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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…