У 2023 році компанія IBM має намір випустити перший прототип системи, яка об’єднає квантово-орієнтовані суперкомп’ютери з CPU і GPU в обчислювальну структуру.
Тепер і NVIDIA оголосила, що хоче з’єднати області графічних процесорів та квантових обчислень за допомогою cuQuantum, інструментарію квантового моделювання за допомогою квантових процесорів на тензорних ядрах графічних процесорів. Для цього буде створено інтерфейс із малою затримкою, який дозволить зв’язати обчислювальні прискорювачі та квантові процесори (QPU). Це дозволить квантовим комп’ютерам використовувати потужний потенціал паралельних обчислень GPU для вирішення класичних завдань. Зокрема, пропонується залучити їх для оптимізації схем, калібрування та виправлення помилок. Графічні процесори можуть скоротити час виконання цих завдань та зменшити затримку роботи між класичними та квантовими комп’ютерами, яка є головною проблемою сучасних гібридних квантових систем. Про це пише Tom’s Hardware.
NVIDIA пропонує загальний програмний рівень, не схожий на CUDA. Нова модель програмування значно спростить взаємодію на рівні коду з QPU та квантовими симуляціями, які, як і раніше, виконуються в низькорівневому асемблері. Для цього планується оптимізувати квантову уніфіковану модель програмування та ланцюжок інструментів компілятора, що змушують різні QPU більш цілеспрямованого використовувати квантові можливості.
NVIDIA розраховує полегшити перехід від класичних до квантово-класичних робочих навантажень, дозволивши користувачам частково переносити свої програми HPC (High-Performance Computing) на QPU, що моделюється, а потім на сам процесор.
За даними компанії, десятки організацій використовують набір інструментів cuQuantum. Amazon Web Services вже пропонує інтеграцію з cuQuantum через свій сервіс Braket та продемонструвала 900-кратне прискорення робочих навантажень при квантовому машинному навчанні. cuQuantum також використовують qsim від Google, Qiskit Aer від IBM, PennyLane від Xanadu, Quantum від Classiq.