Цель проекта QODA — упрощение программирования квантовых компьютеров, которые сильно отличаются от обычных.
Компания Nvidia, вышедшая сегодня на лидирующие позиции в области высокопроизводительных вычислений (high performance computing, HPC), уделяет повышенное внимание и квантовым вычислениям.
Компания представила новую гибридную платформу Nvidia Quantum Optimized Device Architecture (QODA), призванную сделать квантовые вычисления более доступными и позволяющую создавать как квантовые, так и классические приложения в единой консолидированной среде. Это должно ускорить прорыв в квантовых исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений, здравоохранения, финансов и других дисциплинах.
Цель состоит в том, чтобы придать QODA для квантовых вычислений тот же статус, которым обладает CUDA для вычислений на графических процессорах – сделать эту платформу отраслевым стандартом. (CUDA позволяет создавать на основе Си-подобного программного кода специализированные приложения для высокопроизводительных вычислений и средств искусственного интеллекта, которые работают на графических процессорах Nvidia.)
В Nvidia заявили, что разработчики систем HPC и искусственного интеллекта могут использовать QODA для интеграции квантовых вычислений в существующие приложения, используя как квантовые процессоры, так и смоделированные квантовые машины будущего на основе систем Nvidia DGX и графических процессоров Nvidia, которые присутствуют в научных суперкомпьютерных центрах и общедоступных облаках.
Это уже не первая попытка Nvidia закрепиться в области квантовых вычислений. Около года назад компания представила пакет для разработчиков (software development kit, SDK) cuQuantum, который предназначен для ускорения квантовых рабочих процессов с использованием тензорных ядер графических процессоров, а также различных библиотек и инструментов, оптимизированных для моделирования квантовых схем.
Анонсируя новую архитектуру, Nvidia объявила о сотрудничестве со множеством компаний, занимающихся квантовыми вычислениями. Большинство из них имеют в своем названии букву Q. Сюда относятся поставщики оборудования IQM Quantum Computers, Pasqal, Quantinuum, Quantum Brilliance и Xanadu; поставщики программного обеспечения QC Ware и Zapata Computing; а также суперкомпьютерные центры Forschungszentrum Jülich, Национальная лаборатория Лоуренса в Беркли и Национальная лаборатория в Окридже, что интересно, поскольку лаборатория в Окридже полностью перешла под эгиду AMD.
Процессы развиваются, но базовая структура вычислений с тех пор, как она была изобретена, не изменилась. Данные в своем базовом состоянии представлены в виде битов – нулей или единиц. В квантовых вычислениях используется понятие кубита, который может принимать значение 0, 1 или любое соотношение 0 и 1 в суперпозиции обоих состояний. Например, кубит может принимать значение четверти нуля или трех четвертей единицы.
Такая парадигма имеет сразу несколько последствий. Во-первых, скорость увеличивается многократно. Квантовые вычисления способны обрабатывать данные в тысячу раз быстрее по сравнению со стандартными двоичными компьютерами. Квантовый компьютер никто не собирается использовать для работы с электронными таблицами Microsoft Excel. С его помощью можно моделировать погоду и проводить испытания лекарств.
Во-вторых, квантовые вычисления несовместимы с нынешними приложениями. Приложение нужно не просто переписать или перекомпилировать на квантовом компьютере. Чтобы в полной мере использовать преимущества новой архитектуры, нужно написать все с нуля. Такое вряд ли кому-то понравится, и именно этот вопрос Nvidia пытается решить.
К счастью, о выборе «или-или» речь не идет. Приложения, ускоренные с помощью квантовых процессоров (quantum processing unit, QPU), будут представлять собой гибридные рабочие нагрузки, использующие по большей части стандартную суперкомпьютерную архитектуру. И лишь наиболее важные их части будут ускоряться с помощью квантовой системы.
