NVIDIA NVL72 GB200 Systeme beschleunigen den Weg zu nutzbringendem Quantencomputing Die Integration von Quantenprozessoren in die Supercomputer der Zukunft verspricht, die Probleme, die mit Rechenleistung gelöst werden können, erheblich zu erweitern. Dies wird Branchen wie der Entwicklung von Arzneimitteln und Materialien revolutionieren. Neben der Vision von hybrid Quanten-Klassischen Supercomputern fördert beschleunigtes Computing die Arbeit von Quantenforschern und -entwicklern, die diese Vision erreichen wollen. In dieser Entwicklung haben sich NVIDIA GB200 NVL72 Systeme und ihre fünfte-Generation-Multiknoten-NVIDIA NVLink-Verbindungsfähigkeiten als führende Architektur etabliert. Hier sind fünf wichtige Quantencomputing-Arbeitsbelastungen, die durch die NVIDIA Blackwell-Architektur entwickelt werden: Bessere Quantenalgorithmen entwickeln Die Simulation von potenziellen Algorithmen auf Quantencomputern ermöglicht es Forschern, leistungsstarke Quantenanwendungen zu entdecken und zu verfeinern. Zum Beispiel werden groß angelegte Simulationen mit Ansys auf dem Gefion-Supercomputer von DCAI verwendet, um neue Quantenalgorithmen für die Computational Fluid Dynamics zu entwickeln. Solche Simulationen sind aber extrem rechenintensiv. Die hohen Bandbreiten-Verbindungen des GB200 NVL72 mit All-to-All-GPU-Verkoppelung sind ein entscheidender Faktor, der es NVIDIA cuQuantum-Bibliotheken ermöglicht, fortschrittliche Simulationsverfahren in vertretbaren Zeiträumen auszuführen – mit einer Geschwindigkeitssteigerung von 800-fach im Vergleich zur besten CPU-Implementierung. Geräuscharme Qubits entwerfen Herkömmliche Chipfertigung hängt stark von detaillierten Physiksimulationen ab, um rasch effektive Prozessordesigns zu entwickeln. Quantenhardware-Designer müssen auf diese gleichen Simulationswerkzeuge zurückgreifen, um geräuscharme Qubit-Designs zu entdecken, die für das Quantencomputing entscheidend sind. Simulationen, die Rauschen in potenziellen Qubit-Designs nachbilden, müssen komplexe Quantenmechanik-Rechnungen durchführen. Das GB200 NVL72-System, verbunden mit der cuQuantum-Dynamics-Bibliothek, bietet eine Geschwindigkeitssteigerung von 1.200-fach für diese Workloads – eine wertvolle neue Werkzeug, das den Entwurf von Quantenhardware bei Unternehmen wie Alice & Bob beschleunigt. Quantentrainingsdaten generieren Künstliche Intelligenz-Modelle zeigen zunehmend vielversprechende Ergebnisse bei Herausforderungen im Quantencomputing, einschließlich der Steuerungsvorgänge, die benötigt werden, um Quantencomputer am Laufen zu halten. Ein zentrales Hindernis für diese Modelle ist jedoch oft die Erhaltung der erforderlichen Datenvolumina, um sie effektiv zu trainieren. Die idealen Daten würden von echter Quantenhardware stammen, sind aber entweder teuer oder einfach nicht verfügbar. Ausgaben von simulierten Quantenprozessoren bieten eine Lösung. Das GB200 NVL72-System kann Quantentrainingsdaten 4.000-fach schneller generieren als herkömmliche CPU-basierte Techniken, was die neuesten KI-Fortschritte im Quantencomputing ermöglicht. Hybride Anwendungen erforschen Effektive zukünftige Quantenanwendungen werden sowohl Quanten- als auch klassische Hardware nutzen und Algorithmen-Unterroutinen an die jeweils passende Hardware verteilen. Dies erfordert eine Plattform, die Quantenhardware-Simulationen mit Zugang zu modernsten KI-Supercomputing kombiniert, wie dies von GB200 NVL72 geboten wird. NVIDIA CUDA-Q bietet eine solche Plattform, die die GB200 NVL72-Architektur nutzt, um einen idealen hybriden Computing-Umfeld für Forscher zu schaffen, die hybride Quanten-Klassische Anwendungen erforschen. Dies beschleunigt die Entwicklung um 1.300-fach. Quantenfehlerkorrektur freischalten Zukünftige Quanten-GPU-Supercomputer werden auf Quantenfehlerkorrektur angewiesen sein, einem Kontrollprozess, der Qubit-Daten kontinuierlich durch anspruchsvolle Decoding-Algorithmen verarbeitet, um Fehler ständig zu korrigieren. Diese Decoding-Algorithmen laufen auf konventioneller Computing-Hardware und müssen Terabyte von Daten pro Sekunde verarbeiten, um die Qubit-Fehler im Griff zu behalten. Dafür ist die Leistung beschleunigten Computings notwendig. Das GB200 NVL72-System zeigt eine Geschwindigkeitssteigerung von 500-fach bei der Ausführung einer häufig verwendeten Klasse von Decoding-Algorithmen – was die Quantenfehlerkorrektur in die Zukunft des Quantencomputings integrieren lässt. Diese Durchbrüche ermöglichen es der Quantencomputing-Industrie, die notwendigen Quanten-GPU-Integrationen für groß angelegtes nutzbringendes Quantencomputing durchzuführen. Zum Beispiel kündigte Diraq auf der NVIDIA GTC Paris, dass es die NVIDIA DGX Quantum Referenzarchitektur verwendet, um Silizium-Spins mit NVIDIA GPUs zu verbinden. Zudem integriert das NVIDIA CUDA-Q Akademieprogramm Forscher in den Einsatz von GB200 NVL72 und anderen fortgeschrittenen Technologien. Industrie-Insider bewerten diese Fortschritte sehr positiv. NVIDIA setzt auf eine Zukunft, in der alle Supercomputer Quantenhardware integrieren, um kommerziell relevante Probleme zu lösen. Das GB200 NVL72-System ist die Plattform, auf der diese Zukunft aufgebaut wird. Es bietet die notwendige Rechenleistung, um die komplexen Quantenmechanik-Rechnungen effizient durchzuführen, was die Entwicklung und Implementierung von Quantencomputing beschleunigt. NVIDIA ist ein führender Technologieanbieter in der Branche, der durch kontinuierliche Innovationen und Partnerschaften die Realisierung dieser Vision vorantreibt.