Accelerare il futuro della ricerca scientifica.
Il calcolo quantistico è un nuovo modello di calcolo in grado di influire sulle applicazioni in vari settori, tra cui la ricerca farmacologica, la chimica, la finanza, l'energia e non solo. Per prepararsi a un futuro con accelerazione quantistica, governi, università e settori industriali stanno investendo in hardware, software e sviluppo di algoritmi e le piattaforme hardware e software all'avanguardia di NVIDIA stanno contribuendo a potenziare il lavoro nell'ambito del calcolo quantistico.
Per applicare il calcolo quantistico in ambiti più utili, dobbiamo sviluppare algoritmi migliori e progettare la nuova generazione di processori quantistici (QPU). Per riuscirci, dobbiamo simulare i processori quantistici del futuro.
Il calcolo quantistico utile sarà ibrido, con le QPU che lavorano insieme a CPU e GPU per risolvere i problemi. Per raggiungere questo obiettivo, dobbiamo integrare il calcolo quantistico nel software e nei flussi di lavoro di calcolo scientifico e IA.
quantistico accelerato e l'IA sono essenziali per sbloccare il potenziale della tecnologia quantistica. Dobbiamo costruire computer e supercomputer quantistici integrati per sfruttare tutti i vantaggi del calcolo accelerato e per accelerare l'IA e i supercomputer con i computer quantistici del futuro.
NVIDIA Quantum Cloud offre all'intero ecosistema di calcolo quantistico l'accesso alla piattaforma di calcolo quantistico più potente del mondo, inclusi ricercatori quantistici, sviluppatori, utenti finali aziendali, centri di supercomputing e startup che sviluppano QPU.
Le API Quantum Cloud possono eseguire processi CUDA Quantum su una vasta gamma di sistemi GPU NVIDIA, consentendo l'accesso universale al calcolo quantistico su cloud per qualsiasi applicazione.
Le applicazioni con accelerazione quantistica non verranno eseguite esclusivamente su una risorsa quantistica, ma saranno ibride per integrare risorse classiche e quantistiche. Per passare dallo sviluppo di algoritmi da parte di fisici quantistici allo sviluppo di applicazioni da parte di scienziati, è necessaria una piattaforma di sviluppo che offra prestazioni elevate, interagisca con le applicazioni e i paradigmi di programmazione attuali e sia familiare e accessibile.
Con un modello di programmazione unificato, NVIDIA® CUDA® Quantum è la prima piattaforma nel suo genere per computer classici e ibridi, che consente l'integrazione e la programmazione di QPU, emulazione quantistica, GPU e CPU in un unico sistema. CUDA Quantum è progettata per alte prestazioni, è open source e fornisce un linguaggio di alto livello per sviluppare ed eseguire applicazioni ibride quantistiche-classiche.
NVIDIA cuQuantum è un SDK per l'accelerazione della simulazione di circuiti quantistici. Progettato per accelerare tutti i framework di simulazione dei circuiti e integrato in Cirq, Qiskit, Pennylane e non solo, cuQuantum consente ai ricercatori di simulare qubit ideali o rumorosi con scalabilità e prestazioni.
cuQuantum offre una vasta gamma di metodi per emulare i computer quantistici. cuStateVec e cuTensorNet offrono ciascuno approcci alternativi per la simulazione dei circuiti quantistici a numero di qubit e profondità variabili. Ognuna di queste librerie offre API per simulatori quantistici, consentendo ai ricercatori di sfruttare facilmente le prestazioni e la scalabilità fornite dalla piattaforma quantistica NVIDIA, senza essere esperti di GPU.
cuQuantum Appliance è un container Docker costituito dai principali framework della community accelerati da cuQuantum e ottimizzati per la piattaforma NVIDIA.
Lo stack include simulatori Cirq qsim e Qiskit Aer oltre a cuQuantum. cuQuantum Appliance consente un'accelerazione fino a quasi due ordini di grandezza per simulazioni multi-nodo senza modifiche al codice, oltre a un'eccellente scalabilità forte e debole su più GPU e più nodi.
NVIDIA cuQuantum Appliance è disponibile nel catalogo NVIDIA NGC™.
NVIDIA DGX™ Quantum è un sistema integrato e un'architettura di riferimento per il calcolo quantistico-classico, progettato in collaborazione con Quantum Machines.
Abbinando i superchip NVIDIA Grace Hopper™ con il sistema di controllo OPX1000 di Quantum Machines, DGX Quantum offre una latenza inferiore al microsecondo tra il sistema di controllo quantistico e la GPU, garantendo correzione degli errori, calibrazione e controllo quantistici in tempo reale e accelerati dalla GPU.
DGX Quantum è indipendente dalla QPU e scala in base ai requisiti di calcolo sia classici che quantistici, da pochi a migliaia di qubit e da una singola GPU a un supercomputer con accelerazione quantistica.
I computer quantistici minacciano di violare gli attuali meccanismi di crittografia a chiave pubblica. Per garantire la sicurezza e l'autenticità dei dati sensibili del mondo, è ora di fondamentale importanza che le organizzazioni passino ad algoritmi in grado di resistere a un attacco di calcolo quantistico. Questa nuova crittografia a prova ti attacco quantistico è nota come crittografia post-quantistica (PQC).
NVIDIA cuPQC accelera i principali algoritmi PQC, migliorando la sicurezza dei dati contro le minacce informatiche quantistiche.
Per creare una forza lavoro pronta per affrontare le sfide del calcolo quantistico, NVIDIA collabora con le istituzioni accademiche per portare CUDA Quantum nelle aule universitarie attraverso moduli online autogestiti, completi di esercizi e video di programmazione interattiva. Le lezioni su CUDA Quantum aiuteranno gli studenti a creare e ottimizzare algoritmi quantistici utilizzando sia simulatori sia hardware quantistico. Gli studenti acquisiranno le competenze necessarie per completare progetti di ricerca e sviluppare applicazioni ibride quantistiche-classiche.
NVIDIA Quantum sta potenziando l'intero ecosistema quantistico e alcune delle più importanti ricerche attualmente in corso. Dalle startup di calcolo quantistico ad alcune delle più grandi aziende del mondo, dai laboratori accademici e dai centri di supercomputing alle aziende Fortune 500, siamo orgogliosi di aiutare i nostri partner a sviluppare e sfruttare i dati quantistici.
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