo 3 dell'Università di Bristol nel Regno Unito, insieme a sistemi negli Stati Uniti come quelli del Los Alamos National Laboratory e del Texas Advanced Computing Center, si uniscono alla tendenza crescente dei supercomputer NVIDIA basati su Arm, sfruttando Grace CPU Superchip e la piattaforma Grace Hopper. Questo movimento riflette l’accelerazione globale nella costruzione di supercomputer basati sull’intelligenza artificiale, guidata dal riconoscimento dell’importanza strategica e culturale dell’intelligenza artificiale superiore, nota anche come intelligenza artificiale sovrana.

Integrando architetture GPU e CPU basate su Braccio con tecnologia di interconnessione NVIDIA NVLink-C2Co GH200 sta guidando questo cambiamento, consentendo ai centri scientifici di passare dall'installazione del sistema alla ricerca pratica in un breve periodo di tempo (secondo il marchio, che va da anni a mesi). Il progetto Isambard-AI esemplifica questo progresso, con la fase iniziale che ha già dimostrato un’elevata efficienza, e si prevede che l’arrivo di più Grace Hopper Superchip porterà a un aumento significativo delle prestazioni dei supercomputer.

Conclusione

L'introduzione di NVIDIA CUDA-Q segna un momento significativo nella convergenza tra l’informatica quantistica e quella classica, offrendo una piattaforma flessibile e potente che guida l’innovazione in un’ampia gamma di campi. Integrando strettamente questi due ambiti, aziende e istituzioni hanno ora accesso a una nuova serie di possibilità di ricerca e applicazione, ampliando gli orizzonti del calcolo ad alte prestazioni.

Grazie alla sua capacità di fornire prestazioni avanzate, agnosticismo QPU e supporto per la comunità degli sviluppatori, CUDA-Q emerge come una soluzione strumento essenziale catalizzare il progresso sia nell’informatica quantistica che nell’intelligenza artificiale, alimentando una nuova era di innovazione tecnologica. Proseguiamo per vedere cos'altro ci fornirà lo strumento!

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Con informazioni da: Nvidia [1] e [2]

Recensito da Glaucone Vitale il 13/5/24.