🚨NVIDIAプレスリリース、NVIDIA、量子デバイス物理シミュレーションで Google Quantum AI プロセッサの設計を加速

NVIDIA CUDA-Q プラットフォームにより、Google Quantum AI 研究者は量子コンピューターの大規模なデジタル モデルを作成し、設計上の課題を解決できるようになりました。

📌CUDA-Q(NVIDIA CUDA-Q™ は、高速量子スーパーコンピューティングを実現するQPU に依存しないプラットフォーム)

📌Accelerating Google’s QPU Development with New Quantum Dynamics Capabilities | NVIDIA Technical Blog(新しい量子ダイナミクス機能で Google の QPU 開発を加速)

📌NVIDIA H100 Tensor Core GPU(NVIDIA H100 テンソルコア GPU、あらゆるデータ センターに卓越したパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを提供)

📌An Introduction to Quantum Accelerated Supercomputing | NVIDIA Technical Blog(量子加速スーパーコンピューティング入門)

NVIDIA は本日、Google Quantum AI と連携し、NVIDIA CUDA-Q ™ プラットフォームを活用したシミュレーションを使用して、次世代の量子コンピューティング デバイスの設計を加速することを発表しました。

Google Quantum AI は、ハイブリッド量子古典コンピューティング プラットフォームと NVIDIA Eos スーパーコンピューターを使用して、量子プロセッサの物理をシミュレートしています。これにより、研究者が「ノイズ」と呼ぶものが原因で、一定数の量子演算しか実行できず、計算を停止しなければならないという、量子コンピューティング ハードウェアの現在の制限を克服できます。
「商業的に有用な量子コンピュータの開発は、ノイズを抑えながら量子ハードウェアをスケールアップできた場合にのみ可能になります」と、Google Quantum AI の研究科学者 Guifre Vidal 氏は述べています。「NVIDIA の高速コンピューティングを使用して、ますます大型化する量子チップ設計のノイズへの影響を調査しています。」
量子ハードウェア設計におけるノイズを理解するには、量子プロセッサ内の量子ビットが環境とどのように相互作用するかを完全に把握できる複雑な動的シミュレーションが必要です。

こうしたシミュレーションは、従来、実行するのに非常にコストがかかりました。しかし、CUDA-Q プラットフォームを使用することで、Google は NVIDIA Eos スーパーコンピューターで 1,024 個のNVIDIA H100 Tensor Core GPU を使用し、量子デバイスの動的シミュレーションを世界最大かつ最速の 1 つをわずかなコストで実行できます。

「AIスーパーコンピューティングのパワーは量子コンピューティングの成功に役立つでしょう」とNVIDIAの量子およびHPC担当ディレクターのティム・コスタ氏は語る。「GoogleのCUDA-Qプラットフォームの使用は、GPUアクセラレーションシミュレーションが量子コンピューティングを発展させ、現実世界の問題を解決する上で中心的な役割を果たしていることを示しています。」

CUDA-Q と H100 GPU により、Google は 40 量子ビットを含むデバイスの包括的かつ現実的なシミュレーションを実行できます。これは、この種のシミュレーションとしては最大規模です。CUDA-Q が提供するシミュレーション技術により、1 週間かかっていたノイズの多いシミュレーションが数分で実行できるようになります。
これらの高速化された動的シミュレーションを実行するソフトウェアは、CUDA-Q プラットフォームで公開され、量子ハードウェア エンジニアがシステム設計を迅速に拡張できるようになります。

終わりです