NVIDIA NVL72 GB200 Systems تسريع الطريق نحو الحوسبة الكمية المفيدة الدمج المحتمل للمعالجات الكمّية في أجهزة الحوسبة الفائقة المستقبلية يعد بمجالات واسعة من الحلول الحاسوبية التي يمكن أن تحدث ثورة في صناعات مختلفة مثل تطوير الأدوية والماديات. بالإضافة إلى دوره في رؤية الأجهزة الهجينة الكمية-الكلاسيكية المستقبلية، يساهم الحوسبة المتسارعة في تقدم العمل الذي يقوم به الباحثون والمطورون لتحقيق هذه الرؤية. وفي هذا السياق، برزت أنظمة NVIDIA GB200 NVL72 ومعالجاتها المتعددة من الجيل الخامس كأفضل البنية التحتية في مجال تطوير التكنولوجيا الكمّية. 1. تطوير خوارزميات أفضل للحوسبة الكمّية محاكاة كيفية تشغيل الخوارزميات المرشحة على أجهزة الحوسبة الكمّية تساعد الباحثين على اكتشاف وتحسين التطبيقات الكمّية. مثلاً، تقوم شركة Ansys بإجراء محاكاة على نطاق كبير باستخدام كمبيوتر Gefion الفائق التابع لشركة DCAI لتطوير خوارزميات جديدة في الديناميكا الحرارية الحاسوبية. ومع ذلك، تبقى هذه المحاكاة شديدة التعقيد من الناحية الحاسوبية. يوفر نظام GB200 NVL72 مع الاتصال ذي العرض الشرياني العالي بين الوحدات المعالجة الرسومية (GPUs) سرعة تنفيذ تقنية المحاكاة المتقدمة بـ800 مرة مقارنة بأفضل التقنيات المستندة إلى وحدات المعالجة المركزية (CPUs). 2. تصميم قيتوبيات ذات ضوضاء منخفضة يعتمد تصميم الرقائق التقليدية بشكل كبير على محاكاة الفيزياء التفصيلية للانتقال بسرعة إلى تصميمات معالجات فعالة. يجب على مصممي الأجهزة الكمّية استخدام أدوات محاكاة مماثلة لاكتشاف تصميمات قيتوبيات ذات ضوضاء منخفضة، وهي ضرورية للحوسبة الكمّية. تتطلب هذه المحاكيات القيام بحسابات كمية معقدة. عندما يتم زوج GB200 NVL72 مع مكتبة الديناميكيات في cuQuantum، فإنه يوفر سرعة تنفيذ بـ1,200 مرة، مما يسرع عملية التصميم لمطوري الأجهزة الكمّية مثل Alice & Bob. 3. إنتاج بيانات التدريب الكمية تظهر نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) وعدًا متزايدًا في تحديات الحوسبة الكمّية، بما في ذلك عمليات التحكم اللازمة لتشغيل أجهزة الحوسبة الكمّية. ولكن، تحول أحد العقبات الرئيسية أمام هذه النماذج هو الحصول على كميات كبيرة من البيانات اللازمة لتدريبها بشكل فعال. تكون البيانات المثالية من الأجهزة الكمّية الفعلية، ولكن هذا قد يكون مكلفًا أو غير متاح. تقدم محاكاة معالجات الحوسبة الكمّية حلاً لهذه المشكلة. يمكن لـGB200 NVL72 إنتاج بيانات التدريب الكمية بـ4,000 مرة أسرع من التقنيات المستندة إلى CPUs، مما يساعد على جلب أحدث تقدمات الذكاء الاصطناعي إلى الحوسبة الكمّية. 4. استكشاف التطبيقات الهجينة ستعتمد التطبيقات الكمّية الفعالة في المستقبل على كل من الأجهزة الكمّية والكلاسيكية، وتوزع الوظائف الفرعية للخوارزميات على الأجهزة الأكثر ملاءمة بنحو سلس. يستلزم استكشاف الخوارزميات الهجينة مناسبة لهذا البيئة منصة يمكنها الجمع بين محاكاة الأجهزة الكمّية ووصولها إلى الحوسبة الفائقة المتطورة، مثل القدرات التي تقدمها GB200 NVL72. تعد NVIDIA CUDA-Q من هذه المنصات. يمكنها استخدام GB200 NVL72 لتوفير بيئة حاسوبية هجينة مثالية للمطورين لاستكشاف التطبيقات الكمّية-الكلاسيكية، مما يسرع التطوير بـ1,300 مرة. 5. فك شفرة الأخطاء الكمّية ستعتمد أجهزة الحوسبة الفائقة الكمّية-GPU المستقبلية على فك شفرة الأخطاء الكمّية، وهو عملية تحكم مستمرة تتعامل مع بيانات القيتوبيات من خلال خوارزميات فك شفرة مكثفة. تعمل هذه الخوارزميات على الأجهزة الحاسوبية التقليدية ويجب عليها معالجة تيرابايتات من البيانات كل ثانية لتصحيح أخطاء القيتوبيات. يتطلب هذا القوة الحاسوبية المتسارعة. يظهر GB200 NVL72 سرعة تنفيذ بـ500 مرة في تشغيل فئة شائعة من خوارزميات فك الشفرة، مما يجعل فك شفرة الأخطاء الكمّية مشروعًا قابلًا للتنفيذ في المستقبل. هذه الانتصارات تسمح لصناعة الحوسبة الكمّية بأداء التكاملات الكمّية-GPU اللازمة للحوسبة الكمّية المفيدة على نطاق واسع. على سبيل المثال، أعلنت شركة Diraq في مؤتمر NVIDIA GTC Paris أنها تستخدم هيكل NVIDIA DGX Quantum المرجعي لربط القيتوبيات الدوامية في السيليكون مع GPUs من NVIDIA. بالإضافة إلى ذلك، برنامج NVIDIA CUDA-Q الأكاديمي يضم الباحثين لاستخدام GB200 NVL72 وغيرها من التقنيات المتقدمة. تعمل NVIDIA نحو مستقبل حيث تدمج جميع أجهزة الحوسبة الفائقة الأجهزة الكمّية لحل المشاكل ذات الصلة التجارية. تعتبر NVIDIA GB200 NVL72 هي المنصة لبناء هذا المستقبل. يمكن مشاهدة الكلمة الرئيسية من مؤتمر NVIDIA GTC Paris، التي ألقاها مؤسس ورئيس NVIDIA التنفيذي Jensen Huang، في VivaTech والاستكشاف في جلسات المؤتمر. تقييم الحدث من قبل المختصين يُعتبر تقدم NVIDIA في مجال الحوسبة الكمّية خطوة مهمة نحو تحقيق القدرة على حل المشاكل التجارية المعقدة باستخدام الحواس الكمّية. يرى الخبراء أن هذه التقنيات ستسرع عملية البحث والتطوير في صناعات مختلفة، مما يفتح أبوابًا جديدة للابتكار والتطور التكنولوجي. تعتبر NVIDIA من الشركات الرائدة في هذا المجال، حيث تعمل باستمرار على تحسين تقنياتها وتقديم منصات متطورة تسهل عمل الباحثين والمطورين. نبذة تعريفية عن NVIDIA NVIDIA هي شركة أمريكية رائدة في مجال تطوير تقنيات الحوسبة المرئية والمعززة. تأسست عام 1993، وهي معروفة بإنتاج بطاقات الرسومات عالية الأداء والمعالجات المتخصصة. في السنوات الأخيرة، دخلت NVIDIA مجال الحوسبة الكمّية، حيث طورت أنظمة مثل GB200 NVL72 وCUDA-Q لدعم البحث والتطوير في هذا المجال المتطور.