NVIDIA хочет объединить классические и квантовые компьютеры — нужны быстрый интерфейс и удобная модель программирования

NVIDIA продвигает идею объединения элементов квантовых и классических компьютеров для ускорения вычислений. В частности, компания работает над внедрением своих ускорителей вычислений на графических процессорах (GPU) в квантовые системы, а также над упрощением создания квантовых алгоритмов. И сегодня NVIDIA анонсировала новые шаги на этом пути. Компания NVIDIA некоторое время назад представила набор инструментов cuQuantum, который позволяет моделировать работу алгоритмов для квантовых процессоров на графических процессорах NVIDIA A100, а точнее на их тензорных ядрах. Это упростило вход в мир квантовых вычислений. cuQuantum, в частности, доступна всем желающим в составе облака AWS. Теперь NVIDIA намерена объединить квантовые и классические системы. Для этого NVIDIA хочет создать интерфейс с малой задержкой, который позволит связать её ускорители вычислений и квантовые процессоры (QPU). Это позволит квантовым компьютерам использовать мощный потенциал параллельных вычислений GPU для решения классических задач. В частности, предлагается задействовать их для оптимизации схем, калибровки и исправления ошибок. Графические процессоры могут сократить время выполнения этих задач и уменьшить задержку при связи между классическими и квантовыми компьютерами, которая является основным узким местом для современных гибридных квантовых систем. Также NVIDIA считает, что отрасли квантовых вычислений нужна унифицированная модель программирования с эффективными и простыми в использовании инструментами. Сегодня для программирования QPU исследователи вынуждены использовать квантовый эквивалент низкоуровневого ассемблерного кода, что находится за пределами возможностей многих учёных. Кроме того, сейчас нет единой модели программирования и компилятора, которые позволили бы выполнять один и тот же алгоритм на любом QPU. NVIDIA намерена предложить набор инструментов, который позволит учёным легко воплощать свои квантовые алгоритмы сначала на смоделированных QPU, а затем на реальных. Для этого нужен компилятор, позволяющий работать в обеих средах.

Читайте также  Смартфон Samsung Galaxy A23 5G получит квадрокамеру и 6,6″ дисплей
best-fan