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

  • 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.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…