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

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…