NVIDIAは、量子コンピューターと古典的なコンピューターの要素を組み合わせてコンピューティングを高速化するというアイデアを推進しています。特に、同社はグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）アクセラレータを量子システムに導入し、量子アルゴリズムの作成を簡素化することに取り組んでいます。そして本日、NVIDIAはこの方向への新しいステップを発表しました。
少し前に、NVIDIAはcuQuantumツールキットを導入しました。これにより、NVIDIA A100 GPU、またはテンソルコア上の量子プロセッサのアルゴリズムの動作をシミュレートできます。これにより、量子コンピューティングの世界への参入が容易になりました。特にcuQuantumは、AWSクラウドの一部として誰でも利用できます。現在、NVIDIAは量子システムと古典的なシステムを組み合わせるつもりです。
これを行うために、NVIDIAは、コンピューティングアクセラレータと量子プロセッサ（QPU）が通信できるようにする低遅延インターフェイスを作成したいと考えています。これにより、量子コンピューターはGPUの強力な並列計算の可能性を利用して古典的な問題を解決できるようになります。特に、回路の最適化、エラーの校正および修正にそれらを使用することが提案されています。 GPUは、これらのタスクを完了する時間を短縮し、今日のハイブリッド量子システムの主要なボトルネックである、従来のコンピューターと量子コンピューター間の通信遅延を削減できます。
NVIDIAはまた、量子コンピューティング業界には、効率的で使いやすいツールを備えた統合プログラミングモデルが必要であると考えています。今日、QPUをプログラムするために、研究者は低レベルのアセンブリコードと同等の量子を使用することを余儀なくされています。これは多くの科学者の能力を超えています。さらに、現在、どのQPUでも同じアルゴリズムを実行できる単一のプログラミングモデルとコンパイラはありません。
NVIDIAは、科学者が最初にシミュレートされたQPUに、次に実際のQPUに量子アルゴリズムを簡単に実装できるようにする一連のツールを提供する予定です。これを行うには、両方の環境で作業できるコンパイラが必要です。 GPU量子シミュレーションツールと統合されたプログラミングモデルおよびコンパイラの組み合わせにより、研究者はハイブリッド量子データセンターの構築を開始できるようになるとNVIDIAは述べています。
2022-05-30 19:33:31
著者: Vitalii Babkin