Nvidiaはここ数年、量子リソースとソフトウェアをリリースし、パートナーシップを積み上げ、量子コンピューティング分野で勢いを増しているが、今週カリフォルニア州サンノゼで開催されたNvidia GTCイベントで大量の量子に関する発表が行われたことは、同社の勢いを示唆している。量子への野心は加速しています。

これらの発表の中には、同社のオープンソース CUDA-Q 量子コンピューティング プログラミングおよび統合プラットフォームに基づくクラウドベースのシミュレーション プラットフォームである Nvidia Quantum Cloud の立ち上げも含まれており、量子処理装置を導入している企業の 4 分の 3 で使用されています。 、または QPU。マイクロサービスとして、ユーザーは、ハイブリッド量子古典プログラミング用の強力なシミュレーターやツールを含む、新しい量子アルゴリズムとアプリケーションをクラウドで構築してテストできます。

NvidiaのHPCおよび量子コンピューティング担当ディレクター、ティム・コスタ氏は、ユーザーがQPUに直接アクセスできるクラウドサービスは存在するが、Nvidia Quantum Cloudはシミュレーションプロジェクトやその他のタスクを実行するためにNvidiaの量子ツールやGPUリソ​​ースへのクラウドアクセスを提供すると述べた。

「量子研究コミュニティにとって私たちが取り組みたい課題の 500,000 つは、量子リソースへのアクセスを改善することです」とコスタ氏は述べました。 「今日のエコシステムを見ると…約 50 人の量子開発者が仕事に取り組んでいると推定されていますが、一般に公開されている QPU は約 10 個しかありません。稼働時間は約 20% ～ 7.5% です。これらにはゼロ フォールト トレラント量子ビットがあります…そして、代替として CPU を検討し始めると、GPU クラスターでは XNUMX 時間かかることが、CPU では約 XNUMX 年かかります。」

Nvidia Quantum Cloud は早期アクセス リリースとして利用可能になり、開発者は任意の CUDA-Q プログラムをローカルでコンパイルし、コンパイル ラインまたは Python スクリプトの構成でターゲットを Nvidia Quantum Cloud に設定して実行できます。ラップトップからそれを Nvidia GPU リソース上の Nvidia Quantum Cloud に送信すると、ローカル CPU では 20 分から XNUMX 時間、数日、あるいは数年かかる代わりに、数秒で結果が返されます。」とコスタ氏は言います。 「つまり、あらゆる量子プログラマーにとって、Nvidia 量子プラットフォームのアクセラレーションへのシームレスなアクセスが実際に提供されるのです。」

早期アクセス段階の製品は GPU を中心としていますが、Nvidia Quantum Cloud は最終的には Nvidia パートナーからの QPU のバックエンド サポートを含むように拡張される予定です。 「私たちはここへのアクセスに対する障壁を徹底的に取り除きたいと考えています。したがって、Nvidia GPU で量子研究を行っており、エミュレーションやシミュレーション用の量子リソースとして使用している場合は、この早期アクセス プログラムで初日から利用できます」とコスタ氏は述べています。 「しかし、長期的には、私たちはパートナーを迎え入れたいと考えており、もちろん量子と古典の統合に重点を置いているため、当社の GPU と Nvidia Quantum Cloud は、パートナーを通じて提供されている QPU と連携して機能します。バックエンドのサポートです。」

Quantum Cloud は、次のような科学的探査を加速するための強力な機能とサードパーティ ソフトウェア統合も備えています。

• トロント大学と共同で開発された生成量子固有ソルバーは、大規模言語モデル (LLM) を活用して、量子コンピューターが分子の基底状態エネルギーをより迅速に見つけられるようにします。
• Classiq と CUDA-Q の統合により、量子研究者は、大規模で洗練された量子プログラムを生成できるだけでなく、量子回路を深く分析して実行することができます。
• QC Ware Promethium は、分子シミュレーションなどの複雑な量子化学の問題に取り組みます。

スーパーコンピュータープロジェクト

新しいクラウド サービスに加えて、Nvidia は量子に焦点を当てた 2 つのスーパーコンピューター プロジェクトへの関与を発表しました。 2 つのうち最初の大きいものは、 ABCI-Q 日本の産業技術総合研究所のスーパーコンピュータ。完成すると、量子コンピューティングの研究に特化した最大規模のスーパーコンピューターの 2,000 つとなり、100 個を超える Nvidia の H500 GPU と、InfiniBand で接続され、CUDA-Q プラットフォームを搭載した XNUMX 個を超えるノードが搭載されます。

2 台目のスーパーコンピューターはデンマークに設置され、ノボ ノルディスク財団が Nvidia の AI データセンター インフラストラクチャである DGX SuperPOD の導入を主導します。コスタ氏は、技術を進歩させるデンマークの国家計画に沿って、このマシンの重要な部分が量子コンピューティングの研究に専念すると述べた。

これらの展開は、次の分野での Nvidia の役割に似ています。 オーストラリアのポーシー スーパーコンピューティング研究センター。 Nvidia と Pawsey は先月、国立スーパーコンピューティングおよび量子コンピューティング イノベーション ハブのスーパーコンピューターが Nvidia の Grace Hopper スーパーチップ上で CUDA-Q を実行すると発表しました。

PQCサポート

また、今週の Nvidia からの量子分野については、米国国立標準技術研究所が今年後半に最初のポスト量子暗号化標準アルゴリズムを完成させる準備を進めている中、Nvidia は PQC の使用をより実用的にするために GPU コンピューティング リソースを投入しています。 。コスタ氏によると、一部のコンピューティングインフラストラクチャではこれらのアルゴリズムの実行が遅すぎて効果が得られない可能性があるため、同社は実用的な方法で量子安全暗号化を実装するために必要な数学的プリミティブを含むCuPQCと呼ばれるソフトウェアライブラリをリリースしている。 「私たちは、このコミュニティが今日のアルゴリズム (NIST によって標準化されているアルゴリズム) を高速化するだけでなく、Nvidia GPU のパフォーマンスを活用して、より量子安全なアルゴリズムを開発して研究できるようにして、実用化できるようにしたいと考えています。埋め込む。"

CUDA-Q アカデミック

最後に、Nvidia は今週、多くの大学と協力して、さまざまな分野の幅広い学生や専門家が量子コンピューターとのインターフェースや操作方法を理解できるよう、一連のモジュールやコースワークを開発していることも発表しました。このモジュールとその他のコンテンツは、CUDA-Q Academic という名前で大学およびデジタルの両方で利用できるようになります。

Dan O'Shea は、25 年以上にわたり、半導体、センサー、小売システム、デジタル決済、量子コンピューティング/テクノロジーなど、電気通信および関連トピックを扱ってきました。

カテゴリー：
サイバーセキュリティー, 教育, 量子コンピューティング, 研究, ソフトウェア

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