Nvidia arbeitet mit Google Quantum AI zusammen, um das Design von Quantencomputern der nächsten Generation durch fortschrittliche Simulationen zu verbessern.
Mit der hybriden Quanten-Klassischen Computing-Plattform und dem Nvidia Eos-Supercomputer simuliert Google die Physik seiner Quantenprozessoren. Diese Initiative zielt darauf ab, die Einschränkungen der aktuellen Quantenhardware zu überwinden, die während der Operationen mit Störgeräuschen zu kämpfen hat.
Guifre Vidal, Forschungswissenschaftler bei Google Quantum AI, erklärte: "Die Entwicklung kommerziell nützlicher Quantencomputer ist nur möglich, wenn wir die Quantenhardware skalieren und gleichzeitig das Rauschen im Griff behalten können." Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf das Verständnis der Rauschimplikationen in größeren Quantenchip-Designs.
Traditionell waren die komplexen Simulationen zur Analyse des Rauschens rechenintensiv. Mit der CUDA-Q-Plattform kann Google jedoch 1.024 Nvidia H100 Tensor Core GPUs am Eos-Supercomputer verwenden, um schnelle und kostengünstige Simulationen durchzuführen.
Tim Costa, Direktor für Quanten- und HPC bei Nvidia, betonte die Bedeutung von KI-Supercomputing für den Fortschritt des Quantencomputings und bemerkte, dass die Nutzung der CUDA-Q-Plattform durch Google die Rolle von GPU-beschleunigten Simulationen bei der Lösung realer Probleme verdeutlicht.
Die Zusammenarbeit hat bedeutende Fortschritte erzielt und ermöglicht umfassende Simulationen von Geräten mit 40 Qubits, die größten ihrer Art. Techniken von CUDA-Q ermöglichen es, Simulationen, die früher eine Woche benötigten, in wenigen Minuten durchzuführen.
Die Software, die diese beschleunigten Simulationen ermöglicht, wird auf der CUDA-Q-Plattform öffentlich zugänglich gemacht, um Ingenieuren eine schnellere Skalierung von Quantenhardware-Designs zu ermöglichen.