Гибкий фреймворк Quantum Framework (QFw) для гибридных вычислений HPC и квантовых вычислений

 Quantum Framework (QFw): A Flexible Framework for Hybrid HPC and Quantum Computing

“`html

Квантовые вычисления и их практическое применение

Квантовые вычисления имеют большой потенциал для трансформации определенных алгоритмов и приложений, и ожидается, что они будут работать наряду с традиционными высокопроизводительными вычислениями (HPC). Устройства шумных промежуточных квантовых (NISQ) вычислений появились как мощные вычислительные платформы, но они сталкиваются с ограниченным временем когерентности кубитов и высокой вероятностью ошибок. Из-за сложности квантовых алгоритмов становится критически важным вопрос исправления ошибок, что вносит дополнительную сложность. В процессе разработки, тестирования и отладки квантовых алгоритмов квантовые симуляторы играют важную роль, предоставляя контролируемую и безошибочную среду. Они также увеличивают доступность при ограниченных физических ресурсах.

Интеграция квантовых вычислений в HPC среды

Существуют различные подходы к интеграции квантовых вычислений в HPC среды. Эта техника интеграции использует мощность квантовых алгоритмов, сохраняя надежность и универсальность традиционных вычислений. Она разделяется на две основные категории: свободную и тесную интеграцию. Свободная интеграция имеет более гибкую связь между квантовыми и классическими системами, в то время как тесная интеграция использует квантовые вычислительные блоки (QPUs) непосредственно в узлах HPC, аналогично тому, как графические процессоры (GPUs) интегрируются в узлы HPC вычислений. Это позволяет классическим системам обрабатывать традиционные задачи, в то время как квантовые процессоры решают конкретные проблемы, в которых они лучше всего справляются. Однако управление ресурсами и оптимизация производительности представляют вызовы для этих гибридных систем.

Квантовая платформа (QFw) и ее преимущества

Исследователи из Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, США, предложили квантовую платформу (QFw), сосредоточенную на свободной интеграции квантовых вычислений с HPC средами. Этот метод рассматривает квантовые компьютеры как отдельные компоненты в рамках более крупной HPC системы и сосредотачивается на интеграции на месте. В этом случае квантовая машина подключается к HPC центру с использованием высокоскоростных межсистемных соединений и распределенной файловой системы, соединяя ее с классическими HPC системами. Эта платформа предоставляет единое решение для гибридных приложений с максимальными преимуществами HPC для квантовой симуляции, обеспечивая легкий переход к реальному квантовому оборудованию. Она также обеспечивает гибкую инфраструктуру на суперкомпьютере Frontier, поддерживая различные инструменты для построения квантовых цепей и симуляторы.

Предложенная QFw разработана для того, чтобы исследователи могли полностью использовать ресурсы HPC для квантовых вычислений, обеспечивая плавный переход между симуляционными задними концами и реальным квантовым оборудованием. С QFw приложения могут отдельно выделять ресурсы HPC для классических и квантовых задач и использовать любое программное обеспечение для построения цепей, которое им нравится. Платформа предоставляет задний конец для преобразования структур квантовых цепей в QASM 2.0, общий формат квантовых задач. Уровень управления квантовыми задачами (QTM) применяет специфические рабочие процессы, такие как разделение цепей и агрегация результатов. Менеджер платформы квантовых вычислений (QPM) обеспечивает связь с платформой, выполняя квантовые задачи через операции, специфические для платформы.

QFw оценивается с использованием различных интерфейсов, таких как Qiskit и PennyLane, и задних концов, таких как TNQVM и NWQ-Sim. Для измерения производительности используется бенчмарк SupermarQ, который генерирует 20-кубитную GHZ цепь. Результаты, полученные при оценке QFw, показывают эффективность одновременного выполнения нескольких симуляций и завершение 8 симуляций за 66,97 секунд по сравнению с 52,47 секунды для одной симуляции. Это подчеркивает потенциал экономии времени при одновременной симуляции независимых цепей и преимущества умного управления ресурсами. Кроме того, приложение PennyLane успешно интегрировано, демонстрируя гибкость QFw в комбинировании различных интерфейсов и задних концов.

В заключение, исследователи из Oak Ridge National Laboratory представили квантовую платформу (QFw), предлагающую исследователям гибкость для продвижения квантовых исследований на суперкомпьютере Frontier без технических барьеров. Она позволяет пользователям использовать любое программное обеспечение для построения цепей с любым пакетом симуляции, что облегчает исследователям сосредоточиться на своих задачах. QFw позволяет симуляции на HPC системах выходить за обычные пределы и легко переходить к физическому квантовому оборудованию. Ее универсальность позволяет интегрировать различные квантовые платформы без изменений инфраструктуры или приложений. Кроме того, плагиновая архитектура QFw предоставляет общий API для легкой интеграции новых платформ.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…