Разработчики: | Nvidia (Нвидиа) |
Дата премьеры системы: | 2022/07/13 |
Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
Технологии: | Процессоры |
Основные статьи:
2022: Представление платформы Quantum Optimized Device Architecture
Nvidia представила свою вычислительную платформу Quantum Optimized Device Architecture (QODA), цель которой — преодолеть разрыв между квантовыми и классическими приложениями. Об этом стало известно 13 июля 2022 года. QODA использует открытый подход к квантовым вычислениям и их интеграцию с классическими системами.
QODA призвана облегчить специалистам по вычислительной технике использование сложных квантовых вычислений (Quantum Computing, QC) при разработке приложений и методов ускорения рабочих нагрузок.
Высокоуровневый язык QODA будет поддерживать все типы квантовых компьютеров, а его компилятор будет доступен в виде ПО с открытым исходным кодом. Платформа Nvidia QODA уже получила сильную поддержку отрасли, поскольку она может решить многие проблемы в сфере квантовых вычислений.
QODA от Nvidia обеспечивает доступ к квантовым процессорам, которые моделируются на собственных системах Nvidia GDX SuperPod и ускорителях на базе GPU (graphics processing unit).
QODA использует работу Nvidia в cuQuantum, узкоспециализированном ПО, которое позволяет клиентам разрабатывать отдельные квантовые схемы, моделируя их производительность и характеристики перед фактическим развертыванием. С помощью QODA разработчики могут создавать полноценные квантовые приложения, смоделированные с помощью NVIDIA cuQuantum, на суперкомпьютерах с ускорением на GPU.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга
Действуя как программный мост, QODA позволит разработчикам выбирать для выполнения своих квантовых заданий графический процессор или квантовый процессор. Квантовые компьютеры и их квантовые процессоры (Quantum Processing Unit, QPU) идеально подходят для моделирования процессов на атомарном уровне. Это может обеспечить достижения в области химии и материаловедения: от более эффективных батарей до более эффективных лекарств.
Специалисты по высокопроизводительным вычислениям и искусственному интеллекту смогут использовать Nvidia QODA в привычной классической среде, легко используя вероятностный подход к расчетам, который является отличительной чертой квантовых вычислений.
Научные прорывы могут произойти в ближайшее время благодаря гибридным решениям, сочетающим классические и квантовые вычисления, — сказал Тим Коста, директор по продуктам высокопроизводительных и квантовых вычислений в Nvidia. — QODA совершит революцию в области квантовых вычислений, предоставив разработчикам мощную и продуктивную модель программирования[1]. |
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
МЦСТ (4)
Микрон (Mikron) (4)
Lenovo (4)
ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
Другие (48)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
МЦСТ (8, 22)
Микрон (Mikron) (2, 9)
Oracle (1, 7)
Nvidia (Нвидиа) (17, 6)
Intel (36, 5)
Другие (194, 15)
Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 2)
Huawei (1, 1)
Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
Микрон (Mikron) (1, 1)
Intel (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 9
Эльбрус - 8
Oracle SPARC - 7
Intel Xeon Scalable - 5
Эльбрус 4.4 - 4
Другие 23
Baikal-M - 2
Huawei Kunpeng (процессоры) - 1
Nvidia Tesla - 1
Intel Xeon Scalable - 1
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 1
Другие 0