В 2023 году компания IBM намерена выпустить первый прототип системы, которая объединит квантово-ориентированные суперкомпьютеры с CPU и GPU в вычислительную структуру.
Теперь и NVIDIA объявила, что хочет соединить области графических процессоров и квантовых вычислений с помощью cuQuantum, инструментария квантового моделирования с поддержкой квантовых процессоров на тензорных ядрах графических процессоров. Для этого будет создан интерфейс с малой задержкой, который позволит связать вычислительные ускорители и квантовые процессоры (QPU). Это позволит квантовым компьютерам использовать мощный потенциал параллельных вычислений GPU для решения классических задач. В частности, предлагается задействовать их для оптимизации схем, калибровки и исправления ошибок. Графические процессоры могут сократить время выполнения этих задач и уменьшить задержку работы между классическими и квантовыми компьютерами, которая является главной проблемой современных гибридных квантовых систем. Об этом пишет Tom’s Hardware.
NVIDIA предлагает общий программный уровень, не похожий на CUDA. Новая модель программирования значительно упростит взаимодействие на уровне кода с QPU и квантовыми симуляциями, которые по-прежнему выполняются в низкоуровневом ассемблере. Для этого планируется оптимизировать квантовую унифицированную модель программирования и цепочку инструментов компилятора, которая заставляют различные QPU более целенаправленного использовать квантовые возможности.
NVIDIA рассчитывает облегчить переход от классических к квантово-классическим рабочим нагрузкам, позволив пользователям частично переносить свои приложения HPC (High-Performance Computing) на моделируемый QPU, а затем на сам процессор.
По данным компании, десятки организаций уже используют набор инструментов cuQuantum. Amazon Web Services уже предлагает интеграцию с cuQuantum через свой сервис Braket и продемонстрировала 900-кратное ускорение рабочих нагрузок при квантовом машинном обучении. cuQuantum также используют qsim от Google, Qiskit Aer от IBM, PennyLane от Xanadu, Quantum от Classiq.