Nvidia hat eine Beschleunigung seiner Quantencomputing-Initiativen an Supercomputing-Zentren weltweit durch die Open-Source-Plattform Nvidia CUDA-Q angekündigt. Supercomputing-Standorte in Deutschland, Japan und Polen werden diese Plattform nutzen, um die Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) in ihren Nvidia-beschleunigten Hochleistungsrechnersystemen zu verbessern. Zudem gab Nvidia bekannt, dass neun neue Supercomputer weltweit die Nvidia Grace Hopper Superchips verwenden, um wissenschaftliche Forschung und Entdeckungen zu fördern und kollektiv 200 Exaflops – 200 Quintillionen Berechnungen pro Sekunde – an energieeffizienter AI-Rechenleistung zu bieten.
QPUs bilden das Kernstück von Quantencomputern und nutzen das Verhalten von Teilchen wie Elektronen oder Photonen, um Berechnungen erheblich schneller durchzuführen als herkömmliche Prozessoren. Im Jülicher Supercomputing Centre (JSC) in Deutschland wird eine von IQM Quantum Computers entwickelte QPU den Jupiter-Supercomputer ergänzen, der mit dem Nvidia GH200 Grace Hopper Superchip betrieben wird. Der ABCI-Q-Supercomputer in Japan, der am National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) angesiedelt ist, soll die Quantencomputing-Bemühungen der Nation vorantreiben. Auch er wird von der Nvidia Hopper-Architektur unterstützt und integriert eine QPU von QuEra.
In Polen hat das Poznan Supercomputing and Networking Center (PSNC) zwei photonische QPUs von ORCA Computing installiert, die mit einem neuen Supercomputer-Partition beschleunigt durch Nvidia Hopper verbunden sind. „Quantencomputing wird durch die Integration von Quanten- und GPU-Supercomputing gedeihen“, äußerte Tim Costa, Direktor für Quanten- und HPC bei Nvidia. „Unsere Plattform ermöglicht es Institutionen wie AIST, JSC und PSNC, die Grenzen der wissenschaftlichen Erforschung zu erweitern.“
Mit der in ABCI-Q integrierten QPU werden AIST-Forscher Quantenanwendungen in den Bereichen AI, Energie und Biologie erkunden und Rubidium-Atome steuern, die mittels Laserlicht als Qubits genutzt werden – identische Atome, die in präzisen Atomuhren verwendet werden und den Weg für skalierbare, hochgenaue Quantenprozessoren ebnen. „Die Forscher Japans werden mit dem ABCI-Q-Supercomputer praktische Anwendungsfälle für Quantencomputing voranbringen“, bemerkte Masahiro Horibe, stellvertretender Direktor von G-QuAT/AIST.
Die QPUs von PSNC werden Forschung in Biologie, Chemie und maschinellem Lernen mit zwei PT-1-Quantenphotoniksystemen unterstützen. Diese Systeme verwenden einzelne Photonen bei Telekommunikationsfrequenzen als Qubits und ermöglichen eine modulare Quantenarchitektur, die aus Standard-Komponenten der Telekommunikation besteht. „Unsere Zusammenarbeit mit ORCA und Nvidia hat ein einzigartiges Umfeld für die Entwicklung eines neuen Quanten-klassischen hybriden Systems bei PSNC gefördert“, sagte Krzysztof Kurowski, CTO von PSNC. „Die nahtlose Integration und Programmierung mehrerer QPUs und GPUs sind für Entwickler entscheidend und öffnen Türen zu einer neuen Generation quantenbeschleunigter Supercomputer.“
Die Integration einer QPU mit Jupiter wird es JSC-Forschern ermöglichen, innovative Quantenanwendungen für chemische Simulationen und Optimierungsherausforderungen zu entwickeln, was zeigt, wie Quantencomputing klassische Supercomputer verbessern kann. Diese QPU arbeitet mit supraleitenden Qubits, die sich bei niedrigen Temperaturen wie künstliche Atome verhalten. „Hybrides Quanten-klassisches Supercomputing macht Quantencomputing zugänglicher“, sagte Kristel Michielsen, Leiterin der Gruppe zur Quanteninformationsverarbeitung am JSC.
CUDA-Q zeichnet sich als Open-Source- und QPU-unabhängige Plattform für beschleunigtes Quanten-klassisches Supercomputing aus und wird von vielen Organisationen bevorzugt, die QPUs einsetzen. Die Grace Hopper Superchips von Nvidia sollen die wissenschaftliche Forschung an neun Supercomputing-Zentren enorm vorantreiben. Neue Ergänzungen sind EXA1-HE in Frankreich, Helios in Polen und Alps in der Schweiz, um nur einige zu nennen.
„Wenn sie für AI genutzt werden, sind die Grace Hopper-Systeme entscheidend für die Beschleunigung von Klimaforschung, Arzneimittelentdeckung und Durchbrüchen in verschiedenen Bereichen“, bemerkte Ian Buck, Vice President von Nvidia für Hyperscale und HPC. Darüber hinaus gehören Isambard-AI und Isambard 3 von der University of Bristol, sowie Einrichtungen am Los Alamos National Laboratory und am Texas Advanced Computing Center zu einem wachsenden Netzwerk von Nvidia Arm-basierten Supercomputern, die Grace Superchips und die Hopper-Architektur nutzen.
Während Länder die Bedeutung souveräner AI erkennen, beschleunigen Investitionen in national kontrollierte Daten und Infrastruktur die Entwicklung effizienter, AI-gesteuerter Supercomputer. Mithilfe der NVLink-C2C-Interconnect-Technologie von Nvidia dient der GH200 als Motor für zahlreiche Supercomputing-Zentren weltweit und ermöglicht einen schnellen Übergang von der Installation zur operativen Wissenschaft.
Die erste Phase von Isambard-AI umfasst einen HPE Cray Supercomputing EX2500, ausgestattet mit 168 Nvidia GH200 Superchips, und gilt als einer der effizientesten Supercomputer bisher. Mit weiteren 5.280 Nvidia Grace Hopper Superchips, die diesen Sommer hinzukommen, wird mit einer erheblichen Leistungssteigerung gerechnet. „Isambard-AI positioniert das Vereinigte Königreich als führend in AI und fördert die Innovation in der offenen Wissenschaft sowohl national als auch international“, erklärte Simon McIntosh-Smith von der University of Bristol. „Unsere Zusammenarbeit mit Nvidia hat es uns ermöglicht, die erste Phase schnell umzusetzen, was zu bedeutenden Fortschritten in der Datenanalyse, Arzneimittelentdeckung und Klimaforschung führt.“
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