7 月 13 日,英偉達宣布了全新編程平臺 NVIDIA Quantum Optimized Device Architecture(QODA,量子優(yōu)化設備架構),旨在開發(fā)和管理在混合經典量子系統(tǒng)上運行的應用程序。QODA 將成為 cuQuantum,即英偉達 GPU 加速量子模擬系統(tǒng)的補充。與 cuQuantum 不同,QODA 旨在幫助人們在量子處理器和經典系統(tǒng)(GPU、CPU)組成的混合系統(tǒng)上開發(fā)和運行應用程序,使量子計算更易使用。
與 CUDA 類似,QODA 是開放的、統(tǒng)一的環(huán)境,后者適用于當今一些最強大的計算機和量子處理器,可提高科學生產力,并使量子研究具有更大的規(guī)模。
混合量子、經典計算的想法目前已被學界和業(yè)界廣泛接受。QODA 的某些部分將更適合經典系統(tǒng),而其他部分僅適用于量子計算機。我們可以至少部分地將 QODA 視為一組工具和一個編譯器,其能夠適當?shù)貏澐秩蝿?,并將與量子相關的部分轉換為各種量子處理器(QPU)的機器指令。
英偉達 HPC 和量子計算產品總監(jiān) Timothy Costa 在媒體活動中表示:「混合計算術語在行業(yè)中被過度使用了。應用程序中有一些算法最適合像 GPU 這樣的經典計算資源,應以高性能方式實現(xiàn)以在 GPU 上運行。還有最適合量子計算機的算法。這些部分協(xié)同工作,數(shù)據(jù)則在其中來回傳遞?!?/p>
我們知道,當前的所有量子計算機都必須是混合的,經典計算機需要與 QPU 進行通信(即發(fā)送控制信號,解釋結果),沒有其他方法。
新平臺的發(fā)布使英偉達的量子計算計劃更加清晰。Costa 強調,英偉達沒有進入 QPU 業(yè)務的計劃。也就是說,這家公司清楚地將量子計算作為另一種加速器平臺,并試圖將其集成到 HPC 領域。利用 GPU 來加速混合量子經典應用程序是很自然的選擇,在密集矩陣乘法等任務上,GPU 執(zhí)行得比 QPU 更好。
QODA 將在 2022 年內推出,新產品面臨的一個直接挑戰(zhàn)是與許多不同類型的量子比特(離子阱、超導、光子等)進行通信。目前尚不清楚哪種 QPU 技術將占上風。
英偉達表示,一些領先的量子計算研究組織已經使用英偉達 GPU 和專業(yè)化軟件 cuQuantum 來開發(fā)各自的量子線路。借助 QODA,開發(fā)者就能構建完整的量子應用程序,這些量子應用程序可以通過 cuQuantum 在 GPU 加速的超級計算機上進行模擬。
在 QODA 宣布的同時,英偉達宣布與五家量子硬件制造商合作。值得注意的是,每家制造商都使用了不同的量子比特技術。它們包括 IQM 量子計算機(超導量子比特)、Pasqal(中性原子)、Quantinuum(離子阱)、Quantum Brilliance(鉆石中的氮空位)和 Xanadu(光子)。
「我需要強調這不是隨機選擇,」Costa 說道?!高@是五種不同類型的量子比特,這對我們來說非常重要,因為我們正在選擇第一批合作伙伴。我們希望確保在開發(fā)編程模型時不會遺漏任何東西,而這種模型是對一種量子比特進行編程所需的。我們期待在不久的將來擴大合作伙伴的范圍?!?/p>
英偉達還宣布了與兩家軟件提供商 QC Ware 和 Zapata Computing 以及包括 Forschungszentrum Jülich、勞倫斯伯克利國家實驗室和橡樹嶺國家實驗室在內的幾個超級計算中心合作。
英偉達是量子計算生態(tài)系統(tǒng)中相對后來的玩家。它對量子計算的推動始于 2021 年推出的 cuQuantum。Costa 表示,新產品 QODA 的目標是英偉達認為的市場空白。
「當今量子計算軟件的大部分工作都集中在算法開發(fā)上,」Costa 表示?!敢虼伺c完全混合應用程序相比規(guī)模要小一些。目前一些較流行的框架,如 Cirq、Qiskit 和 PennyLane。它們非常重要,我們與 cuQuantum 一起發(fā)布的第一款產品就是為它們設計的,目的是讓它們變得更強大?!?/p>
「基于算法實驗的框架與構建當今用于量子計算的 GPU 加速科學應用程序之間存在很大差距,因為它們正朝著混合經典量子計算的方向發(fā)展。為此,我們需要從量子物理學家的算法開發(fā)過渡到領域科學家的應用程序開發(fā),構建一個為混合量子經典計算設計的開發(fā)平臺,提供與應用程序和編程范式互操作的性能,同時易于被科學家所使用?!?/p>
在尋求簡化量子和混合量子經典資源的應用平臺上,英偉達并不是唯一一家。例如,初創(chuàng)公司 Agnostiq 有一個開源產品 Covalent,旨在為包括量子資源的異構 HPC 環(huán)境開發(fā)工作流。
我們對于量子計算將如何融入 HPC 領域及成為生產力的形式并不明了。盡管情況正在迅速變化,但量子計算一直是人們努力的方向。英偉達的入局證明了這一點。
「眾所周知,真正的量子優(yōu)越性,即通過在應用程序中包含量子計算來與經典計算區(qū)分開來,通常出現(xiàn)在容錯量子計算時代,數(shù)以百萬計的量子比特將通過數(shù)千量子比特進行糾錯。這還很遙遠,還有很多工作要做。但很多不同領域的研究正在積極應對這一挑戰(zhàn),推動行業(yè)向前發(fā)展。全球有 22 個國家有量子計劃,超過 70% 的領先科技公司都有量子計劃,其中的規(guī)模和規(guī)模差異很大,但都是某種形式,每年都有很多論文,然后是 250 家或更多的初創(chuàng)公司,其中一些估值相當高,」Costa 說道。
當然,英偉達的發(fā)展重點是確保能在其 GPU 上運行量子計算工作時獲得絕對最佳的性能。這就是 cuQuantum 在量子仿真方面的用途。因此,其提出的構建代碼的方式 QODA 可以成為其他編譯器的合作工具?!肝覀冇芯幾g器,NVC++ 是一個很好的例子。它既是加速器 GPU 編譯器,又是高性能 CPU 編譯器,你可以將其與 QODA 配對,Costa 說。
量子處理器(QPU)因為利用量子力學的特性,非常適合模擬原子級別的變化過程,有望推動化學、材料科學的基礎進步,在從更高效的電池到更有效的藥物等方面催生突破性進展。
QPU 還可以幫助解決物流等領域的棘手優(yōu)化問題。在一項實驗中,最近安裝在于歐洲最大的量子計算設施之一,Jülich 量子計算統(tǒng)一基礎設施(JUNIQ)的一臺量子計算機展示了安排近 500 次航班的最有效方式,展示了該技術的潛力。
量子計算還有望將人工智能提升到一個新的水平。在單獨的實驗中,Jülich 研究人員使用量子機器學習來模擬蛋白質如何與 DNA 鏈結合并對法國里昂的衛(wèi)星圖像進行了分類。
「長期以來,我們一直認為混合系統(tǒng)是獲得實用量子計算的唯一途徑——與今天的經典 HPC 系統(tǒng)相關聯(lián),量子計算機將為我們提供兩全其美的優(yōu)勢,」JUNIQ 負責人 Kristel Michielsen 表示。
英偉達 A100 GPU(綠色)構成了 JUWELS Booster 的核心,可以使用 cuQuantum 模擬量子任務。
與在 CPU 集群上運行的作業(yè)相比,研究人員應用通用量子計算機模擬器的 GPU 版本 JUQCS,獲得了高達 49 倍的加速。
原文標題:速度提升49倍,英偉達發(fā)布量子混合編程平臺QODA
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