3月18日,英伟达(NVIDIA®)公司宣布推出一项创新的云服务。该服务旨在帮助研究人员和开发人员在化学、生物学和材料科学等关键科学领域,推动量子计算的探索。
英伟达高性能计算和量子计算部门主管蒂姆·科斯塔(Tim Costa)表示,该公司的量子云计划最初将包括一个数据中心。这个中心将融合人工智能芯片和系统,共同模拟量子计算机。与其他云服务不同的是,英伟达目前还没有自己的量子计算机;然而,公司计划未来提供第三方量子计算机的访问服务。
英伟达(NVIDIA®)CUDA-Q可在一个系统中集成量子处理单元(QPU)、GPU和CPU并对其进行编程
官网链接:
https://developer.nvidia.com/cuda-q
英伟达量子云基于公司的开源CUDA-Q™量子计算平台构建,该平台已被四分之三部署量子处理单元(QPU)的公司采用。作为一种微服务,它首次使用户能够在云中构建和测试新的量子算法和应用,包括提供强大模拟器和量子-经典混合编程工具。
NVIDIA® CUDA-Q 允许在各种类型的量子处理器(无论是模拟的还是物理的)上直接执行混合代码。研究人员可以利用cuQuantum加速模拟后端,以及合作伙伴提供的QPU,或者连接自己的模拟器或量子处理器。
与其他量子框架相比,英伟达CUDA-Q能显著提高量子算法的执行速度。与CPU相比,量子算法的速度可提高多达2500倍,而且通过使用多个GPU,还可以扩展量子比特的数量。
在CUDA-Q中使用多线程CPU与多个英伟达A100 Tensor Core GPU的典型QML工作流程
量子云拥有强大的功能和丰富的第三方软件集成,以加速科学探索,包括:
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与多伦多大学合作开发的生成量子特征求解器,该求解器利用大型语言模型(LLM)使量子计算机能够更快地确定分子的基态能量。
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Classiq与CUDA-Q的集成,使量子研究人员能够生成庞大、复杂的量子程序,并对量子电路进行深入分析和执行。
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QC Ware的Promethium能够解决复杂的量子化学问题,如分子模拟。
在GTC 2024会议上,蒂姆·科斯塔指出,英伟达的量子模拟器将被集成到Alphabet的谷歌云、微软Azure和甲骨文云基础设施的产品中。
它还将被IonQ、IQM Quantum Computers、OQC、Orca Computers、qBraid、Promethium和Quantinuum等量子公司使用。
事实上,这家人工智能芯片制造商最近才进入了已经相当拥挤的云计算领域。
微软在2019年推出了Azure Quantum,同年亚马逊网络服务也推出了Braket。而得到IBM支持的创业公司Strangeworks Inc.自2017年成立以来,其云平台已经拥有数十台量子计算机。
全球最强大的国家和公司承诺投入数十亿美元进行量子计算研究,尽管量子计算机的实际应用案例并不多。全球对此的热情源于对比现今超级计算机快数亿倍的计算速度的承诺,以及对落后者可能面临的军事和商业后果的担忧。
在2010年代的大部分时间里,英伟达在这一领域基本处于旁观者的角色。但随着其最初用于加速视频游戏的图形处理单元显示出能够快速执行某些类型的计算,英伟达现在已成为量子研究领域的关键参与者。
量子计算机模拟也使用了类似的计算方法,这使得英伟达的人工智能芯片(例如H100 Tensor Core GPU)成为量子研究的重要组成部分。科斯塔提到,现在的GPU已足够强大,可以运行之前对计算机来说过于庞大的经典算法,例如用于药物和材料发现以及其他科学领域的算法。
英伟达表示,其量子云正在为整个量子生态系统及当今进行的一些最重要的研究提供支持。从量子计算初创公司到世界上一些最大的公司、学术实验室和超级计算中心,再到财富500强公司,他们致力于帮助合作伙伴开发和利用量子技术。
英伟达宣布,其芯片将应用于由富士通有限公司为日本国家先进工业科学技术研究所的量子计算研究部门建造的公共资助ABCI-Q超级计算机。
ABCI中心
这台超级计算机配备超过2000颗Nvidia H100 Tensor Core GPU,通过英伟达Quantum-2 InfiniBand互联------一个全球独一无二、完全可卸载的网内计算平台,预计明年初投入使用。
除了采用Nvidia Quantum-2 InfiniBand互联的Nvidia H100s,ABCI-Q超级计算机还特别设计以便与未来的量子硬件集成。
这台超级计算机是东京大学人工智能桥接云基础设施(ABCI)和ABCI 2.0系统之后的又一力作。在最新的Top500排名中,2.0超级计算机的Linpack峰值性能达到54.34 petaflops。
科斯塔(Tim Costa)表示:"研究人员需要高性能模拟来解决量子计算领域中的棘手问题。CUDA-Q和Nvidia H100使得像ABCI这样的先驱者能够取得关键进展,加速量子集成超级计算的发展。"
公司还透露,致力于量子计算研究的丹麦诺和诺德基金会和澳大利亚波西超级计算研究中心的Gefion超级计算机也将采用英伟达硬件。安装工作由Atos集团旗下的Eviden公司负责,该系统预计在今年年底前完成试点项目的准备工作。
在GTC24上,英伟达还宣布正与超过20所大学合作,开发量子计算相关课程,以加速量子计算人才的培养。
这一合作项目,名为"NVIDIA CUDA-Q Academic",旨在向学习者传授量子计算基础和编程技能。课程内容将包括研讨会、讲座、实操练习、Jupyter笔记本以及CUDA-Q培训。此外,英伟达通过赞助黑客马拉松等活动(如今年二月的QHack)来进一步支持这一教育倡议。
最后,英伟达宣布推出一个支持后量子加密技术(PQC)的软件库,名为"NVIDIA cuPQC"。这是针对美国国家标准技术研究所(NIST)正在进行的后量子加密算法标准化进程的响应。这些新算法通常需要更多的计算周期,尽管它们可以在标准微处理器上运行,但相较于当前的非对称加密算法(如RSA)可能有更长的运行时间。考虑到这可能对时间敏感的应用造成的延迟问题,英伟达开发了cuPQC软件库,以实现NIST正在标准化的Kyber PQC算法,使其在单个H100 GPU上运行速度比传统CPU实现提高约500倍。
官宣链接:
https://blogs.nvidia.com/blog/cupqc-quantum-cryptography/
因此,尽管英伟达在GTC大会上的主要关注点是人工智能相关产品,但他们并没有忽视量子技术。目前,公司与超过160家量子技术合作伙伴建立了合作关系,其中包括90%以上的大型初创企业。英伟达还指出,超过78%的现有QPU支持CUDA-Q,并且正在与17个可用的量子计算框架中的15个进行合作。
会上,英伟达高性能计算与量子计算总监蒂姆·科斯塔表示:"量子计算是计算领域的下一个革命性前沿,我们需要世界上最优秀的人才来推动这一领域的发展。"
参考链接(上下滑动查看更多):
[3]https://nvidianews.nvidia.com/news/networking-switches-gpu-computing-ai
[4]https://www.nvidia.com/gtc/keynote/
[9]https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-launches-quantum-cloud-based-on-cuda-q/