NVIDIA在ISC發表多項研究成果,宣布研發傳統電腦與量子電腦混合架構

NVIDIA在ISC發表多項研究成果,宣布研發傳統電腦與量子電腦混合架構

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NVIDIA在ISC22 High Performance國際超級電腦大會(International Supercomputing Conference)宣布多樣最新研發與應用成果,也宣布著手研發高效能運算與量子運算的混合架構。

透過cuQuantum SDK加速量子電腦開發

NVIDIA表示量子運算有助於大幅提升藥物開發、氣候預測等多種應用的工作效率,認為著手研發高效能運算與量子運算的混合架構的時機已經來到,然而要創造這樣的未來並不容易,所以還是那句老話,工欲善其事,必先利其器,邁出量子運算的第一步,就是在研發過程中導入模擬。

目前已經有數十個量子組織使用cuQuantum軟件開發套件,透過GPU加速量子電路的模擬,AWS近期也宣布在Braket服務中提供cuQuantum功能,並展示能夠提升900倍量子機器學習工作負載的效能表現。

cuQuantum現在已經支援Google qsim、IBM Qiskit Aer、 Xanadu PennyLane、Classiq Quantum Algorithm Design等多種量子軟體框架,使用者不需撰寫額外程式,就可以透過GPU加速這些框架的執行效能。

然而隨著量子系統的發展,下一個重大進展就是讓傳統電腦與量子處理器(QPU)併存的混合運算架構,而其過程的挑戰就是解決2種架構之間的通訊。

這項工作有2個主要項目,其一是需要在GPU與QPU之間建立快速、低延遲的匯流排,以利讓混合架構透過GPU來加速電路最佳化、校準和除錯等傳統運算負載,以降低不同架構間的通信延遲,以舒解混合架構的主要瓶頸。其次,業界也需要統一且高效能、親和的程式模型與工具,否則程式開發人員就需要使用困難度極高的量子當量低階組合語言(Quantum Equivalent of Low-Level Assembly Code。筆者註:這專有名詞的知識已超過筆者理解範圍,若有錯誤也請讀者不吝指正)

NVIDIA除了透過cuQuantum軟件開發套件加速量子電路的模擬,也開始著手開發傳統、量子處理器併存的混合運算架構。(圖片與首圖來源:NVIDIA)

更多AI應用案例

NVIDIA也在主題演說種發表多項AI應用案例,例如

倫敦國王學院(King's College London)的研究人員在Cambridge-1超級電腦與AI框架MONAI的協助下,

建立100,000張逼真且有實際研究價值的3D人腦合成圖像,並可以迴避敏感的病患隱私問題,將這些圖像免費提供給其他醫學研究人員,有利於加速的癡呆症、帕金森氏症與各種腦部疾病的研究。

英國核能局(Atomic Energy Authority)和曼徹斯特大學(University of Manchester)的科學家也在Omniverse中建立數位孿生,以設計和開發可併入供電網路的的1:1尺寸核融合反應裝置,如此一來可以在興建實體實驗設施之前,先在電腦內的虛擬設施完成模擬工作,以確保選擇最有效的設計進行施工,加速節潔能源的研究效率。

倫敦國王學院透過Cambridge-1 超級電腦與AI框架MONAI建立100,000張3D人腦合成圖像,協助研究各種腦部疾病。

英國核能局和曼徹斯特大學則透過Omniverse建立1:1尺寸核融合反應裝置的數位孿生。

受益於Omniverse,研究人員可以在電腦中在科學模擬的佐證下進行核融合反應裝置設計。

NVIDIA也宣布美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)將使用Grace CPU與Grace Hopper Superchip為基礎,且最高AI運算效能達10E FLOPS的Venado超級電腦,並應用於材料、能源等領域的研究。

ISC22 High Performance將於2022年5月29日至6月2日間舉行,更多詳細資料可以參考ISC官方網站

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