处理器/DSP
欧洲顶尖研究中心的专家表示,借助 NVIDIA QODA,经典-量子混合系统将实现更高级别的能效。
在量子计算尚未流行的时候,Kristel Michielsen 就已经开始接触这一领域。
这位计算物理学家于 20 世纪 90 年代初在荷兰模拟量子计算机,并以此作为她的博士研究课题之一。
如今,Kristel Michielsen 管理着欧洲最大的量子计算设备——尤利希量子计算统一基础设施(JUNIQ),她的任务是使用 NVIDIA 量子优化设备架构(QODA)等工具帮助开发者开拓量子计算这个新领域。
尤利希超级计算中心位于科隆附近。该中心的量子项目负责人 Michielsen 表示:“目前的经典计算机能耗过大而且无法解决全部问题,因此我们无法只依靠它们来完成工作。但如果将其与能耗不太高的量子计算机组合,那就有可能解决我们现在所面临的一些最复杂的问题。”
引入量子处理器
由于量子处理器(QPU)利用了量子力学的特性,它们非常适合模拟原子级的流程,推动化学和材料科学的根本进步。从更高效的电池到更有效的药物,这项技术将在所有领域引发多米诺效应。
QPU 还可以帮助解决物流等领域棘手的优化问题。例如,航空公司每天都需要解决将哪架飞机分配到哪条航线这一难题。
安装在尤利希的量子计算机显示了近 500 个航班的最高效路线,这一最近的实验展现了该技术的巨大潜力。
量子计算还有望将 AI 提升到新的水平。在独立实验中,尤利希的研究者使用量子机器学习模拟蛋白质如何与 DNA 链结合,并对法国里昂的卫星图像进行分类。
混合系统集两者之大成
目前已经出现了几个量子计算机原型,虽然其中没有任何强大或可靠到足以处理商业方面的工作,但研究人员已经看到了前进的方向。
Michielsen 表示:“长期以来,我们一直将混合系统视为获得实用量子计算的唯一途径。在与目前的经典高性能计算(HPC)系统连接后,量子计算机将同时具备两者的最大优点。”
这类计算机也正是尤利希和世界各地的研究人员目前正在建造的。
量子在 A100 GPU 上实现 49 倍速度提升
除了目前的模拟量子系统之外,尤利希计划在明年安装来自巴黎 Pasqal 公司的中性原子量子计算机。该中心也一直在经典系统(例如配备超过 3700 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 JUWELS Booster)上运行量子模拟。
Michielsen 引用了最新的论文,她表示:“通用量子计算机模拟器的 GPU 版本被称为 JUQCS,与在 CPU 集群上运行的工作相比,其速度提高了 49 倍。这项工作几乎使用了该系统的所有 GPU 节点,并高度依赖其 InfiniBand 网络。”
最近,像 JUWELS Booster 这样的经典系统都在使用 NVIDIA cuQuantum,它是用于在 GPU 上加速量子工作的软件开发工具包。Michielsen 在谈到 SDK 时表示:“它对跨平台基准测试很有帮助,而且也可以用于启动或优化他人的量子模拟代码。”
JUWELS Booster 的核是 A100 GPU(绿色),它可以利用 NVIDIA cuQuantum SDK 模拟量子工作。
混合系统与混合软件
尤利希和其他研究中心拥有多种 HPC 和量子系统,而且还有更多的 HPC 和量子系统即将投入使用,因此目前所面临的挑战之一是如何将所有这些系统连接到一起。
她表示:“HPC 社区需要详细研究从气候科学和医学到化学和物理学的各种应用,确定哪些部分的代码可以在量子系统上运行。”
对于进入量子计算时代的开发者来说,这是一项艰巨的任务,但他们也即将获得帮助。
NVIDIA QODA 就像是一座软件“桥梁”,通过函数调用,开发者可以选择在 GPU 或量子处理器上运行量子工作。
QODA 的高级语言将支持所有种类的量子计算机,其编译器将作为开源软件提供。它还得到了包括Pasqal、Xanadu、QC Ware 和 Zapata 等量子系统和软件供应商的支持。
为 HPC 和 AI 开发者带来量子飞跃
Michielsen 预计 JUNIQ 将为全欧洲使用其量子服务的研究人员提供 QODA。
她表示:“这有助于使量子计算更接近 HPC 和 AI 社区,研究人员进而加快了速度而且不需要进行各种低级编程,大大减轻了工作负担。”
Michielsen 预计,在未来一年及更长的时间内,许多研究人员将使用 QODA 来尝试量子-经典混合计算机。
她还表示:“也许未来,QODA 的某个用户会成为真实世界混合计算的先驱。”
在最新发布 | NVIDIA 发布量子-经典混合计算平台 —— “NVIDIA QODA”中可以了解更多 QODA 的相关信息。
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