北京時間5月31日消息（余予）是時候開始構建明天的混合量子計算機了。動機是令人信服的，路徑是明確的，并且今天可以使用這項工作的關鍵組件。

量子計算有可能克服當今一些最嚴峻的挑戰(zhàn)，推進從藥物發(fā)現(xiàn)到天氣預報的一切。簡而言之，量子計算將在HPC的未來發(fā)揮巨大作用。

今天的量子模擬

創(chuàng)造這樣的未來并不容易，但開始的工具就在這里。

邁出第一步，今天的超級計算機正在模擬量子計算工作，其規(guī)模和性能水平超出了當今相對較小、容易出錯的量子系統(tǒng)的范圍。

數(shù)十個量子組織已經(jīng)在使用NVIDIA cuQuantum軟件開發(fā)工具包來加速他們在GPU上的量子電路模擬。

最近，AWS宣布在其Braket服務中提供cuQuantum。它還在Braket上展示了cuQuantum如何為量子機器學習工作負載提供高達900倍的加速。

cuQuantum現(xiàn)在可以在主要的量子軟件框架上實現(xiàn)加速計算，包括Google的qsim、IBM的Qiskit Aer、Xanadu的PennyLane和Classiq的量子算法設計平臺。這意味著這些框架的用戶無需任何額外編碼即可訪問GPU加速。

量子動力藥物發(fā)現(xiàn)

今天，Menten AI 加入了使用cuQuantum的公司來支持其量子工作。

這家位于灣區(qū)的藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司將使用cuQuantum的張量網(wǎng)絡庫來模擬蛋白質(zhì)相互作用并優(yōu)化新的藥物分子。它旨在利用量子計算的潛力來加速藥物設計，這一領域與化學本身一樣，被認為是最先受益于量子加速的領域之一。

具體來說，Menten AI正在開發(fā)一套包括量子機器學習在內(nèi)的量子計算算法，以突破治療設計中計算要求高的問題。

“雖然能夠運行這些算法的量子計算硬件仍在開發(fā)中，但像NVIDIA cuQuantum這樣的經(jīng)典計算工具對于推進量子算法的開發(fā)至關重要”Menten AI首席科學家Alexey Galda表示。

打造量子鏈路

隨著量子系統(tǒng)的發(fā)展，下一個重大飛躍是向混合系統(tǒng)的邁進：量子計算機和經(jīng)典計算機協(xié)同工作。研究人員對系統(tǒng)級量子處理器或QPU有著共同的愿景，它可以作為一種新型的、功能強大的加速器。

因此，未來最大的工作之一是將經(jīng)典系統(tǒng)和量子系統(tǒng)連接到混合量子計算機中。這項工作有兩個主要組成部分。

首先，我們需要在GPU和QPU之間建立快速、低延遲的連接。這將使混合系統(tǒng)能夠將GPU用于它們擅長的經(jīng)典工作，例如電路優(yōu)化、校準和糾錯。GPU可以加快這些步驟的執(zhí)行時間，并減少經(jīng)典計算機和量子計算機之間的通信延遲，這是當今混合量子作業(yè)的主要瓶頸。

其次，行業(yè)需要一個統(tǒng)一的編程模型以及高效且易于使用的工具。我們在HPC和AI方面的經(jīng)驗教會了我們和我們的用戶一個可靠的軟件堆棧的價值。

適合工作的工具

如今，為了對QPU進行編程，研究人員被迫使用與量子等效的低級匯編代碼，這超出了非量子計算專家科學家的能力范圍。此外，開發(fā)人員缺乏統(tǒng)一的編程模型和編譯器工具鏈，無法讓他們在任何QPU上運行他們的工作。

這需要改變，也會改變。在3月的博客中，我們討論了我們?yōu)楦玫木幊棠Ｐ退龅囊恍┏醪焦ぷ鳌?/p>

為了有效地找到量子計算機加速其工作的方法，科學家們需要先輕松地將部分HPC應用程序移植到模擬QPU，然后再移植到真實QPU。這需要一個編譯器使它們能夠以高性能水平和熟悉的方式工作。

通過將GPU加速的模擬工具與編程模型和編譯器工具鏈結合起來，HPC研究人員將能夠開始構建未來的混合量子數(shù)據(jù)中心。

如何開始

對某些人來說，量子計算聽起來像是未來幾十年的科幻小說。事實是，每年研究人員都在構建更多更大的量子系統(tǒng)。

NVIDIA全力投入到這項工作中，我們誠邀您加入我們，共同構建明天的混合量子系統(tǒng)。

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