Nvidia stellt QODA-Plattform für klassisches Quantencomputing vor

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Heute kündigt der GPU- und KI-König Nvidia auf der Q2B-Konferenz in Tokio QODA an, seine quantenoptimierte Gerätearchitektur, die entwickelt wurde, um eine einzigartige Programmierumgebung für klassisches Quanten-Hybrid-Computing zu schaffen. Ähnlich im allgemeinen Zweck (und Namen) der Compute Unified Device Architecture (CUDA)-Plattform von Nvidia für die parallele Computerentwicklung nimmt QODA die hochspezialisierte Quantenentwicklungsdisziplin und macht sie einem breiteren Spektrum von Softwareentwicklern zugänglich. Aber die Handlung von Nvidia-GPUs in der Quantenwelt ist nuancierter als selbst in der KI, und das Ziel von QODA ist es, es einfach zu machen.

tapfere Quantenwelt

"Es ist eine ganz andere Welt als vor zehn Jahren", sagte Timothy Costa, Produktmanager für HPC und Quantum Computing bei Nvidia, gegenüber VentureBeat. Costa erklärte, was hinter den Fortschritten in der Quantenindustrie steckt: „Was wir sehen, ist die Industrie, die sich von Ein- und Zwei-Qubit-Systemen, die meisten davon in der Wissenschaft, bis heute zu Systemen mit mehr als 200 Cloud-basierten Qubits bewegt. ”

Qubits sind das grobe Äquivalent von Bits in der klassischen Datenverarbeitung, aber obwohl sie mit einem Wert von null oder eins gelesen werden können, können Qubits mehrere Werte gleichzeitig haben, was sie und die Hardware, die sie instanziiert, die Essenz von Quantencomputern.

QODA heißt alle Entwickler an Bord willkommen

Das Credo von QODA besteht darin, nicht auf Quanten spezialisierte Entwickler dabei zu unterstützen, von diesen Branchenfortschritten zu profitieren. Insbesondere richtet es sich an Entwickler, die sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren, darunter Arzneimittelforschung, Chemie, Finanzen und Optimierung (als allgemeine Computertechnik), in denen Quanten die Dinge beschleunigen und die Welt möglich machen können, indem sie Probleme angehen, die sonst rechnerisch unmöglich wären lösen. Diese Bereiche profitieren am besten von einer Kombination aus klassischem (wenn auch in der leistungsstarken Form von HPC) und Quantencomputing.

Vorfall

Transformation 2022

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Nvidias GPU-Technologie ist natürlich bereits eine dominante Plattform in der HPC-Welt. Aber es stellt sich auch heraus, dass es eine spezifische Anwendbarkeit auf der Quantenseite hat. Obwohl GPUs keine Quantenhardware sind, können sie als effizienteres Medium für die Emulation von Quantenschaltkreisen dienen als CPUs, da GPUs Zustandsvektor- und Tensornetzwerkmethoden implementieren können, die Quantenschaltkreissimulationen beschleunigen. Dies bedeutet, dass ein großes GPU-System wie die DGX-Plattform von Nvidia besonders gut in der Lage sein kann, Hybridszenarien zu bewältigen, da es eine Ebene der physischen Infrastruktur bietet, die sowohl typische Rechenlasten als auch Quanten unterstützen kann.

QODA reagiert auf dieses neue Potenzial für "gespaltene Persönlichkeiten" in GPUs, indem es eine einzige Plattform für die hybride Entwicklung bereitstellt. Dahinter steckt Nvidias cuQuantum SDK...