Nvidia：通往混合Quantum-HPC數(shù)據(jù)中心之路從這里開始

北京時(shí)間5月31日消息（余予）是時(shí)候開始構(gòu)建明天的混合量子計(jì)算機(jī)了。動(dòng)機(jī)是令人信服的，路徑是明確的，并且今天可以使用這項(xiàng)工作的關(guān)鍵組件。

量子計(jì)算有可能克服當(dāng)今一些最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，推進(jìn)從藥物發(fā)現(xiàn)到天氣預(yù)報(bào)的一切。簡而言之，量子計(jì)算將在HPC的未來發(fā)揮巨大作用。

今天的量子模擬

創(chuàng)造這樣的未來并不容易，但開始的工具就在這里。

邁出第一步，今天的超級(jí)計(jì)算機(jī)正在模擬量子計(jì)算工作，其規(guī)模和性能水平超出了當(dāng)今相對(duì)較小、容易出錯(cuò)的量子系統(tǒng)的范圍。

數(shù)十個(gè)量子組織已經(jīng)在使用NVIDIA cuQuantum軟件開發(fā)工具包來加速他們在GPU上的量子電路模擬。

最近，AWS宣布在其Braket服務(wù)中提供cuQuantum。它還在Braket上展示了cuQuantum如何為量子機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載提供高達(dá)900倍的加速。

cuQuantum現(xiàn)在可以在主要的量子軟件框架上實(shí)現(xiàn)加速計(jì)算，包括Google的qsim、IBM的Qiskit Aer、Xanadu的PennyLane和Classiq的量子算法設(shè)計(jì)平臺(tái)。這意味著這些框架的用戶無需任何額外編碼即可訪問GPU加速。

量子動(dòng)力藥物發(fā)現(xiàn)

今天，Menten AI 加入了使用cuQuantum的公司來支持其量子工作。

這家位于灣區(qū)的藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司將使用cuQuantum的張量網(wǎng)絡(luò)庫來模擬蛋白質(zhì)相互作用并優(yōu)化新的藥物分子。它旨在利用量子計(jì)算的潛力來加速藥物設(shè)計(jì)，這一領(lǐng)域與化學(xué)本身一樣，被認(rèn)為是最先受益于量子加速的領(lǐng)域之一。

具體來說，Menten AI正在開發(fā)一套包括量子機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的量子計(jì)算算法，以突破治療設(shè)計(jì)中計(jì)算要求高的問題。

“雖然能夠運(yùn)行這些算法的量子計(jì)算硬件仍在開發(fā)中，但像NVIDIA cuQuantum這樣的經(jīng)典計(jì)算工具對(duì)于推進(jìn)量子算法的開發(fā)至關(guān)重要”Menten AI首席科學(xué)家Alexey Galda表示。

打造量子鏈路

隨著量子系統(tǒng)的發(fā)展，下一個(gè)重大飛躍是向混合系統(tǒng)的邁進(jìn)：量子計(jì)算機(jī)和經(jīng)典計(jì)算機(jī)協(xié)同工作。研究人員對(duì)系統(tǒng)級(jí)量子處理器或QPU有著共同的愿景，它可以作為一種新型的、功能強(qiáng)大的加速器。

因此，未來最大的工作之一是將經(jīng)典系統(tǒng)和量子系統(tǒng)連接到混合量子計(jì)算機(jī)中。這項(xiàng)工作有兩個(gè)主要組成部分。

首先，我們需要在GPU和QPU之間建立快速、低延遲的連接。這將使混合系統(tǒng)能夠?qū)PU用于它們擅長的經(jīng)典工作，例如電路優(yōu)化、校準(zhǔn)和糾錯(cuò)。GPU可以加快這些步驟的執(zhí)行時(shí)間，并減少經(jīng)典計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)之間的通信延遲，這是當(dāng)今混合量子作業(yè)的主要瓶頸。

其次，行業(yè)需要一個(gè)統(tǒng)一的編程模型以及高效且易于使用的工具。我們在HPC和AI方面的經(jīng)驗(yàn)教會(huì)了我們和我們的用戶一個(gè)可靠的軟件堆棧的價(jià)值。

適合工作的工具

如今，為了對(duì)QPU進(jìn)行編程，研究人員被迫使用與量子等效的低級(jí)匯編代碼，這超出了非量子計(jì)算專家科學(xué)家的能力范圍。此外，開發(fā)人員缺乏統(tǒng)一的編程模型和編譯器工具鏈，無法讓他們在任何QPU上運(yùn)行他們的工作。

這需要改變，也會(huì)改變。在3月的博客中，我們討論了我們?yōu)楦玫木幊棠Ｐ退龅囊恍┏醪焦ぷ鳌?/p>

為了有效地找到量子計(jì)算機(jī)加速其工作的方法，科學(xué)家們需要先輕松地將部分HPC應(yīng)用程序移植到模擬QPU，然后再移植到真實(shí)QPU。這需要一個(gè)編譯器使它們能夠以高性能水平和熟悉的方式工作。

通過將GPU加速的模擬工具與編程模型和編譯器工具鏈結(jié)合起來，HPC研究人員將能夠開始構(gòu)建未來的混合量子數(shù)據(jù)中心。

如何開始

對(duì)某些人來說，量子計(jì)算聽起來像是未來幾十年的科幻小說。事實(shí)是，每年研究人員都在構(gòu)建更多更大的量子系統(tǒng)。

NVIDIA全力投入到這項(xiàng)工作中，我們誠邀您加入我們，共同構(gòu)建明天的混合量子系統(tǒng)。

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