NVIDIAは、Tensor対応の量子シミュレーションツールキット「cuQuantum」を通じて、GPUと量子コンピューティングの領域を橋渡しする取り組みを加速させています。cuQuantumを通じて、NVIDIAは量子回路シミュレーションのワークロードを、現在のNISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）システムでは実現不可能なレベルで高速化することを目指しています。しかし、その実現に向けて、NVIDIAは量子システムと古典システムのさらなる統合を目指し、ハイブリッドソリューションの開発に注力しています。当然のことながら、GPUはNVIDIAの量子コンピューティング開発の最前線に立っています。
Nvidia の量子コンピューティングへのアプローチのもう 1 つの要素は、同社の CUDA プログラミング モデルに似た共通ソフトウェア レイヤーを提供することです。
このプログラミングモデルの構想は、QPUおよび量子シミュレーションとのコードレベルのやり取りを大幅に簡素化することです。これらのやり取りは、現在でも低レベルのアセンブリコードで行われています。その目的は、量子機能をより集中的に活用するために、様々なQPUを抽象化する、量子対応の統合プログラミングモデルとコンパイラツールチェーンを合理化することです。NVIDIAは、ユーザーがHPC（高性能コンピューティング）アプリケーションをシミュレートされたQPUに部分的に移植し、その後プロセッサ自体に移行できるようにすることで、従来のワークロードから量子-古典ワークロードへの移行を促進したいと考えています。
Nvidiaによると、既に数十の組織が量子研究を支援するためにcuQuantumツールキットを活用しています。Amazon Web Servicesは既にBraketサービスを通じてcuQuantumの統合を提供しており、量子機械学習ワークロードの900倍の高速化を実現しています。NvidiaのcuQuantumを活用している他のプラットフォームには、Googleのqsim、IBMのQiskit Aer、XanaduのPennyLane、ClassiqのQuantum Algorithm Designプラットフォームなどがあります。Nvidiaは最近、cuQuantumフレームワークと、DGX SuperPODを搭載した超高性能スーパーコンピュータSeleneを活用することで、量子コンピューティングシミュレーションの世界記録を達成しました。
NVIDIAが開発中のcuQuantumエコシステムに、創薬スタートアップ企業のMenten AIが加わります。同社はcuQuantumのテンソルネットワークライブラリを活用し、タンパク質相互作用や新薬分子のシミュレーションを行うことを目指しています。その目的は、量子コンピューティングの確率的性質に自然と適したワークロードである創薬設計のスピードアップです。
「これらのアルゴリズムを実行できる量子コンピューティング ハードウェアはまだ開発中ですが、NVIDIA cuQuantum のような従来のコンピューティング ツールは、量子アルゴリズムの開発を進める上で非常に重要です」と、Menten AI の主席科学者であるアレクセイ ガルダ氏は述べています。
Tom's Hardware の最高のニュースと詳細なレビューをあなたの受信箱に直接お届けします。
NvidiaはCUDAソフトウェアスタックを通じてHPC市場への驚異的な浸透を達成しており、cuQuantumを通じて量子領域でも同様の偉業を成し遂げようとしているようです。世界で最も複雑な研究分野の一つである量子コンピューティングにおいて、合理化されたソフトウェアパッケージは、量子コンピューティングへの道を飛躍的に加速させるのに役立つことは間違いありません。
Francisco Pires 氏は、Tom's Hardware のフリーランス ニュース ライターであり、量子コンピューティングに関心を持っています。
