Nvidia kooperiert mit Google Quantum AI! Simulationen für Quantenprozessoren sollen Designarbeiten beschleunigen!

Der in Santa Clara, Kalifornien, ansässige Chiphersteller Nvidia (NVDA) gab am Montag, den 18. November 2024, bekannt, dass es mit Google Quantum AI (GOOG/GOOGL) zusammenarbeitet, um die Entwicklung von Quantenprozessoren für Künstliche Intelligenz für seine Quantencomputer der nächsten Generation mithilfe von Simulationen auf Basis der Nvidia CUDA-Q-Plattform und der Rechenleistung des Nvidia Eos-Supercomputer zu beschleunigen.

Nvidia CUDA-Q-Plattform ermöglicht digitales Modell eines Quantencomputers

Google Quantum AI verwendet die hybride Plattform für Quanten- und klassisches Computing sowie den Nvidia Eos-Supercomputer, um die Physik seiner Quantenprozessoren zu simulieren. Eos verfügt über insgesamt 4.608 H100-GPUs und kann damit die größten KI-Workloads bewältigen. Dadurch soll es möglich sein, die aktuellen Einschränkungen der Quantencomputerhardware zu überwinden, die nur eine bestimmte Anzahl von Quantenoperationen ausführen kann, bevor die Berechnungen aufgrund von Rauschen, eingestellt werden müssen.

"Die Entwicklung kommerziell nutzbarer Quantencomputer ist nur möglich, wenn wir die Quantenhardware hochskalieren und gleichzeitig das Rauschen unter Kontrolle halten können", sagte Guifre Vidal, Wissenschaftler bei Google Quantum AI. "Mithilfe der beschleunigten Nvidia-Computertechnologie untersuchen wir die Auswirkungen des Rauschens bei immer größeren Quantenchipdesigns."

Rauschen ist eine der größten Designherausforderungen bei Quantenhardware

Um das Rauschen in Quantenhardwaredesigns zu verstehen, sind komplexe dynamische Simulationen erforderlich, die in der Lage sind, vollständig zu erfassen, wie Qubits innerhalb eines Quantenprozessors mit ihrer Umgebung interagieren. So wie ein binäres Bit die grundlegende Informationseinheit in der klassischen Datenverarbeitung ist, ist ein Qubit oder Quantenbit die grundlegende Informationseinheit in der Quantendatenverarbeitung.

Der Aufwand für diese Simulationen war bisher unerschwinglich. Mithilfe der CUDA-Q-Plattform kann Google jedoch 1.024 Nvidia H100 Tensor Core GPUs auf dem Nvidia Eos-Supercomputer einsetzen, um eine der weltweit größten und schnellsten dynamischen Simulationen von Quantengeräten durchzuführen und das zu einem Bruchteil der Kosten.

"Die Supercomputing-Leistung der KI wird zum Erfolg des Quantencomputings beitragen", sagte Tim Costa, Direktor für Quanten- und HPC-Technologien bei Nvidia. "Googles Einsatz der CUDA-Q-Plattform zeigt die zentrale Rolle, die GPU-beschleunigte Simulationen bei der Weiterentwicklung des Quantencomputings spielen, um reale Probleme zu lösen."

Zeitersparnis durch CUDA-Q-Plattform bei den Berechnungen sind immens

Mit CUDA-Q und H100-GPUs kann Google vollständig umfassende, realistische Simulationen von Geräten mit 40 Qubits durchführen, die bisher umfangreichsten Simulationen dieser Art. Dank der von CUDA-Q bereitgestellten Simulationstechniken können verrauschte Simulationen, die sonst eine Woche gedauert hätten, nun in wenigen Minuten ausgeführt werden.

Die Software, die diese beschleunigten, dynamischen Simulationen ermöglicht, wird auf der CUDA-Q-Plattform öffentlich verfügbar sein und es Quantenhardware-Ingenieuren ermöglichen, ihre Systemdesigns schnell zu skalieren.

Märkte erwarten mit Spannung die Ergebnisse für das 3. Quartal

Die Ankündigung erfolgt vor der Bekanntgabe der Ergebnisse von Nvidia für das 3. Quartal, die nach Handelsschluss am Mittwoch, den 20. November 2024, veröffentlicht werden sollen. Analysten gehen davon aus, dass das Unternehmen bei einem Umsatz von 33,03 Mrd. USD einen Gewinn von 0,74 USD pro Aktie erreichen wird. Diese Zahlen werden als wichtiger Indikator für die Gesundheit eines KI-bedingten Aufschwungs bei den Technologieunternehmen in diesem Jahr angesehen, der dazu beigetragen hat, die Märkte auf Rekordhöhen zu treiben. Die Anleger werden gespannt sein, wie schnell das Unternehmen die Verkäufe seiner Blackwell-KI-Chips steigern kann. Diese sollen laut einem Bericht einige Probleme durch Überhitzung bekommen, wenn sie in kundenspezifische Server-Racks gesteckt wurden.

Der Autor Andreas Wimbauer ist in folgende Werte investiert: Alphabet