A integração de processadores quânticos nos supercomputadores do amanhã promete expandir significativamente os problemas que podem ser resolvidos com a computação, revolucionando indústrias, incluindo o desenvolvimento de medicamentos e materiais.
Além de fazer parte da visão dos supercomputadores quânticos clássicos híbridos de amanhã, a computação acelerada está avançando significativamente o trabalho que os pesquisadores e desenvolvedores quânticos já estão fazendo para alcançar essa visão. E no desenvolvimento atual da tecnologia quântica de amanhã, os sistemas NVIDIA GB200 NVL72 e seus recursos de interconexão NVIDIA NVLink multinodo de quinta geração surgiram como a arquitetura líder.
Aqui estão cinco principais cargas de trabalho de computação quântica em desenvolvimento, com tecnologia NVIDIA Blackwell:
1. Desenvolvendo Melhores Algoritmos Quânticos
Simular como os algoritmos candidatos serão executados em computadores quânticos permite que os pesquisadores descubram e refinem aplicações quânticas de alto desempenho. Por exemplo, simulações em larga escala realizadas com a Ansys no supercomputador Gefion da DCAI estão sendo usadas para desenvolver novos algoritmos quânticos para dinâmica de fluidos computacional.
Mas essas simulações são extremamente intensivas em termos computacionais. A interconexão de alta largura de banda do GB200 NVL72 com conectividade de GPU tudo-para-todos é um fator importante para permitir que as bibliotecas NVIDIA cuQuantum executem técnicas de simulação de última geração em escalas de tempo viáveis, com uma aceleração de 800 vezes em comparação com as melhores implementações de CPU.
2. Projetando Qubits de Baixo Ruído
A manufatura de chips convencionais depende muito de simulações físicas detalhadas para iterar rapidamente em direção a designs de processadores de alto desempenho. Os designers de hardware quântico devem aproveitar essas mesmas ferramentas de simulação para descobrir designs de qubit de baixo ruído, que são cruciais para a computação quântica.
Simulações capazes de emular ruído em projetos de qubit em potencial precisam passar por cálculos complexos de mecânica quântica. O GB200 NVL72, emparelhado com a biblioteca dinâmica da cuQuantum, fornece uma aceleração de 1.200 vezes para essas cargas de trabalho, fornecendo uma nova ferramenta valiosa que acelera o processo de design para construtores de hardware quântico como Alice & Bob.
3. Gerando Dados de Treinamento Quântico
Os modelos de IA mostram uma promessa crescente para os desafios da computação quântica, incluindo a execução das operações de controle necessárias para manter os computadores quânticos funcionando.
Mas, em muitos casos, um obstáculo importante para esses modelos é obter os volumes de dados necessários para treiná-los com eficácia. Os dados necessários viriam idealmente de hardware quântico real, mas isso se mostra caro ou simplesmente indisponível.
A saída de processadores quânticos simulados oferece uma solução. O GB200 NVL72 pode produzir dados de treinamento quântico 4.000 vezes mais rápido do que com técnicas baseadas em CPU, ajudando a trazer os mais recentes avanços de IA para a computação quântica.
4. Explorando Aplicações Híbridas
Futuras aplicações quânticas eficazes se apoiarão em hardware quântico e clássico, distribuindo perfeitamente sub-rotinas de algoritmo para qualquer tipo de hardware mais apropriado.
Explorar algoritmos híbridos adequados a esse ambiente requer uma plataforma que possa combinar simulações de hardware quântico com acesso a supercomputação de IA de última geração, como os recursos oferecidos pelo GB200 NVL72. NVIDIA CUDA-Q é uma dessas plataformas. Ela pode se basear no GB200 NVL72 para fornecer um ambiente de computação híbrida ideal para os pesquisadores explorarem aplicações híbridas quânticas-clássicas, acelerando o desenvolvimento em 1.300 vezes.
5. Desbloqueando a Correção de Erros Quânticos
Os futuros supercomputadores de GPU quântica contarão com a correção de erros quânticos, um processo de controle que processa continuamente dados de qubit por meio de algoritmos de decodificação exigentes, para corrigir erros continuamente.
Os algoritmos de decodificação exigidos pela correção de erros quânticos são executados em hardware de computação convencional e devem processar terabytes de dados a cada segundo para ficar por dentro dos erros de qubit. Isso requer o poder da computação acelerada. O GB200 NVL72 demonstra uma aceleração de 500 vezes na execução de uma classe comumente usada de algoritmos de decodificação, tornando a correção de erros quânticos uma perspectiva viável para o futuro da computação quântica.
Esses avanços estão permitindo que a indústria de computação quântica execute as integrações quânticas de GPU necessárias para computação quântica útil em larga escala.
Por exemplo, o construtor de qubits Diraq anunciou no NVIDIA GTC Paris que está usando a arquitetura de referência NVIDIA DGX Quantum para conectar qubits spins em silício a GPUs NVIDIA. Além disso, o programa NVIDIA CUDA-Q Academic está integrando pesquisadores para usar GB200 NVL72 e outras tecnologias avançadas.
A NVIDIA está trabalhando em direção a um futuro em que todos os supercomputadores integrem hardware quântico para resolver problemas comercialmente relevantes. NVIDIA GB200 NVL72 é a plataforma para construir esse futuro.