Nvidia a pris de l'ampleur dans le secteur de l'informatique quantique ces dernières années, en libérant des ressources et des logiciels quantiques et en accumulant des partenariats, mais un grand nombre d'annonces quantiques issues de l'événement Nvidia GTC à San Jose, en Californie, suggèrent cette semaine que la société les ambitions quantiques s’intensifient.

Parmi ces annonces figure le lancement de Nvidia Quantum Cloud, une plateforme de simulation basée sur le cloud qui s'appuie sur la plateforme open source de programmation et d'intégration d'informatique quantique CUDA-Q de l'entreprise, utilisée par les trois quarts des entreprises déployant des unités de traitement quantique. , ou QPU. En tant que microservice, il permet aux utilisateurs de créer et de tester dans le cloud de nouveaux algorithmes et applications quantiques, notamment de puissants simulateurs et outils pour la programmation hybride quantique-classique.

Tim Costa, directeur du HPC et de l'informatique quantique chez Nvidia, a déclaré que s'il existe des services cloud permettant aux utilisateurs d'accéder directement aux QPU, Nvidia Quantum Cloud fournira un accès cloud aux outils quantiques et aux ressources GPU de Nvidia pour exécuter des projets de simulation et d'autres tâches.

"L'un des défis que nous souhaitons relever pour la communauté de la recherche quantique est d'améliorer l'accès aux ressources quantiques", a déclaré Costa. « Si vous regardez l’écosystème aujourd’hui… Nous estimons qu’environ 500,000 50 développeurs quantiques travaillent, mais il n’existe qu’une cinquantaine de QPU accessibles au public. Leur disponibilité est d'environ 10 à 20 %. Ils ont des qubits tolérants à zéro panne… Et si vous commencez à considérer les CPU comme alternative, ce qui peut prendre une heure sur un cluster GPU prendra environ 7.5 ans sur un CPU.

Nvidia Quantum Cloud, désormais disponible en version à accès anticipé, permet aux développeurs de compiler localement n'importe quel programme CUDA-Q, puis de définir la cible dans la ligne de compilation ou dans la configuration de votre script Python sur Nvidia Quantum Cloud… et ensuite vous exécutez il l'envoie à partir de votre ordinateur portable et l'envoie à Nvidia Quantum Cloud sur les ressources GPU Nvidia et vous obtenez votre résultat en quelques secondes au lieu de 20 minutes à une heure ou des jours ou des années sur votre processeur local », a déclaré Costa. "Il offre donc un accès transparent à l'accélération de la plate-forme quantique Nvidia pour tout programmeur quantique."

Alors que l'offre dans sa phase d'accès anticipé est centrée sur les GPU, Nvidia Quantum Cloud s'élargira également à terme pour inclure la prise en charge back-end des QPU des partenaires Nvidia. « Nous voulons vraiment supprimer toutes les barrières à l’accès ici. Donc, si vous effectuez des recherches quantiques sur les GPU Nvidia, en les utilisant comme ressource quantique pour l'émulation et la simulation, cela est disponible dès le premier jour dans ce programme à accès anticipé », a déclaré Costa. "Mais à long terme, nous voulons impliquer nos partenaires et, bien sûr, nous nous concentrons sur l'intégration du quantique et du classique, donc nos GPU et Nvidia Quantum Cloud fonctionneront avec les QPU que nous fournissons par l'intermédiaire de nos partenaires dans le cadre de ce support back-end.

Quantum Cloud propose également des fonctionnalités puissantes et des intégrations de logiciels tiers pour accélérer l'exploration scientifique, notamment :

• Le Generative Quantum Eigensolver, développé en collaboration avec l'Université de Toronto, exploite des modèles de langage étendus (LLM) pour permettre à un ordinateur quantique de trouver plus rapidement l'énergie de l'état fondamental d'une molécule.
• L'intégration de Classiq avec CUDA-Q permet aux chercheurs quantiques de générer de vastes programmes quantiques sophistiqués, ainsi que d'analyser et d'exécuter en profondeur des circuits quantiques.
• QC Ware Promethium s'attaque à des problèmes complexes de chimie quantique tels que la simulation moléculaire.

Projets de supercalculateurs

En plus du nouveau service cloud, Nvidia a annoncé son implication dans deux projets de supercalculateurs axés sur le quantique. Le premier et le plus grand des deux est le ABCI-Q supercalculateur de l'Institut national des sciences et technologies industrielles avancées du Japon. Une fois terminé, ce sera l'un des plus grands supercalculateurs dédiés à la recherche en informatique quantique, avec plus de 2,000 100 GPU H500 de Nvidia et plus de XNUMX nœuds connectés par InfiniBand et alimentés par la plateforme CUDA-Q.

Le deuxième supercalculateur sera au Danemark, où la Fondation Novo Nordisk dirigera le déploiement d'un DGX SuperPOD, l'infrastructure du centre de données IA de Nvidia. Costa a déclaré qu'une partie importante de cette machine serait dédiée à la recherche en informatique quantique, conformément au plan national du Danemark visant à faire progresser la technologie.

Ces déploiements sont similaires au rôle de Nvidia dans Centre de recherche australien sur les supercalculateurs Pawsey. Nvidia et Pawsey ont annoncé le mois dernier que le supercalculateur du National Supercomputing and Quantum Computing Innovation Hub exécutera CUDA-Q sur les superchips Grace Hopper de Nvidia.

Prise en charge du CQP

Également sur le front quantique cette semaine de Nvidia : alors que le National Institute of Standards and Technology se prépare à finaliser ses premiers algorithmes standards de cryptographie post-quantique plus tard cette année, Nvidia met en jeu ses ressources informatiques GPU pour aider à rendre l'utilisation du PQC plus pratique. . La société publie une bibliothèque logicielle appelée CuPQC qui contient les primitives mathématiques qui seront nécessaires pour mettre en œuvre un cryptage quantique de manière pratique, car certaines infrastructures informatiques peuvent exécuter ces algorithmes trop lentement pour qu'ils soient efficaces, a déclaré Costa. « Nous cherchons à permettre à cette communauté non seulement d'accélérer les algorithmes actuels – ceux qui sont standardisés par le NIST – mais également de développer et de mener des recherches sur des algorithmes plus sûrs quantiquement avec les performances des GPU Nvidia derrière eux afin qu'ils puissent être pratiques à utiliser. mettre en œuvre."

CUDA-Q académique

Enfin, Nvidia a également déclaré cette semaine qu'elle travaillait avec de nombreuses universités pour développer une série de modules et de cours visant à aider un large éventail d'étudiants et de professionnels de différents secteurs à comprendre comment s'interfacer et travailler avec des ordinateurs quantiques. Ces modules et autres contenus seront désormais disponibles sous le nom CUDA-Q Academic, à la fois via les universités et sous forme numérique.

Dan O'Shea a couvert les télécommunications et des sujets connexes, notamment les semi-conducteurs, les capteurs, les systèmes de vente au détail, les paiements numériques et l'informatique/la technologie quantique pendant plus de 25 ans.

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