La route vers le centre de données hybride Quantum/HPC commence ici

Il est temps de commencer à construire les ordinateurs quantiques hybrides de demain.

La motivation est convaincante, le chemin est clair et les éléments clés pour le travail sont disponibles aujourd’hui.

L’informatique quantique a le potentiel de relever certains des défis les plus difficiles d’aujourd’hui, en faisant tout progresser, de la découverte de médicaments aux prévisions météorologiques. En bref, l’informatique quantique jouera un rôle énorme dans l’avenir des HPC.

Simulations quantiques d’aujourd’hui

Créer cet avenir ne sera pas facile, mais les outils pour commencer sont là.

Faisant les premiers pas en avant, les supercalculateurs d’aujourd’hui simulent des tâches d’informatique quantique à une échelle et à des niveaux de performance hors de portée des systèmes quantiques actuels relativement petits et sujets aux erreurs.

Des dizaines d’organisations quantiques utilisent déjà le kit de développement logiciel NVIDIA cuQuantum pour accélérer leurs simulations de circuits quantiques sur GPU.

Plus récemment, AWS a annoncé la disponibilité de cuQuantum dans son service Braket. Il a également démontré sur Braket comment cuQuantum peut fournir une accélération jusqu’à 900x sur les charges de travail d’apprentissage automatique quantique.

Et cuQuantum permet désormais un calcul accéléré sur les principaux frameworks logiciels quantiques, y compris Googles qsim, IBMs Qiskit Aer, Xanadus PennyLane et la plate-forme Classiqs Quantum Algorithm Design. Cela signifie que les utilisateurs de ces frameworks peuvent accéder à l’accélération GPU sans aucun codage supplémentaire.

Découverte de médicaments à propulsion quantique

Aujourd’hui, Menten AI rejoint les entreprises utilisant cuQuantum pour soutenir son travail quantique.

La startup de découverte de médicaments de Bay Area utilisera la bibliothèque de réseaux de tenseurs cuQuantums pour simuler les interactions protéiques et optimiser les nouvelles molécules de médicaments. Il vise à exploiter le potentiel de l’informatique quantique pour accélérer la conception de médicaments, un domaine qui, comme la chimie elle-même, est considéré comme l’un des premiers à bénéficier de l’accélération quantique.

Plus précisément, Menten AI développe une suite d’algorithmes informatiques quantiques, y compris l’apprentissage automatique quantique, pour résoudre les problèmes exigeants en matière de calcul dans la conception thérapeutique.

Alors que du matériel informatique quantique capable d’exécuter ces algorithmes est encore en cours de développement, des outils informatiques classiques comme NVIDIA cuQuantum sont cruciaux pour faire progresser le développement d’algorithmes quantiques, a déclaré Alexey Galda, scientifique principal chez Menten AI.

Forger un lien quantique

À mesure que les systèmes quantiques évoluent, le prochain grand pas en avant est le passage aux systèmes hybrides : des ordinateurs quantiques et classiques qui fonctionnent ensemble. Les chercheurs partagent une vision des processeurs quantiques au niveau des systèmes, ou QPU, qui agissent comme une nouvelle et puissante classe d’accélérateurs.

Ainsi, l’un des plus gros travaux à venir consiste à relier les systèmes classiques et quantiques aux ordinateurs quantiques hybrides. Ce travail comporte deux volets majeurs.

Tout d’abord, nous avons besoin d’une connexion rapide et à faible latence entre les GPU et les QPU. Cela permettra aux systèmes hybrides d’utiliser les GPU pour les travaux classiques où ils excellent, comme l’optimisation des circuits, l’étalonnage et la correction des erreurs.

Les GPU peuvent accélérer le temps d’exécution de ces étapes et réduire la latence de communication entre les ordinateurs classiques et quantiques, les principaux goulots d’étranglement pour les travaux quantiques hybrides d’aujourd’hui.

Deuxièmement, l’industrie a besoin d’un modèle de programmation unifié avec des outils efficaces et faciles à utiliser. Notre expérience en HPC et en IA nous a appris, ainsi qu’à nos utilisateurs, la valeur d’une pile logicielle solide.

Les bons outils pour le travail

Aujourd’hui, pour programmer les QPU, les chercheurs sont obligés d’utiliser l’équivalent quantique du code d’assemblage de bas niveau, ce qui est hors de portée des scientifiques qui ne sont pas des experts en informatique quantique. De plus, les développeurs manquent d’un modèle de programmation unifié et d’une chaîne d’outils de compilateur qui leur permettraient d’exécuter leur travail sur n’importe quel QPU.

Cela doit changer, et il le fera. Dans un blog de mars, nous avons discuté de certains de nos travaux initiaux vers un meilleur modèle de programmation.

Pour trouver efficacement les moyens par lesquels les ordinateurs quantiques peuvent accélérer leur travail, les scientifiques doivent transférer facilement des parties de leurs applications HPC d’abord vers un QPU simulé, puis vers un vrai. Cela nécessite un compilateur leur permettant de travailler à des niveaux de performance élevés et de manière familière.

Avec la combinaison d’outils de simulation accélérés par GPU et d’un modèle de programmation et d’une chaîne d’outils de compilateur pour lier le tout, les chercheurs HPC seront en mesure de commencer à construire les centres de données quantiques hybrides de demain.

Comment commencer

Pour certains, l’informatique quantique peut ressembler à de la science-fiction, dans des décennies à venir. Le fait est que chaque année, les chercheurs construisent des systèmes quantiques de plus en plus grands.

NVIDIA est pleinement engagé dans ce travail et nous vous invitons à nous rejoindre pour construire dès aujourd’hui les systèmes quantiques hybrides de demain.

Pour en savoir plus, vous pouvez regarder une session GTC et assister à un tutoriel ISC sur le sujet. Pour une plongée en profondeur dans ce que vous pouvez faire avec les GPU aujourd’hui, lisez nos bibliothèques State Vector et Tensor Network.