NVIDIA는 AI 분야의 성공적인 경험을 양자 컴퓨팅에 복제하고 있습니다.

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어떤 사람들에게는 양자 컴퓨팅(양자 컴퓨터)이 수십 년 후의 시나리오인 공상 과학 소설처럼 들릴 수도 있습니다.

실제로 전 세계의 많은 사람들이 이미 이 최첨단 컴퓨팅 연구에 투자했습니다. 2,100개 이상의 양자컴퓨팅 연구 논문이 발표되었으며, 250개 이상의 양자컴퓨팅 스타트업 기업이 있으며, 전국 22개 기업이 있습니다. 수준의 양자컴퓨팅 관련 프로젝트 정책입니다.

양자 컴퓨팅은 양자 역학의 법칙을 따라 계산을 위해 양자 정보 단위를 규제하는 새로운 컴퓨팅 모델입니다. 일반적으로 기존 컴퓨팅과 비교됩니다. 원리적인 관점에서 볼 때, 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨팅보다 계산 속도가 더 빠를 수 있으며, 이 격차는 최대 1조배에 이를 수 있습니다.

양자컴퓨팅은 오늘날 직면한 많은 과제를 극복하고, 신약 연구개발부터 기상예보까지 다양한 업무의 발전을 촉진하며, 미래 HPC에서 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 때문에 많은 기업과 연구자들이 양자컴퓨팅 연구에 자원을 투자하고 있다.

현재 초전도체, 이온 트랩, 중성 원자, 실리콘 양자, 빛 양자 등 양자 컴퓨팅을 구현하기 위한 물리적 플랫폼에는 많은 옵션이 있습니다. 그러나 모두 서로 다른 과제에 직면해 있습니다.

양자컴퓨팅 발전을 가속화하기 위해 하이브리드 양자컴퓨팅이 양자컴퓨팅의 최초 실용화를 실현할 것으로 기대된다.

소위 하이브리드 양자컴퓨팅이란 양자컴퓨터와 클래식 컴퓨터가 함께 작동하여 회로 최적화, 수정, 오류 수정 등 전통적인 작업에서 클래식 컴퓨팅(CPU, GPU 등)의 장점을 최대한 활용하는 것을 의미합니다. 그리고 시스템 수준의 양자 프로세서(즉, QPU)를 새로운 가속기로 사용합니다.

CPU에 비해 ​​GPU는 하이브리드 양자 컴퓨팅을 구현하는 데 좋은 선택입니다. GPU는 기존 작업의 실행 시간을 단축하고 기존 컴퓨터와 양자 컴퓨터 간의 통신 지연을 크게 줄일 수 있기 때문입니다. 이는 오늘날의 하이브리드 양자 컴퓨팅의 경우입니다. 일자리 주요 병목 현상이 발생했습니다.

한편, 또 다른 큰 과제는 소프트웨어 도구입니다. 새로운 하드웨어로서 양자 프로세서는 그 가치를 실현하기 위해 프로그래밍되어야 합니다. 즉, 양자 컴퓨팅 전문가만이 양자 가속기를 프로그래밍할 수 있다는 의미입니다. 전문가가 양자 가속기를 프로그래밍할 수는 있지만 양자 컴퓨팅의 급속한 발전을 촉진하는 것은 어렵습니다. 따라서

양자 컴퓨팅 분야에는 통합 프로그래밍 모델과 컴파일러 도구 체인이 필요합니다.

컴파일러를 사용하면 과학자들은 HPC 애플리케이션의 일부를 먼저 시뮬레이션된 QPU로 쉽게 포팅한 다음 실제 QPU로 포팅하여 양자 컴퓨팅 작업을 가속화하는 방법을 효율적으로 찾을 수 있습니다.

GPU 가속 시뮬레이션 도구, 프로그래밍 모델 및 컴파일러 도구 체인을 모두 통합하여 HPC 연구원은 미래의 하이브리드 양자 데이터 센터 구축을 시작할 수 있습니다.

NVIDIA는 업계 최고의 고성능 GPU와 HPC 및 AI에 대한 광범위한 경험을 바탕으로 양자 컴퓨팅 분야에서 고유한 제품과 이점을 빠르게 확립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

NVIDIA는 실제로 AI 분야의 성공적인 경험을 양자 컴퓨팅 분야에 복사하기 시작했습니다. 개발자에게 가장 가까운 소프트웨어부터 시작하여 개발자의 사용 문턱을 낮추고 양자 컴퓨팅 분야의 개발자가 문제를 해결하고 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다. 양자 컴퓨팅 연구원과 사용자가 NVIDIA의 도구를 선택하면 자연스럽게 NVIDIA가 이를 장악할 수 있도록 도울 수 있습니다. 양자 컴퓨팅 분야의 기회.

GTC 2021에서 NVIDIA는 GPU에서 실행되는 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하는 것을 목표로 하는 cuQuantum SDK 출시를 발표했습니다. 오늘날 수십 개의 양자 조직은 이미 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 GPU에서 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하고 있습니다.

최근 AWS는 Braket 서비스에 cuQuantum을 제공하고

cuQuantum이 양자 기계 학습 워크로드에서 900배의 가속을 달성하는 동시에 비용을 3.5배 절감했음을 입증했습니다.

양자 컴퓨팅 개발을 촉진하는 데 있어서 cuQuantum의 또 다른 중요한 가치는 Google의 qsim, IBM의 Qiskit Aer, Xanadu의 PennyLane 및 Classiq의 Quantum Algorithm Design 플랫폼을 포함한

주요 양자 소프트웨어 프레임워크에서 가속 컴퓨팅을 구현하는 능력입니다.

과학자 및 개발자의 경우 이러한 프레임워크 사용자는 추가 코딩 없이 GPU 가속에 액세스할 수 있습니다. Nvidia의 경우 이는 양자 컴퓨팅 소프트웨어 프레임워크에서 중요한 가치를 의미할 뿐만 아니라 하이브리드 양자 컴퓨팅에서 GPU의 역할을 최대한 발휘하는 것을 의미합니다.

2022년 7월 12일, NVIDIA는 양자 컴퓨팅 분야에서 계속 전진하며 통합 컴퓨팅 플랫폼인 QODA를 출시했습니다.

QODA(Quantum Optimized Device Architecture)의 목표는 일관된 하이브리드 양자 클래식 프로그래밍 모델을 만들어 양자 컴퓨팅에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. QODA를 사용하면 HPC 및 AI 분야의 전문가가 자신의 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드, NVIDIA DGX 시스템 또는 다수의 NVIDIA GPU가 장착된 슈퍼컴퓨팅 센터로 쉽게 포팅할 수 있습니다.

이미 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용하고 있는 양자 조직의 경우 NVIDIA QODA를 통해 개발자는 NVIDIA cuQuantum을 사용하여 GPU 가속 슈퍼컴퓨터에서 시뮬레이션할 수 있는 완전한 양자 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

AI 및 고성능 컴퓨팅과 마찬가지로 생태학은 성공의 열쇠이므로 소프트웨어 및 하드웨어 파트너는 양자 컴퓨팅 분야에서 NVIDIA의 성공에 매우 중요합니다.

Q2B 22 도쿄 양자 컴퓨팅 컨퍼런스에서 엔비디아는 양자 하드웨어 벤더인 IQM 양자 컴퓨터, Pasqal, Quantum, Quantum Brilliance 및 Xanadu, 소프트웨어 벤더인 QC Ware 및 Zapata Computing, 슈퍼컴퓨팅 센터인 독일 Jurich Research Center, Lawrence Berkeley와의 파트너십을 발표했습니다. 국립 연구소(National Laboratory)와 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory)가 QODA에 협력합니다.

NVIDIA CEO Jensen Huang은 NVIDIA가 해야 할 일은 기존 시장을 장악하는 것이 아니라 새로운 제품과 시장을 창출하는 것이라고 항상 강조해 왔습니다. 양자 컴퓨팅은 매우 새로운 시장입니다. NVIDIA가 양자 컴퓨팅 분야에서 선택한 기술 경로와 진입점은 양자 컴퓨팅의 기회를 포착하는 데 도움이 될 것입니다.

그러나 우리는 양자 컴퓨팅이 아직 갈 길이 멀고, 누가 양자 헤게모니를 가질 수 있는지 판단하기 어렵다는 점도 깨달아야 합니다.

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