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2024-11-19 11:30:00
ジャカルタ –
人工知能 (AI) がまだ普及していた頃、Nvidia は、Google が今後増加すると予測されていた技術、すなわち量子コンピューティングに取り組むのを時間をかけて支援しました。
Google の量子 AI 部門は、量子コンポーネントの設計プロセスを高速化するために、Eos と呼ばれる Nvidia のスーパーコンピューターを使用します。主なアイデアは、量子プロセッサが機能するために必要な物理プロセスをシミュレートすること、つまり、量子プロセッサが既存の制限を克服できるように支援することです。
このコラボレーションは、米国アトランタで開催されたハイパフォーマンス コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、および分析の国際会議である SC24 での Nvidia からのいくつかの発表の 1 つです。
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SCMPのdetikINETが火曜日(2024年11月19日)に引用したように、量子力学を使用する主な目的は、現在の半導体技術の使用よりもはるかに高速なマシンを作成することです。
ただし、このテクノロジーの開発はまだ初期段階にあることに留意してください。多くの企業が量子コンピューティングの分野でブレークスルーを発見したと主張していますが、このテクノロジーが大規模に使用されるまでにはまだ数十年かかる可能性があります。それは、開発が途中で停止しない場合です。
現在世界で最も高価な企業である Nvidia は、自社のテクノロジーが Google が直面している最大の問題を解決できると信じています。その理由は、量子プロセッサが高速化するにつれて、本物の情報とノイズとしても知られる干渉とを区別することがますます困難になるためです。
Google Quantum AIの研究者、Guifre Vidal氏は、「商用利用可能な量子コンピュータの開発は、発生するノイズのレベルを維持しながら量子ハードウェアの規模を拡大することができた場合にのみ実現できる」と述べた。
「Nvidia のアクセラレーテッド コンピューティングを使用して、ますます大規模化する量子チップ設計に対するノイズの増加の影響を調査しています」と彼は付け加えました。
だからこそ、Nvidia は、これを実現するために、もちろん主力のアクセラレータ チップを搭載した巨大なスーパー コンピューターを提供しています。このスーパー コンピューターは、量子システム内のコンポーネントが他のコンポーネントとどのように相互作用するかをシミュレートできます。
たとえば、多くの量子チップを動作させるには、非常に低い温度に達する可能性がある冷却システムを使用して冷却する必要があります。このような計算には、以前は非常に多額のコストと時間がかかりました。
しかし、Nvidia は、自社のスーパーコンピューターでは、以前は数週間かかっていたこれを数分で完了できると考えています。コストもはるかに低くなります。
(asj/asj)
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