Mark Wolf – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 02 Jan 2025 06:55:39 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 NVIDIA CUDA-Q 在 Infleqtion QPU 上運行突破性邏輯 Qubit 應用 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cuda-q-runs-breakthrough-logical-qubit-application-on-infleqtion-qpu/ Tue, 10 Dec 2024 06:51:26 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12386 Continued]]> Infleqtion 是中性原子量子計算領域的全球領導者，他們首先使用 NVIDIA CUDA-Q 平臺在其 Sqale 物理量子處理器 (QPU) 上進行模擬，然后編排邏輯量子位材料科學實驗的首次演示。 量子計算的基本信息單元 Qubits 容易出錯，并且非常不可靠，無法做出有意義的預測。邏輯量子位是許多噪點物理量子位的集合，它們對量子信息進行編碼以糾正錯誤，克服了這一限制。邏輯量子位可以執行耐環境噪聲和硬件故障的量子計算，也稱為容錯量子計算。 邏輯量子位的一個關鍵測試是觀察到，與其組成部分的噪聲物理量子位相比，錯誤率有所降低。Infleqtion 的結果在一系列輸入中令人信服地證明了這一點 (圖 1)。 這是邁向容錯量子計算的重要第一步，也是應用使用邏輯量子位的極少數物理演示之一。 本文將探討對這項突破性工作至關重要的 CUDA-Q 功能和性能。

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]]> 12386 NVIDIA cuDSS 庫推動美國電網優化無障礙發展 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cudss-library-removes-barriers-to-optimizing-the-us-power-grid/ Tue, 19 Nov 2024 09:08:57 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12194 Continued]]> 隨著電力需求不斷增長，電網的電力系統優化（PSO）對于確保高效的資源管理、可持續性和能源安全至關重要。 東部互聯是北美的主要電網，由大約 70,000 個節點組成 (圖 1)。除了規模龐大之外，此類電網的優化還因災難性天氣事件和發電中斷等不確定性而變得復雜。 PSO 通常涉及解決大規模非線性優化問題，例如交變電流最優功率流（ACOPF）模型，這些模型通常包含數百萬個變量和約束。實時獲得準確的結果對于保持電網穩定性和效率至關重要，但這是一項極其困難的任務。 Sungho Shin 教授 (MIT)、François Pacaud 教授 (MINES Paris – PSL) 和博士后研究員 Alexis Montoison (ANL) 一直在開發非線性優化算法和求解器，這些算法和求解器使用 NVIDIA 工具來解決大規模 PSO 和其他復雜的非線性優化問題。

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]]> 12194 隆重推出用于加速量子超級計算的 NVIDIA CUDA-QX 庫 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/introducing-nvidia-cuda-qx-libraries-for-accelerated-quantum-supercomputing/ Mon, 18 Nov 2024 09:35:58 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12000 Continued]]> 加速量子超級計算將人工智能超級計算的優勢與 量子處理器（QPUs） 相結合，為世界上一些最棘手的問題開發解決方案。實現此類設備需要將一個或多個 QPUs 無縫集成到傳統的 CPU 和 GPU 超級計算架構中。 任何加速量子超級計算機的基本組成部分都是與之交互的編程模型。這必須經過高度優化，不僅可以運行真正的混合量子經典應用，還可以同時管理對 QPU 硬件的控制。這涉及編排實時量子糾錯（QEC）等任務，這使得開發高性能和可擴展的混合應用極具挑戰性。 開源 NVIDIA CUDA-Q 平臺 正是提供了這樣一種編程模型，能夠幫助研究人員和開發者解決在實施加速量子超級計算方面的挑戰。 在 SC24 上，NVIDIA 宣布推出 CUDA-QX ：這是 CUDA-Q 的擴展，由經過優化的庫組成，可直接提供 CUDA-Q 強大的編程模型，

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]]> 12000 借助新的量子動力學功能加速 Google 的 QPU 開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-googles-qpu-development-with-new-quantum-dynamics-capabilities/ Mon, 18 Nov 2024 06:46:40 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12020 Continued]]> 量子動力學描述了復雜的量子系統如何隨時間演變并與其周圍環境相互作用。模擬量子動力學極其困難，但對于了解和預測材料的基本特性至關重要。這在開發 量子處理單元（QPUs） 中尤為重要，量子動力學模擬使 QPUs 開發者能夠了解其硬件的物理特性并改進其硬件。 量子動力學模擬與用于研究未來量子算法運行方式的主流電路模擬有所不同。電路模擬模擬了離散量子邏輯門應用下量子位的演變。這種簡化視圖將量子位與其周圍環境的交互方式進行了理想化，從而排除了對真實噪音和其他因素的考慮。相比之下，量子動力學模擬全面地反映了量子系統如何隨時間演變，揭示了量子過程的速度和準確性的基本限制。 為進行經典類比，可以使用應用于晶體管（抽象表示為 0 和 1）的二進制邏輯（AND、OR、XOR）對經典計算機的邏輯進行建模。然而，為了設計速度更快、性能更高的晶體管，電氣工程師需要運行能夠完全模擬設備物理特性的復雜模型，

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]]> 12020 NVIDIA 合作伙伴借助 AI 超級計算加速實現量子突破 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-partners-accelerate-quantum-breakthroughs-with-ai-supercomputing/ Mon, 18 Nov 2024 06:20:45 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12008 Continued]]> NVIDIA 的加速量子超級計算機 愿景是集成量子硬件和 AI 超級計算，將當今的量子處理器轉變為未來有用的量子計算設備。 在 超級計算 2024 (SC24) 上，NVIDIA 宣布了一系列與合作伙伴合作的項目，這些項目旨在推動量子生態系統應對當今技術和加速量子超級計算之間的挑戰。本文重點介紹了這些涵蓋量子硬件、算法和系統集成的項目。 生成式 AI 是解決量子計算所面臨挑戰的最具前景的工具之一。NVIDIA 與來自工業界和學術界的科學家合作，發布了新的評論研究論文 《Artificial Intelligence for Quantum Computing》，概述了 AI 將如何改變量子計算（圖 1）。 該論文聚焦于使用 GPT 模型合成量子電路和使用 transformers 解碼 QEC 代碼等主題，調查了在兩個最具變革性的計算領域交叉開展的關鍵工作。

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]]> 12008 利用 NVIDIA CUDA-Q 和 NVIDIA cuDNN 加速太陽能預測的量子算法實現 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-quantum-algorithms-for-solar-energy-prediction-with-nvidia-cuda-q-and-nvidia-cudnn/ Wed, 23 Oct 2024 05:24:37 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11697 Continued]]> 改善可持續能源的來源是一個全球性問題，具有環境和經濟安全方面的影響。臺灣中原基督教大學電力系統與能源杰出教授 Ying-Yi Hong 研究混合量子經典方法，這些方法利用 量子計算 來解決電力系統和可持續能源方面的挑戰性問題。 Hong 教授的研究團隊重點關注太陽輻射預測，目標是利用地理和歷史數據來預測光伏發電場的發電量，使電力公司能夠以最佳方式調度傳統的基于礦物燃料的發電。 Hong 教授和他的學生 Dylan Lopez 使用 NVIDIA CUDA-Q 平臺 ，通過混合量子神經網絡（HQNN）運行的計算來預測太陽輻射。這項工作最近發表在論文《 使用混合量子神經網絡進行太陽輻射預測：GPU-Based Workflow 開發平臺的比較 》中。 與其他領先的量子模擬器相比，HQNN 的這項工作利用了 CUDA-Q 與 NVIDIA cuDNN 庫的互操作性，

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]]> 11697 利用 NVIDIA GPU 實現量子動力學系統模擬 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/simulating-quantum-dynamics-systems-with-nvidia-gpus/ Wed, 16 Oct 2024 06:45:28 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11721 Continued]]> 量子動力學描述了遵守量子力學定律的物體如何與其周圍環境相互作用，從而實現對物質行為的預測。準確的量子動力學模擬為新材料、太陽能電池、電池、傳感器和許多其他尖端技術的開發提供信息。它們也是設計和構建有用的 量子計算機 （包括設計新型量子位、提高門保真度和執行設備校準）的關鍵工具。 在實踐中，模擬量子系統極具挑戰性。動力學模擬的標準步驟包括準備量子態，在時間上演變，然后測量系統的某些屬性，例如系統的平均能量或其能量級別之間的過渡概率。在實踐中，這意味著要解決由薛定方程或林布萊德主方程控制的微分方程。多體量子系統由指數級大的希爾伯特空間表示，這使得傳統模擬方法難以解決精確解。 為了克服這個問題，我們使用了巧妙的近似值和數值方法。我們面臨的挑戰是找到計算效率較高的近似值方法，同時保持較高的準確性。像張量網絡這樣的技術可以高效計算大規模量子系統的動力學，但難以處理高度糾結的系統。

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]]> 11721 利用 GPT 推進量子算法設計 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-quantum-algorithm-design-with-gpt/ Mon, 30 Sep 2024 09:19:55 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11498 Continued]]> 大語言模型（LLMs）等 AI 技術正在迅速改變許多科學學科。 量子計算 也不例外。NVIDIA、多倫多大學和圣猶達兒童研究醫院攜手合作，將生成式預訓練變壓器（GPTs）引入 新量子算法的設計中 ，包括 生成式量子特征求解器（GQE）技術 。 GQE 技術是 AI for Quantum 技術浪潮中的新技術。由 NVIDIA CUDA-Q 平臺開發，GQE 是第一種使用自己的 GPT 模型創建復雜量子電路的方法。 CUDA-Q 平臺在開發 GQE 方面發揮了重要作用。在量子計算中訓練和使用 GPT 模型需要對 CPU、GPU 和 QPU 進行混合訪問。CUDA-Q 專注于 加速量子超級計算 ，這使其成為完全混合計算環境，非常適合 GQE。 據 GQE 聯合作者 Alan Aspuru-Guzik 稱，這些能力將 CUDA-Q 定位為可擴展的標準。

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]]> 11498 CUDA-Q 支持量子聚類算法的資源縮減 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/cuda-q-enabled-resource-reduction-for-quantum-clustering-algorithms/ Mon, 26 Aug 2024 07:44:58 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11112 Continued]]> 量子計算機可以利用疊加、糾結和干擾的量子屬性，從數據中推廣學習和見解。這種量子機器學習（QML）技術最終將在量子加速超級計算機上運行，這些計算機結合了CPU、GPU和QPU的處理能力，以解決世界上一些最復雜的問題。 許多 QML 算法提供了理論加速，假設經典數據可以使用所謂的 Quantum Random Access Memory (QRAM) 在疊加中高效加載。缺乏任何高效的方法來實現 QRAM 意味著早期的量子計算機可能會擅長計算，而不是數據密集型任務 在實踐中，在近期和中期硬件上有效的 QML 算法必須專注于計算密集型啟發式算法，以便在沒有 QRAM 的情況下分析數據。 本文重點介紹了副教授 Dr. Petros Wallden 及其團隊在 Quantum Software Lab（愛丁堡大學信息學學院的一部分）的近期研究。Dr.

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]]> 11112 借助 NVIDIA CUDA-Q v0.8 更輕松地進行高性能量子編程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/performant-quantum-programming-even-easier-with-nvidia-cuda-q-v0-8/ Thu, 08 Aug 2024 02:31:13 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10890 Continued]]> NVIDIA CUDA-Q（以前稱為 NVIDIA CUDA Quantum）是一個開源編程模型，用于構建充分利用 CPU、GPU 和 QPU 計算能力的混合量子經典應用程序。目前開發這些應用程序具有挑戰性，需要靈活、易于使用的編碼環境以及強大的量子模擬功能，以高效地評估和提高新算法的性能。 CUDA-Q 是專門為實現這一點而構建的平臺。它能夠在模擬和各種實際 QPU 硬件后端之間輕松切換，這使其成為量子應用開發的長期解決方案。最近的 v0.8 版本進一步提高了 CUDA-Q 模擬性能、開發者體驗和靈活性。 在本文中，我們將討論CUDA-Q v0.8: 量子態準備是有用的量子算法的核心組件，但它通常是最復雜、最昂貴的模擬元素之一。在內存中保留相同的狀態并對其進行重復使用，可以在使用不同參數的狀態多次或遵循經典的預處理和后處理步驟時優化模擬。

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]]> 10890 使用 ISO C++語言并行在 GPU 上進行利潤和損失建模 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/profit-and-loss-modeling-on-gpus-with-iso-c-language-parallelism/ Wed, 07 Aug 2024 02:53:36 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10906 Continued]]> 上一篇文章“How to Accelerate Quantitative Finance with ISO C++ Standard Parallelism”(如何使用 ISO C++標準并行機制加速量化金融) 演示了如何使用 ISO C++標準并行機制和NVIDIA accelerated-quant-finance GitHub 庫中找到的代碼編寫 Black-Scholes 模擬。這種方法使您能夠高效地編寫簡潔且可移植的代碼。 僅使用標準 C++，就可以編寫可在現代多核 CPU 或 GPU 上并行運行的應用程序，而無需進行修改。本文從之前開發的 Black-Scholes 并行代碼開始，構建了一個更復雜的模型，并對其進行了優化，以利用 GPU 的優勢，同時保留標準 C++。 交易已實現波動性的熱門策略是對期權持倉進行增量套期保值。根據 Black-Scholes 的假設，

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]]> 10906 利用人工智能實現量子計算 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/enabling-quantum-computing-with-ai/ Sun, 12 May 2024 07:25:49 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10030 Continued]]> 在實踐中構建一臺有用的量子計算機極具挑戰性。需要在量子計算機的規模、保真度、速度、可靠性和可編程性方面進行重大改進，以充分實現其優勢。需要強大的工具來幫助解決許多復雜的物理和工程挑戰，這些挑戰阻礙了有用的量子計算。 人工智能 (AI) 正在從根本上改變技術格局，重塑行業，改變我們與數字世界的互動方式。獲取數據和生成情報的能力為解決當今社會面臨的一些最具挑戰性的問題鋪平了道路。從個性化醫療到自動駕駛汽車，人工智能正處于一場有望重新定義未來的技術革命的前沿，其中包括許多阻礙有用量子計算的挑戰性問題。 量子計算機將與傳統超級計算機集成，加速解決與政府、學術界和工業相關的挑戰性問題的關鍵部分。如 量子加速超級計算導論所述，這種關系將帶來雙贏的優勢。將量子計算機與超級計算機集成不僅能夠加速解決復雜問題，還將使人工智能能夠幫助解決阻礙有用量子計算的最重要挑戰。

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]]> 10030 NVIDIA CUDA-Q 新功能提升量子應用程序性能 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-nvidia-cuda-q-features-boost-quantum-application-performance/ Sun, 12 May 2024 07:15:11 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10020 Continued]]> NVIDIA CUDA-Q（前身為 NVIDIA CUDA Quantum）是一個開源編程模型，旨在構建 量子加速超級計算，充分發揮 CPU、GPU 和 QPU 的計算能力。由于開發這些應用程序具有挑戰性，需要一個易于使用的編碼環境，能夠提供強大的量子模擬能力，以有效評估和提高新算法的性能。 CUDA-Q 包括許多顯著提高性能的新功能，使用戶能夠突破經典超級計算機上模擬的極限。這篇文章展示了 CUDA-Q 在量子模擬中的性能增強，并簡要解釋了這些改進。 計算期望值是變分量子本征求解器（VQE）應用中的主要量子任務。您可以使用 作用來確定兩個小分子（C2H2 和 C2H4）的期望值。實驗使用標準的 UCCSD 模擬，并使用 Python 進行編寫。 對于每個版本（v0.6、v0.7、v0.7.1），我們測試了三個狀態向量模擬器后端：（單精度）、（雙倍精度）和（具有柵極融合）。

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]]> 10020 量子加速超級計算簡介 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/an-introduction-to-quantum-accelerated-supercomputing/ Wed, 13 Mar 2024 05:54:39 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9176 Continued]]> 開發有用的 量子計算 是一項涉及政府、企業和學術界的全球性工作。量子計算的優勢可以幫助解決一些與應用程序（如材料模擬、氣候建模、風險管理、供應鏈優化和生物信息學）有關的全球性挑戰。 實現量子計算的優勢需要將量子計算機集成到現有的超級計算基礎架構和科學計算工作流程中，并允許領域科學家使用熟悉的語言和熟悉的工具對其進行編程。 這種工作流程的普及和開發強大可靠的軟件堆棧正是使 GPU 能夠革新超級計算的關鍵所在。從使加速計算成功的框架開始構建是量子計算從研究項目到助力科學發展的關鍵。這種理念稱為量子加速超級計算。 本文提供了關于量子計算機的基礎知識，以及量子加速超級計算如何利用其優勢并解決其弱點的見解。文末還提供了開發者構建可擴展且高性能的量子加速工作流程的一些實際注意事項，這些工作流程將隨著量子計算機的發展而擴展。 量子加速超級計算利用 量子處理器 (QPU)…

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]]> 9176 如何使用 ISO C++ 標準并行性加速量化金融 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-accelerate-quantitative-finance-with-iso-c-standard-parallelism/ Wed, 06 Mar 2024 06:33:08 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9126 Continued]]> 量化金融庫是一種軟件包，包含適用于量化投資環境的數學、統計和最近的機器學習模型。它們包含一系列功能，通常為專有功能，用于支持評估、風險管理、組建和優化投資組合。 開發此類庫的金融公司必須在新功能的短期啟用和長期軟件工程考慮之間優先考慮有限的開發者資源。此外，合規、監管和風險管理的約束將對潛在的利潤和損失影響的任何代碼更改提供更嚴格的監督，而 C++標準并行性使舊代碼更具可持續性，并為 GPU 和 CPU 并行性做好準備。 本文展示了如何通過利用CPU和GPU的并行性，使用ISO C++標準重構一個簡單的Black-Scholes模型。同時，它還展示了如何重復使用原始實現中的大部分代碼。對于輔助參考或自行測試實施的代碼，請訪問NVIDIA/accelerated-quant-finance GitHub 庫。這種方法不僅節省了開發者的時間，而且提高了關鍵量化金融庫的性能，

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