Nvidia は、GPU で高速化された DGX Quantum で Quantum Machines とチームを組む

多くの GPU やその他のプロセッサの設計者である Nvidia は、これまでのところ独自の QPU を開発しておらず、代わりに量子コンピューティングの大手と協力して、プログラミングとソフトウェア ソリューションで QPU をサポートすることを選択しています。 しかし、半導体の巨人は引き続き量子の進化を受け入れており、今週、Quantum マシンと提携して、ハイブリッド量子古典コンピューティング シナリオで高性能と低レイテンシを必要とする研究者の努力を後押しすることを目的とした、GPU で高速化された量子コンピューティング システム アーキテクチャを発表しました。

Nvidia DGX Quantum システムは、Nvidia の最先端の グレースホッパースーパーチップ 同社の CUDA Quantum オープンソース プログラミング モデルは、ユニバーサルな量子制御システムである Quantum Machines OPX+ オーケストレーション プラットフォームを備えています。 Grace Hopper システムは PCIe によって Quantum Machines OPX+ に接続され、GPU と QPU 間のサブマイクロ秒のレイテンシーを可能にします。 

量子コンピューティングは最終的には古典コンピューティングでは不可能なことを達成できるようになり、量子システムはその概念を念頭に置いて古典スーパーコンピューターにますますリンクされる可能性がありますが、古典システムと量子システムのペアリングは別の方向にもメリットをもたらします。

Nvidia の量子コンピューティングのグループ プロダクト マネージャーであり、 昨年の IQT Quantum Enterprise イベントは IQT News に次のように語っています。 それは古典的なコンピューティングができることであり、古典的なスーパーコンピューティングは量子コンピューティングに対して何ができるのでしょうか? 価値のある量子コンピューティングにはまだほど遠いので、古典的コンピューティング用に既に構築したコンピューター、システム、およびソフトウェア プラットフォームを使用して、それらを使用して量子コンピューティングを加速することはできますか? 答えはイエスです。」

Stanwyck 氏は、DGX Quantum の最も直接的なアプリケーションとして、量子システムの誤り訂正を加速する機能を見ていると述べています。

Quantum Machines の事業開発担当副社長である Omri Shoshan 氏によると、DGX Quantum システムの最初の展開の XNUMX つは、 イスラエルの国立量子コンピューティング センター、イスラエルを拠点とする Quantum Machines が昨年の夏に構築するために選ばれました。 その展開は今年後半に行われます。

「このプラットフォームは、ある意味で、エコシステム全体を実現するものになるでしょう」と Shoshan 氏は述べています。

Stanwyck と Shoshan は、Grace Hopper と OPX+ の両方のシステムを、数量子ビットの QPU から量子加速スーパーコンピューターまで、さまざまな量子コンピューティング システムに適合するようにスケーリングできると述べています。

DGX Quantum の発表は、今週 Nvidia の Spring GTC カンファレンスで行われ、CUDA Quantum ソフトウェア スタックがオープン ソースで利用できるようになったことを公に認める役割も果たしました。 Nvidia はまた、量子ハードウェア企業の Anyon Systems、Atom Computing、IonQ、ORCA Computing、Oxford Quantum Circuits、QuEra などの新しいパートナー グループが CUDA Quantum を自社のプラットフォームに統合していることもカンファレンスで発表しました。 量子ソフトウェア企業の Agnostiq と QMware。 スーパーコンピューティング センターには、産業技術総合研究所、IT センター フォー サイエンス (CSC)、国立スーパーコンピューティング アプリケーション センター (NCSA) があります。

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。

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• 情報源： https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/nvidia-teams-with-quantum-machines-on-gpu-accelerated-dgx-quantum/