Nvidia hat in den letzten Jahren im Quantencomputing-Sektor an Dynamik gewonnen, Quantenressourcen und -software veröffentlicht und Partnerschaften aufgebaut, aber eine große Menge Quantenankündigungen, die diese Woche im Rahmen der Nvidia GTC-Veranstaltung in San Jose, Kalifornien, kamen, deuten darauf hin, dass das Unternehmen dies getan hat Quantenambitionen nehmen zu.

Zu diesen Ankündigungen gehört die Einführung von Nvidia Quantum Cloud, einer cloudbasierten Simulationsplattform, die auf der Open-Source-Programmier- und Integrationsplattform für Quantencomputer CUDA-Q des Unternehmens basiert, die von drei Vierteln der Unternehmen verwendet wird, die Quantenverarbeitungseinheiten einsetzen oder QPUs. Als Microservice ermöglicht es Benutzern, in der Cloud neue Quantenalgorithmen und -anwendungen zu erstellen und zu testen – einschließlich leistungsstarker Simulatoren und Tools für die hybride quantenklassische Programmierung.

Tim Costa, Direktor für HPC und Quantencomputing bei Nvidia, sagte, dass es zwar Cloud-Dienste gibt, die Benutzern direkten Zugriff auf QPUs ermöglichen, Nvidia Quantum Cloud jedoch Cloud-Zugriff auf Nvidias Quantentools und GPU-Ressourcen bieten wird, um Simulationsprojekte und andere Aufgaben auszuführen.

„Eine der Herausforderungen, die wir für die Quantenforschungsgemeinschaft angehen wollen, ist die Verbesserung des Zugangs zu Quantenressourcen“, sagte Costa. „Wenn man sich das heutige Ökosystem anschaut … Wir schätzen, dass etwa 500,000 Quantenentwickler da draußen arbeiten, aber es gibt nur etwa 50 öffentlich verfügbare QPUs. Ihre Betriebszeit beträgt etwa 10 bis 20 %. Sie verfügen über nullfehlertolerante Qubits … Und wenn man sich CPUs als Alternative ansieht, dauert das, was bei einem GPU-Cluster eine Stunde dauern kann, bei einer CPU etwa 7.5 Jahre.“

Mit Nvidia Quantum Cloud, das jetzt als Early-Access-Version verfügbar ist, können Entwickler jedes CUDA-Q-Programm lokal kompilieren und dann in der Kompilierungszeile oder in der Konfiguration Ihres Python-Skripts das Ziel auf Nvidia Quantum Cloud festlegen … und dann ausführen Es wird von Ihrem Laptop aus an die Nvidia Quantum Cloud auf Nvidia-GPU-Ressourcen gesendet und Sie erhalten Ihr Ergebnis in Sekunden zurück, statt 20 Minuten bis zu einer Stunde oder sogar Tagen oder Jahren auf Ihrer lokalen CPU“, sagte Costa. „Es bietet also wirklich jedem Quantenprogrammierer nahtlosen Zugriff auf die Beschleunigung der Nvidia-Quantenplattform.“

Während sich das Angebot in der Early-Access-Phase auf GPUs konzentriert, wird Nvidia Quantum Cloud schließlich auch um Back-End-Unterstützung für QPUs von Nvidia-Partnern erweitert. „Wir wollen hier wirklich alle Zugangsbarrieren beseitigen. Wenn Sie also Quantenforschung an Nvidia-GPUs betreiben und diese als Quantenressource für Emulation und Simulation nutzen, ist das ab dem ersten Tag in diesem Early-Access-Programm verfügbar“, sagte Costa. „Langfristig wollen wir jedoch unsere Partner einbeziehen und konzentrieren uns natürlich auf die Integration von Quantentechnologie und Klassik, sodass unsere GPUs und die Nvidia Quantum Cloud mit den QPUs zusammenarbeiten, die wir über unsere Partner bereitstellen diese Back-End-Unterstützung.“

Quantum Cloud bietet außerdem leistungsstarke Funktionen und Softwareintegrationen von Drittanbietern, um die wissenschaftliche Erforschung zu beschleunigen, darunter:

• Der in Zusammenarbeit mit der University of Toronto entwickelte Generative Quantum Eigensolver nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um es einem Quantencomputer zu ermöglichen, die Grundzustandsenergie eines Moleküls schneller zu ermitteln.
• Durch die Integration von Classiq mit CUDA-Q können Quantenforscher große, anspruchsvolle Quantenprogramme erstellen sowie Quantenschaltkreise gründlich analysieren und ausführen.
• QC Ware Promethium befasst sich mit komplexen quantenchemischen Problemen wie der Molekülsimulation.

Supercomputer-Projekte

Zusätzlich zum neuen Cloud-Dienst kündigte Nvidia die Beteiligung an zwei quantenfokussierten Supercomputerprojekten an. Der erste und größere der beiden ist der ABCI-Q Supercomputer am japanischen National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. Nach seiner Fertigstellung wird es einer der größten Supercomputer für die Forschung im Bereich Quantencomputing sein, mit mehr als 2,000 Nvidias H100-GPUs und mehr als 500 Knoten, die über InfiniBand verbunden sind und von der CUDA-Q-Plattform angetrieben werden.

Der zweite Supercomputer wird in Dänemark stehen, wo die Novo Nordisk Foundation den Einsatz eines DGX SuperPOD, der KI-Rechenzentrumsinfrastruktur von Nvidia, leiten wird. Costa sagte, ein erheblicher Teil dieser Maschine werde der Forschung im Bereich Quantencomputing gewidmet sein, im Einklang mit Dänemarks nationalem Plan zur Weiterentwicklung der Technologie.

Diese Bereitstellungen ähneln der Rolle von Nvidia in Australiens Pawsey Supercomputing Research Center. Nvidia und Pawsey gaben letzten Monat bekannt, dass der Supercomputer im dortigen National Supercomputing and Quantum Computing Innovation Hub CUDA-Q auf Nvidias Grace Hopper Superchips ausführen wird.

PQC-Unterstützung

Auch an der Quantenfront kommt diese Woche von Nvidia: Während sich das National Institute of Standards and Technology darauf vorbereitet, seine ersten Standardalgorithmen für die Post-Quantenkryptographie später in diesem Jahr fertigzustellen, setzt Nvidia seine GPU-Rechenressourcen ein, um die PQC-Nutzung praktischer zu gestalten . Das Unternehmen veröffentlicht eine Softwarebibliothek namens CuPQC, die die mathematischen Grundelemente enthält, die für die praktische Implementierung einer quantensicheren Verschlüsselung erforderlich sind, da einige Computerinfrastrukturen diese Algorithmen möglicherweise zu langsam ausführen, als dass sie effektiv wären, sagte Costa. „Wir möchten dieser Community ermöglichen, nicht nur die heutigen Algorithmen zu beschleunigen – diejenigen, die vom NIST standardisiert wurden –, sondern auch quantensicherere Algorithmen zu entwickeln und zu erforschen, die auf der Leistung von Nvidia-GPUs basieren, damit sie in die Praxis umgesetzt werden können.“ implementieren."

CUDA-Q Akademiker

Schließlich gab Nvidia diese Woche auch bekannt, dass es mit vielen Universitäten zusammenarbeitet, um eine Reihe von Modulen und Kursen zu entwickeln, um einem breiten Spektrum von Studenten und Fachleuten aus verschiedenen Bereichen zu helfen, zu verstehen, wie man mit Quantencomputern interagiert und mit ihnen arbeitet. Diese Module und weitere Inhalte werden nun unter dem Namen CUDA-Q Academic sowohl über die Hochschulen als auch digital verfügbar sein.

Dan O'Shea befasst sich seit über 25 Jahren mit Telekommunikation und verwandten Themen, darunter Halbleiter, Sensoren, Einzelhandelssysteme, digitale Zahlungen und Quantencomputer/-technologie.

Kategorien:
Internet-Sicherheit, Bildungswesen, Quantencomputing, Forschungsprojekte, Software.

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• Quelle: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/nvidia-unveils-quantum-cloud-service-supercomputer-projects-pqc-support-more/