Nvidia et l'équipe Quantum AI de Google annoncent une collaboration pour le développement de processeurs d'informatique quantique, en se concentrant sur la réduction du "bruit" dans les opérations quantiques. La plate-forme NVIDIA CUDA-Q permet aux chercheurs de Google Quantum AI de créer un modèle numérique massif de son ordinateur quantique pour résoudre les problèmes de conception.Nvidia et l'équipe Quantum AI de Google collaborent pour développer des processeurs d'informatique quantique, en se concentrant sur la réduction du "bruit" dans les opérations quantiques. Grâce à la plateforme CUDA-Q de Nvidia et au supercalculateur Eos, des simulations qui prenaient auparavant des semaines peuvent désormais être réalisées en quelques minutes.
Nvidia, dont la valeur est estimée à 3 600 milliards de dollars, joue un rôle central dans l'IA et la technologie GPU, bien qu'elle fasse l'objet d'un examen juridique de la part des investisseurs. Le créateur de puces Nvidia travaille avec Google pour créer des processeurs d'informatique quantique. La collaboration entre les deux géants de la technologie pourrait permettre au secteur de faire d'énormes progrès.
En théorie, l'informatique quantique permet d'effectuer des calculs à une vitesse exponentielle par rapport aux ordinateurs classiques. Elle pourrait être utilisée dans le domaine de la cybersécurité et du chiffrement pour rendre les informations encore plus sûres. Cette technologie est encore largement expérimentale et n'est pas encore utilisable dans le monde réel.
Nvidia est au centre de ces développements, avec des installations spécialisées au Japon, en Allemagne et en Pologne. Sa plateforme open-source CUDA-Q permet de programmer des GPU, des unités de traitement quantique et informatique (QPU et CPU).
Nvidia et Google collabore ensemble
En collaboration avec l'équipe Quantum AI de Google et le supercalculateur Eos, l'équipe espère accélérer le processus de conception des composants quantiques en utilisant des simulations. L'idée est de contourner le problème du "bruit" dans l'informatique quantique. Le matériel actuel ne peut exécuter qu'un nombre limité d'opérations à la fois sans interférence.
"Le développement d'ordinateurs quantiques commercialement utiles n'est possible que si nous pouvons faire évoluer le matériel quantique tout en contrôlant le bruit", a déclaré Guifre Vidal, chercheur à Google Quantum AI. "En utilisant l'informatique accélérée de NVIDIA, nous explorons les implications en termes de bruit des conceptions de puces quantiques de plus en plus grandes."
Selon Nvidia, CUDA-Q permettra également à Google de réduire considérablement ses coûts. Il pourra utiliser 1 024 GPU NVIDIA H100 Tensor Core avec le supercalculateur pour réaliser "l'une des simulations dynamiques les plus importantes et les plus rapides au monde de dispositifs quantiques". Nvidia ajoute : "Les techniques de simulation fournies par CUDA-Q signifient que les simulations bruyantes qui auraient pris une semaine peuvent maintenant être exécutées en quelques minutes."
Au début du mois, Nvidia a été évaluée à 3 600 milliards de dollars, devançant Apple pour devenir l'entreprise la plus valorisée au monde. La technologie de l'intelligence artificielle repose largement sur les puces de Nvidia, dont l'essor ces dernières années a fait grimper en flèche la valeur des actions de l'entreprise.
Voici l'annonce de Nvidia de cette collaboration :
NVIDIA annonce aujourd'hui sa collaboration avec Google Quantum AI pour accélérer la conception de ses dispositifs d'informatique quantique de nouvelle génération en utilisant des simulations alimentées par la plate-forme NVIDIA CUDA-Q.
Google Quantum AI utilise la plate-forme informatique hybride quantique-classique et le supercalculateur NVIDIA Eos pour simuler la physique de ses processeurs quantiques. Cela permettra de surmonter les limites actuelles du matériel d'informatique quantique, qui ne peut exécuter qu'un certain nombre d'opérations quantiques avant que les calculs ne doivent cesser, en raison de ce que les chercheurs appellent le "bruit".
"Le développement d'ordinateurs quantiques commercialement utiles n'est possible que si nous pouvons faire évoluer le matériel quantique tout en contrôlant le bruit", a déclaré Guifre Vidal, chercheur chez Google Quantum AI. "En utilisant l'informatique accélérée de NVIDIA, nous explorons les implications en termes de bruit des conceptions de puces quantiques de plus en plus grandes."
Comprendre le bruit dans les conceptions de matériel quantique nécessite des simulations dynamiques complexes capables de capturer entièrement la façon dont les qubits d'un processeur quantique interagissent avec leur environnement.
Ces simulations sont traditionnellement d'un coût de calcul prohibitif. Grâce à la plate-forme CUDA-Q, Google peut utiliser 1 024 GPU NVIDIA H100 Tensor Core sur le supercalculateur NVIDIA Eos pour réaliser l'une des simulations dynamiques les plus importantes et les plus rapides au monde de dispositifs quantiques, et ce pour une fraction du coût.
"La puissance de calcul de l'IA sera utile au succès de l'informatique quantique", a déclaré Tim Costa, directeur de l'informatique quantique et du HPC chez NVIDIA. "L'utilisation de la plate-forme CUDA-Q par Google démontre le rôle central des simulations accélérées par le GPU dans l'avancement de l'informatique quantique pour aider à résoudre les problèmes du monde réel."
Avec CUDA-Q et les GPU H100, Google peut réaliser des simulations complètes et réalistes de dispositifs contenant 40 qubits - les plus grandes simulations de ce type. Les techniques de simulation fournies par CUDA-Q signifient que les simulations bruyantes qui auraient pris une semaine peuvent maintenant être exécutées en quelques minutes.
Le logiciel qui alimente ces simulations dynamiques accélérées sera accessible au public dans la plateforme CUDA-Q, ce qui permettra aux ingénieurs en matériel quantique d'adapter rapidement la conception de leurs systèmes.
Google Quantum AI utilise la plate-forme informatique hybride quantique-classique et le supercalculateur NVIDIA Eos pour simuler la physique de ses processeurs quantiques. Cela permettra de surmonter les limites actuelles du matériel d'informatique quantique, qui ne peut exécuter qu'un certain nombre d'opérations quantiques avant que les calculs ne doivent cesser, en raison de ce que les chercheurs appellent le "bruit".
"Le développement d'ordinateurs quantiques commercialement utiles n'est possible que si nous pouvons faire évoluer le matériel quantique tout en contrôlant le bruit", a déclaré Guifre Vidal, chercheur chez Google Quantum AI. "En utilisant l'informatique accélérée de NVIDIA, nous explorons les implications en termes de bruit des conceptions de puces quantiques de plus en plus grandes."
Comprendre le bruit dans les conceptions de matériel quantique nécessite des simulations dynamiques complexes capables de capturer entièrement la façon dont les qubits d'un processeur quantique interagissent avec leur environnement.
Ces simulations sont traditionnellement d'un coût de calcul prohibitif. Grâce à la plate-forme CUDA-Q, Google peut utiliser 1 024 GPU NVIDIA H100 Tensor Core sur le supercalculateur NVIDIA Eos pour réaliser l'une des simulations dynamiques les plus importantes et les plus rapides au monde de dispositifs quantiques, et ce pour une fraction du coût.
"La puissance de calcul de l'IA sera utile au succès de l'informatique quantique", a déclaré Tim Costa, directeur de l'informatique quantique et du HPC chez NVIDIA. "L'utilisation de la plate-forme CUDA-Q par Google démontre le rôle central des simulations accélérées par le GPU dans l'avancement de l'informatique quantique pour aider à résoudre les problèmes du monde réel."
Avec CUDA-Q et les GPU H100, Google peut réaliser des simulations complètes et réalistes de dispositifs contenant 40 qubits - les plus grandes simulations de ce type. Les techniques de simulation fournies par CUDA-Q signifient que les simulations bruyantes qui auraient pris une semaine peuvent maintenant être exécutées en quelques minutes.
Le logiciel qui alimente ces simulations dynamiques accélérées sera accessible au public dans la plateforme CUDA-Q, ce qui permettra aux ingénieurs en matériel quantique d'adapter rapidement la conception de leurs systèmes.
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