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O NVIDIA CUDA-Q chega como uma ponte que une a computação quântica e clássica, oferecendo uma sinergia entre ambas as partes. Ao integrar esses domínios, empresas e instituições contam com diversas possibilidades de trabalho, ampliando os horizontes da pesquisa e suas aplicações. Sua capacidade de entrega de desempenho avançado e sua flexibilidade na escolha das Unidades de Processamento Quântico (QPUs) tornam-no uma ótima ferramenta para impulsionar a inovação em áreas dependentes de computação de alto desempenho. Entenda melhor sobre a plataforma e suas aplicações.
Benefícios do CUDA-Q
O NVIDIA CUDA-Q (sigla para Compute Unified Device Architecture for Quantum, em português, Arquitetura Unificada de Dispositivos de Computação para Quântica) oferece uma série de benefícios na intersecção entre computação quântica e supercomputação. Sua característica que mais se destaca é a integração estreita entre os dois domínios de computação. Essa integração permite que empresas e instituições aproveitem ao máximo o potencial da computação quântica em conjunto com a computação clássica, abrindo novas possibilidades de pesquisa e aplicação.
Essa tecnologia demonstra desempenho avançado, sendo capaz de entregar resultados de alta qualidade em uma variedade de aplicativos, desde simulações químicas até problemas de otimização. Essa eficiência é muito importante para impulsionar a inovação e o progresso em campos que dependem fortemente de computação de alto desempenho.
Um dos pontos fortes da computação quântica com NVIDIA CUDA-Q é sua flexibilidade e agnosticismo em relação à QPU. Isso significa que as organizações têm liberdade para escolher as unidades de processamento quântico que melhor se adequam às suas necessidades específicas, sem estarem presas a uma única opção de hardware. Essa flexibilidade é essencial em um campo tão dinâmico quanto a computação quântica.
Além disso, o suporte à comunidade de desenvolvedores é um aspecto crucial para um computador quântico com NVIDIA CUDA-Q. Como uma plataforma de código aberto, ela incentiva a colaboração e o desenvolvimento comunitário, permitindo que os desenvolvedores tenham acesso às ferramentas e recursos necessários para explorar e expandir os horizontes da computação quântica em conjunto com a computação clássica.
Por fim, a plataforma NVIDIA CUDA-Q também possibilita soluções inovadoras ao permitir a combinação de computação quântica com inteligência artificial. Essa integração abre caminho para abordagens inovadoras que podem lidar com desafios como qubits — utilizados em QPUs, que explicaremos a seguir — ruidosos e desenvolver algoritmos eficientes. Essa sinergia entre diferentes áreas da computação impulsiona o avanço contínuo na fronteira da pesquisa e da aplicação prática da computação quântica.
Nossa colaboração com ORCA e NVIDIA nos permitiu criar um ambiente único e construir um novo sistema híbrido quântico clássico no PSNC. A integração e programação fáceis e abertas de múltiplas QPUs e GPUs gerenciadas de forma eficiente por serviços centrados no usuário são essenciais para desenvolvedores e usuários. Esta estreita colaboração abre caminho para uma nova geração de supercomputadores com aceleração quântica para muitas áreas de aplicação inovadoras, não amanhã, mas hoje.
Disse Krzysztof Kurowski, CTO e vice-diretor do PSNC
O que são QPUs?
As QPUs, ou Unidades de Processamento Quântico, são componentes essenciais dos computadores quânticos. Enquanto os processadores clássicos, como os encontrados em computadores tradicionais, utilizam bits para processar informações, os computadores quânticos utilizam qubits, que são unidades de informação quântica.
Um qubit pode existir em múltiplos estados simultaneamente, graças a um fenômeno quântico chamado superposição. Isso significa que, enquanto um bit clássico pode estar em um estado de 0 ou 1 em um determinado momento, um qubit pode estar em uma sobreposição desses estados, representando 0, 1 ou qualquer combinação dos dois ao mesmo tempo. Isso confere aos computadores quânticos uma capacidade exponencialmente maior de processamento de informações em comparação com os computadores clássicos.
Elas são responsáveis por manipular e operar esses qubits aplicando operações quânticas, como portas quânticas e medições, para realizar cálculos e processar informações de maneira quântica. Além disso, as QPUs precisam ser extremamente precisas e estáveis, já que os qubits são suscetíveis a interferências do ambiente, como ruído e temperatura.
As QPUs são o coração dos computadores quânticos e desempenham um papel fundamental na realização de tarefas e algoritmos quânticos. Empresas e instituições de pesquisa ao redor do mundo, como a própria NVIDIA, estão investindo em desenvolver e aprimorar QPUs para impulsionar o avanço da computação quântica e explorar seu potencial em uma ampla gama de aplicações, desde simulações químicas até criptografia e inteligência artificial.
Aplicações e vantagens
As Unidades de Processamento Quântico apresentam uma grande variação de aplicações e vantagens que prometem revolucionar a computação e a ciência. Podemos começar citando as simulações quânticas, onde as QPUs são utilizadas para modelar sistemas quânticos complexos, como moléculas e materiais. Isso pode levar a avanços na compreensão de processos químicos e físicos, bem como na descoberta de novos materiais com propriedades únicas, incluindo supercondutores de alta temperatura.
Outra aplicação importante é a otimização, na qual as QPUs têm o potencial de resolver problemas de otimização complexos de maneira muito mais eficiente do que os computadores clássicos. Isso é relevante em diversas áreas, desde logística e planejamento até finanças e design de circuitos eletrônicos.
No âmbito da segurança da informação, as QPUs apresentam um duplo papel. Por um lado, elas podem ser utilizadas para quebrar muitos dos sistemas de criptografia atualmente em uso. Por outro lado, as QPUs também podem ser empregadas para desenvolver métodos de criptografia quântica que são teoricamente invioláveis, oferecendo um novo paradigma de segurança de dados.
A combinação de QPUs com algoritmos de aprendizado de máquina quântico tem o potencial de impulsionar avanços na área da inteligência artificial, especialmente em problemas que envolvem grandes volumes de dados e complexidade computacional — inclusive este sendo um aspecto bastante atual.
Em áreas como medicina e biologia, as QPUs podem ser utilizadas para simular e entender processos biológicos complexos, como o dobramento de proteínas e a interação de drogas com receptores celulares. Essas simulações podem contribuir para o desenvolvimento de medicamentos mais eficazes e tratamentos personalizados. E também no setor financeiro, onde as QPUs podem ser aplicadas para otimizar portfólios de investimento, modelar riscos financeiros complexos e identificar padrões em grandes conjuntos de dados de mercado.
Supercomputadores beneficiados
Os supercomputadores beneficiados pela integração da plataforma NVIDIA CUDA-Q estão localizados em centros de pesquisa líderes ao redor do mundo. O Jülich Supercomputing Centre (JSC), na Alemanha, opera o supercomputador JUPITER, que agora será complementado com um Quantum Processing Unit (QPU) fornecido pela IQM Quantum Computers. Este QPU será impulsionado pelo NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip. Essa parceria permitirá que os pesquisadores do JSC desenvolvam e executem aplicações quânticas, especialmente em simulações químicas e problemas de otimização, enquanto também servirá como um exemplo de como os supercomputadores clássicos podem ser acelerados pela computação quântica.
No Japão, o National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) está avançando sua iniciativa de computação quântica com o supercomputador ABCI-Q. Integrando um QPU fornecido pela QuEra e alimentado pela arquitetura NVIDIA Hopper, esse sistema abrirá novas oportunidades de pesquisa. Os pesquisadores da AIST poderão explorar aplicações quânticas em inteligência artificial, energia e biologia, utilizando átomos de rubídio como qubits controlados por laser para realizar cálculos complexos.
Por fim, o Centro de Supercomputação e Redes de Poznan (PSNC) na Polônia está adotando uma abordagem inovadora com dois QPUs fotônicos da ORCA Computing, conectados a uma nova partição de supercomputador acelerada pela plataforma CUDA-Q. Essa configuração permitirá que os pesquisadores explorem uma ampla gama de aplicações, desde biologia e química até aprendizado de máquina. Usando sistemas de fotônica quântica, esses QPUs oferecem uma abordagem distribuída, escalável e modular para a computação quântica, utilizando componentes de telecomunicações padrão.
Esses supercomputadores representam avanços significativos na integração de tecnologias quânticas e clássicas, impulsionando a fronteira da pesquisa em computação de alto desempenho. Esses supercomputadores ainda estão utilizando os superchips NVIDIA Grace Hopper para acelerar a pesquisa científica. Juntos, esses sistemas entregam 200 exaflops, ou 200 quintilhões de cálculos por segundo, de potência de processamento de IA eficiente em energia.
A IA está acelerando a pesquisa sobre mudanças climáticas, acelerando a descoberta de medicamentos e levando a avanços em dezenas de outros campos. Os sistemas alimentados pela NVIDIA Grace Hopper estão se tornando uma parte essencial do HPC por sua capacidade de transformar indústrias e ao mesmo tempo impulsionar uma melhor eficiência energética.
Ian Buck, vice-presidente de hipercala e HPC na NVIDIA
O Isambard-AI e Isambard 3 da University of Bristol no Reino Unido, junto com sistemas nos EUA, como os do Los Alamos National Laboratory e do Texas Advanced Computing Center, estão se unindo a uma tendência crescente de supercomputadores baseados em Arm da NVIDIA, aproveitando os Superchips de CPU Grace e a plataforma Grace Hopper. Este movimento reflete a aceleração global na construção de supercomputadores baseados em IA, impulsionada pelo reconhecimento da importância estratégica e cultural de uma IA superior — também conhecida como IA soberana.
Ao integrar as arquiteturas de GPU e CPU baseadas em Arm com a tecnologia de interconexão NVIDIA NVLink-C2C, o GH200 está liderando essa mudança, permitindo que os centros científicos passem da instalação do sistema para a pesquisa prática em um curto período de tempo (de acordo com a marca, indo de anos para meses). O projeto Isambard-AI exemplifica esse avanço, com a fase inicial já demonstrando uma alta eficiência, e espera-se que a chegada de mais Superchips Grace Hopper leve a um aumento significativo no desempenho do supercomputador.
Conclusão
A introdução do NVIDIA CUDA-Q marca um momento significativo na convergência entre a computação quântica e clássica, oferecendo uma plataforma flexível e poderosa que impulsiona a inovação em uma grande variedade de campos. Ao integrar de forma estreita esses dois domínios, empresas e instituições agora têm acesso a um novo conjunto de possibilidades de pesquisa e aplicação, ampliando os horizontes da computação de alto desempenho.
Com sua capacidade de entrega de desempenho avançado, agnosticismo em relação às QPUs e suporte à comunidade de desenvolvedores, o CUDA-Q emerge como uma ferramenta essencial para catalisar o progresso tanto na computação quântica quanto na inteligência artificial, alimentando uma nova era de inovação tecnológica. Vamos acompanhar para conferir o que mais a ferramenta nos proporcionará!
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Com informações de: NVIDIA [1] e [2]
Revisado por Glauco Vital em 13/5/24.
