NVIDIA는 컴퓨팅 속도를 높이기 위해 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 요소를 결합하는 아이디어를 홍보하고 있습니다. 특히 그래픽 처리 장치(GPU) 가속기를 양자 시스템에 도입하고 양자 알고리즘 생성을 단순화하는 작업을 하고 있다. 그리고 오늘 NVIDIA는 이 방향으로 새로운 단계를 발표했습니다.
얼마 전 NVIDIA는 NVIDIA A100 GPU 또는 텐서 코어에서 양자 프로세서에 대한 알고리즘 작동을 시뮬레이션할 수 있는 cuQuantum 툴킷을 도입했습니다. 이를 통해 양자 컴퓨팅의 세계에 더 쉽게 진입할 수 있습니다. 특히 cuQuantum은 AWS 클라우드의 일부로 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 이제 NVIDIA는 양자 시스템과 고전 시스템을 결합하려고 합니다.
이를 위해 NVIDIA는 컴퓨팅 가속기와 양자 프로세서(QPU)가 통신할 수 있는 저지연 인터페이스를 만들고자 합니다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 GPU의 강력한 병렬 컴퓨팅 잠재력을 사용하여 고전적인 문제를 해결할 수 있습니다. 특히, 회로 최적화, 보정 및 오류 수정에 사용하는 것이 좋습니다. GPU는 이러한 작업을 완료하는 시간을 단축하고 오늘날 하이브리드 양자 시스템의 주요 병목 현상인 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터 간의 통신 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
NVIDIA는 또한 양자 컴퓨팅 산업이 효율적이고 사용하기 쉬운 도구를 갖춘 통합 프로그래밍 모델이 필요하다고 믿습니다. 오늘날, QPU를 프로그래밍하기 위해 연구원들은 많은 과학자들의 능력을 넘어서는 저수준 어셈블리 코드의 양자 등가물을 사용해야 합니다. 또한 현재 QPU에서 동일한 알고리즘을 실행할 수 있는 단일 프로그래밍 모델 및 컴파일러가 없습니다.
NVIDIA는 과학자들이 먼저 시뮬레이션된 QPU에서 양자 알고리즘을 쉽게 구현한 다음 실제에서 구현하도록 하는 일련의 도구를 제공할 계획입니다. 이렇게 하려면 두 환경 모두에서 작업할 수 있는 컴파일러가 필요합니다. NVIDIA는 GPU 양자 시뮬레이션 도구와 통합 프로그래밍 모델 및 컴파일러를 결합하여 연구원들이 하이브리드 양자 데이터 센터 구축을 시작할 수 있다고 말했습니다.
2022-05-30 19:33:31
작가: Vitalii Babkin