量子计算领域的最新进展包括分子研究、部署巨型超级计算机,以及通过一项新的学术计划培养量子从业人员。
加拿大和美国的研究人员使用大语言模型来简化量子模拟,从而帮助科学家探索分子。
带领该研究团队的多伦多大学化学和计算机科学教授 Alan Aspuru-Guzik 表示:“这种全新的量子算法为实现量子算法与机器学习的结合开辟了一条全新的途径。”
这项研究使用的 CUDA-Q 是一种适用于 GPU、CPU 和 QPU 量子系统的混合编程模型。该团队的研究项目在 NVIDIA 的 H100 GPU 超级计算机 Eos上运行。
该研究创建的软件将提供给医疗健康和化学领域的研究人员。Aspuru-Guzik 在 GTC 大会上的一场演讲中详细介绍了这项研究。
用于欺诈检测的量子方法
全球最大的银行之一汇丰银行的研究人员设计了一种量子机器学习应用,可以检测数字支付中的欺诈行为。
该银行的量子机器学习算法在 NVIDIA GPU 上模拟了多达 165 个量子比特。而研究论文通常不会针对超过 40 个这样的基础单位的量子体系进行模拟。
汇丰银行在 NVIDIA GPU 上利用 CUDA-Q 和 cuTensorNet 软件实现的机器学习技术,克服了大规模量子电路模拟所面临的挑战。汇丰银行的量子计算研究科学家 Mekena Metcalf 在 GTC 的一场会议上介绍了她开展的工作。
培养量子时代人才
在教育领域,NVIDIA 正在与近二十所大学合作,为量子时代培养新一代计算机科学家。合作将围绕 CUDA-Q 设计课程和教材。
卡内基梅隆大学研究副校长 Theresa Mayer 表示:“弥合传统计算机与量子系统之间的鸿沟对于计算领域的未来发展至关重要。NVIDIA 正在与卡内基梅隆大学等多所高等教育机构合作,引导学生和研究人员了解这一新兴的交叉学科领域,并帮助他们在其中脱颖而出。”
为帮助开发者使用最新工具进行实战,NVIDIA 联合赞助了于 2 月举办的量子黑客松 QHack 。获奖项目的开发者为 Qkrishi(印度古尔冈的一家量子公司)的 Gopesh Dahale,他使用 CUDA-Q 开发了一种算法,该算法能够对一种重要材料进行模拟,以用于设计更加优秀的电池。
三套全新系统
正在部署的新系统进一步扩展了量子-经典混合计算的生态系统。
其中相对较大的是 ABCI-Q,它部署于日本产业技术综合研究所,将成为量子计算研究专用的超大规模超级计算机之一。该系统将运行在 NVIDIA H100 GPU 上并使用 CUDA-Q,以推进日本在量子计算领域的研究。
在丹麦,诺和诺德基金会将牵头部署一套 NVIDIA DGX SuperPOD,并将其中多数算力专门用于量子计算研究,以配合该国推动相关技术发展的国家计划。
澳大利亚的 Pawsey 超级计算研究中心也部署了这类新系统。该中心于 2 月宣布将在其国家超级计算和量子计算创新中心使用 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片运行 CUDA-Q。
合作伙伴推动CUDA-Q向前发展
此外,以色列初创公司 Classiq 在 GTC 大会上发布了与 CUDA-Q 的全新集成。Classiq 的量子电路综合可让高级功能模型自动生成优化的量子程序,以便研究人员充分利用当今的量子硬件,使用未来算法扩展其研究规模。
软件和服务提供商 QC Ware 正在将其 Promethium 量子化学套件集成到刚刚发布的 NVIDIA 量子云。
总部位于伦敦的量子系统开发商 ORCA Computing 发布了在其使用 CUDA-Q 的光子处理器上运行量子机器学习算法的相关成果。此外,ORCA 还被选为英国国家量子计算中心量子计算试验台的承建和供应方,该试验台将包含一个使用 CUDA-Q 的 NVIDIA GPU 集群。
NVIDIA 与量子技术领先企业 Infleqtion 合作,共同利用由 NVIDIA 提供支持的 Superstaq 软件,为欧洲最大的网络防御演习提供先进的量子解决方案。
qBraid 是一个基于云的量子计算平台,该平台正在将 CUDA-Q 集成到其开发者环境中。位于加州的 BlueQubit 公司在一篇博客中描述了如何通过在其研究和 GPU 服务中使用 NVIDIA 量子技术,在 GPU 上提供速度更快、规模更大的量子模拟。
审核编辑:刘清
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原文标题:GTC24 | 从原子到超级计算机:NVIDIA 与合作伙伴扩展量子计算应用
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