Компания Microsoft запустила для корпоративных пользователей в тестовом режиме ИИ-платформу Microsoft Discovery, использующую ИИ-агентов и HPC для помощи учёным, которым не придётся самостоятельно писать код для своих исследований. Потенциал системы продемонстрировали на примере самой Microsoft — ИИ помог создать новейшую жидкость для погружного охлаждения всего за 200 часов вместо нескольких месяцев или даже лет, сообщает VentureBeat.

Microsoft Discovery использовали для поиска охлаждающей жидкости без «вечных» PFAS-химикатов, часто применяемых в иммерсионных СЖО. Регуляторы во всём мире всё чаще запрещают производство и использование этого класса вещества. ИИ Microsoft проверил 367 тыс. веществ-кандидатов, после чего химикат синтезировал один из партнёров компании. Однако сфера применения такого ИИ простирается далеко за пределы создания охлаждающих жидкостей — новые материалы и химикаты требуются в самых разных сферах, но на их поиск часто уходят годы.

Microsoft Discovery позволяет взаимодействовать с «невероятными возможностями» ИИ, используя естественный язык, что полностью меняет весь процесс исследований, говорит компания. Обычно учёным приходилось изучать программирование для того, чтобы создавать вычислительные инструменты. Такая демократизация науки сыграет на руку малым исследовательским группам, у которых нет ресурсов на изучение программирования или привлечения сторонних специалистов в этой сфере. Более того, со временем платформа научится работать и с квантовыми компьютерами, написание кода для которых — ещё более сложная задача.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

Работа выполняется с помощью специальных ИИ-агентов, специально обученных для выполнения отдельных научных задач — от написания литературного обзора до создания компьютерной симуляции. По словам Microsoft, ИИ-агенты — это чуть ли не целая команда учёных с докторскими степенями в различных науках. Платформа интегрирует друг с другом базовые модели, занимающиеся общим планированием, и модели, специализирующиеся на физике, химии или, например, биологии.

Также Microsoft Discovery позволяет комбинировать закрытые исследовательские данные и результаты уже опубликованных научных исследований по разным дисциплинам, сохраняя прозрачность моделей и контролируя процесс «рассуждений». Для работы с платформой используется интерфейс Copilot, который занимается оркестрацией агентов. Одновременно интерфейс служит и центральным хабом, в котором учёные управляют своей виртуальной ИИ-командой.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

В платформу встроены защитные механизмы — системе заданы «этические координаты». Также применяется модерация контента с проактивным подходом к выявлению злоупотреблений возможностями платформы — маркируются потенциально вредоносные алгоритмы и действия, поскольку все ИИ-инструменты фактически имеют «двойное назначение». С их помощью можно изобретать не только лекарства, но и опасные биологически опасные субстанции.

Для своей платформы Microsoft выстраивает экосистему с участием представителей самых разных отраслей, от фармацевтики (GSK) до индустрии красоты (Estée Lauder). NVIDIA интегрирует с Discover микросервисы ALCHEMI и BioNeMo NIM для биотехнологий и фармацевтики. В полупроводниковой сфере Microsoft планирует интеграцию решений Synopsys для ускорения разработки чипов. Адаптацией под конкретные отраслевые задачи, развёртыванием и масштабированием платформы займутся Accenture и Capgemini.

Источник изображения: Microsoft

Успех Microsoft Discovery будет зависеть от того, насколько эффективно систему смогут интегрировать в текущие научные процессы — многие учёные скептически относятся к новым методикам, так что компании придётся показать всё, на что способен ИИ. По словам Microsoft, будущее науки именно за сочетанием умственных возможностей человека и масштабного ИИ. Microsoft уже провела предварительную демонстрацию Discovery для ограниченного круга структур. Цены на платформу пока не названы, но доступ к к ней будет организован посредством Azure.

Компания NVIDIA объявила об открытии Глобального центра исследований и разработок для бизнеса в области искусственного интеллекта на базе квантовых технологий (Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology, G-QuAT). На этой площадке размещена система ABCI-Q — крупнейший в мире исследовательский суперкомпьютер, предназначенный для квантовых исследований. Система интегрирована с тремя квантовыми компьютерами.

О проекте ABCI-Q сообщалось в марте 2024 года. Названный суперкомпьютер разработан Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В основу положены 2020 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, а также платформа с открытым исходным кодом NVIDIA CUDA-Q для организации гибридных квантово-классических вычислений.

Ожидается, что сотрудничество NVIDIA и AIST будет способствовать ускорению разработок в таких областях, как квантовая коррекция ошибок и ИИ-приложения с поддержкой квантовых вычислений. В конечном итоге, проект призван помочь в решении некоторых из самых сложных глобальных задач, охватывающих различные отрасли, включая здравоохранение, энергетику и финансы.

Источник изображения: NVIDIA

Суперкомпьютер ABCI-Q интегрирован с процессором на сверхпроводящих кубитах Fujitsu, квантовым чипом на нейтральных атомах QuEra и фотонным процессором OptQC. Благодаря этому становится возможным выполнение рабочих нагрузок в нескольких модальностях кубитов. Исследователи смогут экспериментировать с вычислениями, основанными на GPU-ускорителях и квантовых процессорах разного типа. При этом будет обеспечиваться бесшовная интеграция квантового оборудования и классического суперкомпьютера.

Проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями (HPC), угрожают инновациям в США, утверждает Джек Донгарра (Jack Dongarra), лауреат премии А. М. Тьюринга и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, чьи разработки и реализации многих библиотек, включая EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK и ScaLAPACK, сыграли важную роль в продвижении HPC. В статье, опубликованной The Conversation, Донгарра рассказал о прогрессе HPC и проблемах с инновациями в США.

Учёный отметил, что HPC являются одной из самых важных технологий в современном мире, позволяющей решать различные задачи — от прогнозирования погоды до поиска новых лекарств и обучения ИИ-моделей, которые слишком сложны или слишком велики для обычных компьютеров. Сейчас HPC находятся на переломном этапе, и выбор, который правительство США, исследователи и технологическая отрасль делают сегодня, может повлиять на будущее инноваций, национальной безопасности и мирового лидерства, предупреждает Донгарра.

Используя тысячи и даже миллионы чипов с передовыми системами памяти и хранения для быстрого перемещения и сохранения огромных объёмов данных, HPC-платформы позволять выполнять чрезвычайно подробные симуляции и вычисления, говорит Донгарра. Важность HPC ещё больше возросла с развитием ИИ-технологий, требующих огромных вычислительных мощностей для обучения. «В результате ИИ и HPC теперь тесно сотрудничают, подталкивая друг друга вперёд», — отметил учёный.

По словам Донгарра, сегмент HPC находится под большим давлением, чем когда-либо, с более высокими требованиями к системам по скорости, данным и энергопотреблению. Также он отметил, что HPC сталкиваются с некоторыми серьёзными техническими проблемами.

Донгарра назвал одной из ключевых проблем разрыв между производительностью чипов и подсистем памяти. «Представьте себе, что у вас есть сверхбыстрый автомобиль, но вы застряли в пробке — мощность бесполезна, если дорога не может с ней справиться», — говорит учёный. Точно так же подсистемы памяти не способны «прокормить» вычислительные блоки, которые простаивают, что отражается на эффективности всей вычислительной системы.

Источник изображения: OLCF

Ещё одна проблема HPC — энергопотребление. Закон масштабирования Деннарда, согласно которому с уменьшением размеров транзистора уменьшается и энергопотребление при росте производительности, прекратил своё действие в 2006 году. Теперь, чем мощнее компьютеры, тем больше они потребляют энергии. Чтобы исправить это, исследователи ищут новые способы проектирования как аппаратного, так и программного обеспечения HPC.

Также существует проблема с типами производимых чипов, отметил учёный. Сейчас индустрия чипов в основном сосредоточена на ИИ, который отлично работает с вычислениями с низкой точностью. Однако для многих научных приложений по-прежнему требуется FP64-вычисления. В частности, NVIDIA сделала ставку исключительно на ИИ, поэтому FP64-производительность новейших GB300 почти в 30 раз меньше, чему GB200. У AMD, по слухам, в следующем поколении Instinct будет сразу два варианта ускорителей MI430X с поддержкой FP64 и MI450X, полностью лишённый тензорных ядер с FP64. Но и она может сделать ставку только на ИИ.

Если производители прекратят выпускать чипы, которые требуются учёным, это негативно отразится на выполнении важных исследований. Таким образом тенденции в производстве полупроводников и коммерческие приоритеты могут разниться с потребностями научного сообщества, а отсутствие специализированного оборудования может помешать прогрессу в исследованиях. Можно попытаться создавать специализированные чипы для HPC, но это дорого и сложно. Исследователи, тем не менее, изучают возможность применения новых конструкций для изготовления чипов, включая чиплеты, чтобы сделать их более доступными.

В прошлом у США было преимущество в области HPC благодаря государственному финансированию, поддержке и открытости разработок, но теперь многие страны вкладывают значительные средства в HPC в стремлении снизить зависимость от иностранных технологий и выйти на лидирующие позиции в таких областях, как моделирование климата и персонализированная медицина. В Европе развивают программу EuroHPC, у Японии есть собственный суперкомпьютер Fugaku (а скоро будет ещё один), а у Китая — целая серия «автохтонных» машин.

Источник изображения: WIkipedia / DoE

Правительства стран понимают, что HPC являются ключом к их национальной безопасности, экономической мощи и научному лидерству, отметил Донгарра, подчеркнув, что у США всё ещё нет чёткого долгосрочного плана на будущее. Другие страны развивают это направление быстро, а без национальной стратегии США рискуют отстать, предупредил он: «Национальная стратегия США должна включать финансирование создания новых машин и обучение людей их использованию. Она также должна включать партнёрство с университетами, национальными лабораториями и частными компаниями. Самое главное, что план должен быть сосредоточен не только на оборудовании, но и на ПО и алгоритмах, которые делают HPC полезными», — заявил учёный.

Он отметил, что некоторые шаги в этом направлении уже предприняты, включая принятие в 2022 году «Закона о чипах и науке» (CHIPS and Science Act) и создание управления, которое поможет превратить научные исследования в реальные продукты. В 2025 году также была сформирована целевая группа Vision for American Science and Technology, призванная объединить некоммерческие организации, академические круги и промышленность для помощи правительству в принятии решений. Кроме того, получили развитие квантовые вычисления. Но они пока находятся на ранних стадиях и, скорее всего, будут дополнять, а не заменять традиционные HPC. Поэтому важно продолжать инвестировать в оба вида вычислений.

Донгарра назвал это правильными шагами, но они не решат проблему поддержки HPC в долгосрочной перспективе. Помимо краткосрочного финансирования и инвестиций в инфраструктуру, учёный предложил:

• осуществлять долгосрочные федеральные инвестиции в НИОКР в области HPC, включая передовое оборудование, ПО и энергоэффективные архитектуры;
• производить закупку и развёртывание передовых вычислительных систем в национальных лабораториях и университетах;
• заниматься развитием кадров, включая обучение параллельному программированию, численным методам и интеграции ИИ-HPC;
• согласовывать планы по выпуску оборудования, гарантируя, что разработка коммерческих чипов будет совпадать с потребностями научных и инженерных приложений;
• использовать устойчивые модели финансирования, на которые не повлияют геополитические факторы;
• стимулировать государственно-частное партнёрство для преодоления разрыва между академическими исследованиями, отраслевыми инновациями и потребностями национальной безопасности.

Донгарра отметил, что HPC — это больше, чем просто быстрые суперкомпьютеры. Это основа научных открытий, экономического роста и национальной безопасности. Если США примут предложенные меры, то можно гарантировать, что HPC продолжат поддерживать инновации в течение десятилетий.

Компания Cisco объявила о создании прототипа специализированного сетевого квантового чипа для генерации запутанных фотонов. Изделие даёт возможность масштабировать квантовые системы и объединять квантовые процессоры в единую инфраструктуру для решения практических задач.

Квантовые компьютеры оперируют т.н. кубитами. С ростом количества кубитов число одновременно обрабатываемых значений стремительно увеличивается, что позволяет квантовым компьютерам решать определённые задачи с высочайшей производительностью, недоступной классическим компьютерам. Кубиты также могут обладать квантовой запутанностью, которая выражается в наличии особой корреляции между ними. Такое состояние невозможно в классических системах.

Источник изображений: Cisco

Проблема заключается в том, что стабилизировать кубиты крайне сложно. Из-за этого, как отмечает Виджой Панди (Vijoy Pandey), старший вице-президент инкубатора перспективных технологий Cisco Outshift, даже самые амбициозные планы по созданию квантовых компьютеров предполагают создание платформ, насчитывающих только несколько тысяч кубитов к 2030 году. Однако для того, чтобы квантовые вычисления стали действительно полезными, их необходимо масштабировать до миллионов кубитов. Решением может стать использование нового чипа «квантовой сетевой запутанности», созданного в сотрудничестве с Калифорнийским университетом в Санта-Барбаре (UCSB).

Изделие генерирует пары запутанных фотонов, которые обеспечивают мгновенную связь независимо от местонахождения посредством квантовой телепортации. Альберт Эйнштейн назвал это явление «жутким действием на расстоянии» (spooky action at a distance). Чип функционирует при комнатной температуре, он выполнен в виде миниатюрной фотонной интегральной схемы. Более того, он работает на стандартных для телеком-операторов длинах волн, т.е. может использовать существующую волоконно-оптическую инфраструктуру. Заявленное энергопотребление составляет менее 1 мВт. Производительность достигает 1 млн пар запутывания высокой точности на выходной канал или до 200 млн пар запутывания в секунду в расчёте на чип.

Таким образом, изделие может применяться для объединения множества квантовых компьютеров с небольшим количеством кубитов в единую распределённую систему. Иными словами, становится возможным создание масштабируемых квантовых дата-центров, способных координировать работу большого количества квантовых компьютеров и миллионов их кубитов для решения самых сложных проблем. При реализации такой концепции новый чип будет отвечать за надёжное взаимодействие квантовых систем друг с другом, где бы они ни находились.

Разработка является частью комплексных усилий Cisco по формированию будущего квантовых вычислений. В рамках инициативы компания объявила об официальном открытии лаборатории Cisco Quantum Labs в Санта-Монике (Калифорния, США), специалисты которой займутся дальнейшей разработкой технологий квантовых сетей.

Cisco ведёт исследования по двум основным направлениям: это квантовая сеть для квантовых систем и квантовая сеть для классических систем. В первом случае разрабатывается инфраструктура для объединения квантовых процессоров в единую масштабируемую систему, что позволит реализовать распределённые квантовые вычисления, квантовое зондирование и алгоритмы оптимизации: это даст возможность трансформировать критически важные научные области, такие как создание лекарственных препаратов следующего поколения, материаловедение и пр. В случае классического мира речь идёт об улучшении и расширении функциональности традиционных систем: например, могут обеспечиваться сверхточная синхронизация времени, сверхзащищённая связь и т.п.

Ирландский стартап Equal1, специализирующийся на квантовых вычислениях, анонсировал систему Bell-1 — это, по словам компании, первый в мире компактный квантовый сервер, построенный на кремниевом чипе. Устройство может быть легко интегрировано в существующие среды НРС для формирования платформ квантово-классических вычислений.

Equal1 отмечает, что современным квантовым компьютерам необходима специализированная инфраструктура, включающая отдельные помещения и сложные системы охлаждения. Но Bell-1 может быть развёрнут в виде стойки в существующем дата-центре.

Основой Bell-1 служит чип UnityQ с шестью кубитами — это так называемая квантовая система на кристалле (QSoC). Она объединяет все компоненты квантовых вычислений — средства измерения, управления, считывания и коррекции ошибок — в одном кремниевом процессоре, что, как утверждается, обеспечивает высокую точность и беспрецедентную мощность. Гибридная архитектура включает ядра Arm, ускорители ИИ и нейронные блоки. Говорится о возможности масштабирования до миллионов кубитов. Реализованный подход устраняет сложную оркестрацию между отдельными классическими и квантовыми вычислительными узлами.

Источник изображения: Equal1

Стоечная система Bell-1 работает от стандартной однофазной сети напряжением 110/220 В, а энергопотребление составляет 1600 Вт, что сопоставимо с высокопроизводительным сервером на базе GPU. Рабочая температура равна 0,3 К (-272,85 °C): для её поддержания применяется полностью автономная система, включающая интегрированный компрессор, криоохладитель и вакуумный насос. При этом температура окружающей среды может находиться в диапазоне от -15 до +45 °C. Габариты квантового сервера составляют 600 × 1000 × 1600 мм, масса — приблизительно 200 кг.

Equal1 утверждает, что Bell-1 знаменует собой начало эпохи реальных квантовых вычислений — Quantum Computing 2.0: это означает переход от экспериментальных машин к практическим квантовым решениям. До сих пор квантовые вычисления ограничивались преимущественно научно-исследовательскими институтами.

Компания Equal1, по её словам, меняет ситуацию, предлагая «первую коммерчески жизнеспособную квантовую систему», созданную для работы в существующих дата-центрах ИИ и HPC. Предприятия смогут использовать квантовые вычисления без изменения существующей инфраструктуры ЦОД. При этом устраняются барьеры высокой сложности и стоимости.

Компании Rigetti Computing и Quanta Computer объявили о заключении соглашения о стратегическом сотрудничестве с целью ускорения разработки и коммерциализации квантовых вычислительных систем на основе сверхпроводящих кубитов.

Rigetti Computing, основанная в 2013 году, базируется в Беркли (Калифорния, США). Компания занимается созданием квантовых компьютеров. Благодаря фирменной платформе Quantum Cloud Services (QCS) такие машины могут быть интегрированы в любое публичное, частное или гибридное облако. В 2021 году Rigetti начала поставлять квантовые вычислительные системы для локальной установки: эти комплексы насчитывает от 24 до 84 кубитов.

В свою очередь, Quanta Computer основана в 1988 году. Этот тайваньский контрактный производитель серверов, ноутбуков и другой компьютерной техники оперирует производственными и сервисными центрами в Азии, Америке и Европе. Подразделение Quanta Cloud Technology, созданное в мае 2012 года, занимается поставками оборудования для дата-центров и облачных платформ.

Источник изображения: Rigetti Computing

В рамках соглашения Rigetti Computing и Quanta Computer сосредоточатся на своих взаимодополняющих технологиях для разработки сверхпроводящих квантовых вычислительных платформ. Каждая из компаний при этом в течение следующих пяти лет инвестирует в совместные проекты более $100 млн. Кроме того, Quanta Computer потратит $35 млн на покупку акций Rigetti Computing при условии получения соответствующего разрешения от регулирующих органов.

В совместном заявлении партнёров говорится, что индустрия квантовых вычислений продолжит демонстрировать быстрый рост, включая расширение коммерческого сектора. Объём этого рынка, как ожидается, достигнет $1–$2 млрд к 2030 г. При этом компании видят большой потенциал в области решений на основе сверхпроводящих кубитов.

Компания D-Wave анонсировала соглашения об уровне обслуживания (SLA) для своего облачного квантового сервиса Leap, что косвенно говорит о желании компании заявить о высоком уровне доступности, надёжности и масштабируемости своих услуг и возможности предоставлять квантовые сервисы коммерческого уровня.

Точные условия SLA для Leap не разглашаются, но D-Wave говорит о работоспособности и доступности системы на уровне 99,9 %, при этом время решения задач не превышает 1 с даже в случае больших вычислительных нагрузок. Запущенный в 2018 году сервис Leap обеспечивает облачный доступ в режиме реального времени к квантовым компьютерам D-Wave, работающим в режиме реального времени и использующим технологию т.н. «квантового отжига». В D-Wave утверждают, что в последние два года сервис покзала доступность выше 99,9 % и Solver API, и кластера квантовых компьютеров компании.

Источник изображения: D-Wave

С момента запуска сервиса Leap клиенты выполнили около 200 млн задач без необходимости предварительного бронирования, ожидания в очереди или попадания в ситуацию недоступности оборудования. В том числе за последние 12 месяцев были поданы 60 млн задач. Как заявляют в компании, с ускорением перехода к коммерческому внедрению квантовых технологий обеспечение бесперебойного доступа к квантовому облаку как никогда важно. SLA разработано именно для того, чтобы поддерживать динамичный переход, способствующий процветанию бизнеса.

Большинство провайдеров квантовых вычислений предлагают доступ посредством облачных порталов — или собственных, или созданных в партнёрстве с крупными облаками. При этом уровень доступности таких сервисов пока что гораздо ниже, чем у практически любого другого облачного сервиса, отмечает DataCenter Dynamics. Квантовые системы весьма чувствительны к окружению, где они работают, а из-за своей технической сложности весьма медленно ремонтируются. Кроме того, число квантовых компьютеров ограничено, поэтому задачи клиентов часто приходится выстраивать в очередь.

Как заявляют эксперты IDC, интеграция квантовых вычислений в общую IT-инфраструктуру компаний требует использования систем, готовых обеспечить некоторые гарантии на работу в режиме реального времени, вроде SLA. Необходим такой же уровень обслуживания, который предоставляется сегодня, например, SaaS. Впрочем, у D-Wave пока немало проблем. На сегодня компании грозит делистинг с Нью-Йоркской фондовой биржи — акции компании котируются очень низко.

Стартап Ephos, разработавший фотонные чипы на основе стекла, привлёк $8,5 млн в ходе начального раунда финансирования, пишет ресурс Data Center Dynamics. Стартап сообщил, что полученные средства уже позволили ускорить запуск научно-исследовательского и производственного центра в инновационном научном кластере MIND (Milano Innovation District) в Милане (Италия), а также будут направлены на поддержку и расширение команды в Сан-Франциско (США).

Начальный раунд возглавила американская венчурная фирма Starlight Ventures при участии Collaborative Fund, Exor Ventures, 2100 Ventures и Unruly Capital, а также бизнес-ангелов Джо Заде (Joe Zadeh, бывший вице-президент Airbnb) и Диего Пьячентини (Diego Piacentini, бывший старший вице-президент Amazon).

Источник изображений: Ephos

В отличие от традиционного производства чипов, использующего технологии на основе кремния, Ephos создаёт фотонные чипы на стеклянной подложке, что позволяет уменьшить потерю сигнала, одного из самых больших препятствий для создания квантовых систем. Это связано с тем, что в квантовых системах на базе фотоники информация не может дублироваться или копироваться, поэтому при превышении определённого уровня потери сигнала восстановить его нельзя.

Фотонные технологии имеют широкий спектр применения за пределами квантовых вычислений, в том числе в ЦОД, где фотонные чипы всё чаще используются для сокращения стремительно растущего энергопотребления.

Также сообщается, что Ephos отдельно получила финансирование в размере €450 тыс. от Европейского совета по инновациям и входящей в структуру NATO организации Defence Innovation Accelerator (DIANA). Интерес этих организаций к Ephos объясняется тем, что компания самостоятельно производит чипы и цепочка её поставок опирается исключительно на компании из США и ЕС. Обеспечивая разработку критической квантовой инфраструктуры в рамках формирующейся технологической экосистемы НАТО, Ephos помогает сохранить стратегическую независимость в квантовых технологиях, жизненно важной области для будущей обороны и связи альянса.

Стартап Quantum Machines, разработчик систем управления квантовыми компьютерами, открыл Израильский центр квантовых вычислений (Israeli Quantum Computing Center, IQCC). Площадка, создание которой было частично профинансировано правительством страны, располагается в Тель-Авивском университете. По словам основателей, это первый в мире центр, располагающий квантовыми компьютерами разных типов, которые интегрированы с системой NVIDIA DGX Quantum, HPC-инфраструктурой и облаком.

Источник изображений: Quantum Machines

Приоритетный доступ со скидкой получат исследовательские организации Израиля, но в целом центр будет открыт для компаний со всего света. Как говорят создатели, IQCC — это лучший в мире полигон для создания новых технологий в области квантовых вычислений, а открытая архитектура площадки позволяет регулярно проводить обновления и упрощает дальнейшее масштабирование возможностей и вычислительных мощностей.

Сейчас в IQCC установлены 21-кубитный компьютер Galilee от Quantware на сверхпроводящих кубитах (ещё один такой же используется в качестве тестовой платформы) и фотонный компьютер Negev от ORCA (8 кумод). Системы управляются контроллерами OPX1000 от самой Quantum Machines. HPC-инфраструктура представлена DGX A100, четырьмя GH200 и 128 vCPU на базе AMD EPYC 9334 (Genoa). Дополнительные ресурсы можно арендовать в облаке AWS.

Для Galilee и Negev доступна интеграция с DGX Quantum, платформой для гибридных квантово-классических вычислений, которая была создана NVIDIA и Quantum Machines и впервые в мире развёрнута именно в IQCC. Управлять компьютерами и разрабатывать ПО можно с использованием Qiskit, QUA, OpenQASM3, QBridge, а также Classiq. К системе организован облачный доступ. В ближайшие месяцы в IQCC будут развёрнуты ещё несколько квантовых компьютеров и QPU.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её платформа CUDA-Q будет использоваться в суперкомпьютерных центрах по всему миру. Она поможет ускорить исследования в области квантовых вычислений, что в перспективе позволит решать наиболее сложные научные задачи.

Технология CUDA-Q предназначена для интеграции CPU, GPU и квантовых процессоров (QPU) и разработки приложений для них. Она даёт возможность выполнять сложные симуляции квантовых схем. О намерении использовать CUDA-Q в составе своих НРС-систем объявили организации в Германии, Японии и Польше.

В частности, Юлихский суперкомпьютерный центр в Германии (JSC) намерен использовать квантовое решение производства IQM Quantum Computers в качестве дополнения к Jupiter — первому европейскому суперкомпьютеру экзафлопсного класса. Этот комплекс будет смонтирован в Юлихском исследовательском центре (FZJ). Суперкомпьютер Jupiter получит приблизительно 24 тыс. гибридных суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Источник изображений: NVIDIA

Ещё одной гибридной системой, объединяющей классические и квантовые технологии, станет комплексе ABCI-Q, который расположится в суперкомпьютерном центре ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure) Национального института передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В состав суперкомпьютера войдут QPU разработки QuEra, а также более 2000 ускорителей NVIDIA H100. Ввод ABCI-Q в эксплуатацию состоится в начале 2025 года. Применять систему планируется при проведении исследований в области ИИ, энергетики, биологии и пр.

Вместе с тем Познаньский центр суперкомпьютерных и сетевых технологий (PSNC) в Польше приобрёл две квантовые вычислительные системы британской компании ORCA Computing. Они интегрированы в существующую HPC-инфраструктуру PSNC, которая в числе прочего использует изделия NVIDIA Hopper. Узлы на базе QPU помогут в решении задач в области химии, биологии и машинного обучения.