У 2029 році штучний інтелект суперкомп'ютер Skynet раптом прокинувся, набувши самосвідомості. Система Skynet вирішила, що винахідники суперкомп'ютера можуть загрожувати ШІ, тому відправила робота T-800 Terminator, зіграного Арнольдом Шварценеггером, назад у часі, щоб вбити лідера повстанців людства Джона Коннора. Це сюжет фільму «Термінатор».
Цікаво, що AI квантовий суперкомп'ютер Google також має дорожню карту, плануючи створити AI суперкомп'ютер квантових обчислень протягом п'яти років, що є 2029 роком. Зараз він перебуває між віхами третього та четвертого етапів, де основна увага зосереджена на виправленні помилок квантових обчислень. У цей момент магія GPU Nvidia знову прискорює еволюцію AI квантового суперкомп'ютера, і можна сказати, що «Skynet» людського суспільства вже починає формуватися.
Nvidia нещодавно оголосила про партнерство з Google Quantum AI для використання симулятора Nvidia CUDA-QTM, прискорюючи обчислення квантового комп'ютера. Nvidia від CPU до GPU, а тепер і до QPU (квантових процесорних одиниць), які розробляються в партнерстві з Google, має на меті зменшити кількість помилок і оптимізувати оновлення системи AI. Завдяки суперкомп'ютерному моделюванню, суперкомп'ютери не розвиватимуться так, як у науковій фантастиці, що призведе до помилкового судження, що людство становить загрозу для ШІ, видаючи команди на знищення людства. Цей проект можна вважати найбільшою віхою в історії розвитку технологій людства за наступні п'ять років.
Що таке квантові обчислення (Quantum Computing)
Квантові обчислення використовують квантову фізику для вирішення складних математичних задач сучасності, які неможливо вирішити на традиційних суперкомп'ютерах. Основа квантових обчислень — це квантові біти, які можуть існувати в так званих накладених станах, на відміну від класичних бітів, що існують лише в станах 0 або 1.
Накладені N квантових бітів зберігають інформацію про 2N бітових конфігурацій. Ці бітові конфігурації разом формують квантовий стан. Коли виконується будь-яка операція над N квантовими бітами, весь квантовий стан контролюється, що вказує на наявність великої накладеності. Однак використання цієї обчислювальної потужності має свої нюанси, оскільки інформація, зчитана з квантового стану, може бути отримана лише шляхом обчислення й імовірнісного вимірювання однієї конфігурації. Для ефективного використання квантової накладеності застосування квантових обчислень повинні використовувати властивості квантового заплутування та квантової інтерференції.
Як Nvidia CUDA-QTM прискорює обчислення суперкомп'ютера AI Google
Nvidia представила платформу NVIDIA CUDA-Q для змішаних квантово-класичних обчислень, яка дозволяє квантовим комп'ютерам працювати разом з високопродуктивними традиційними обчисленнями. Графічні процесори, створені виключно для графіки, перетворюються на необхідне обладнання для високопродуктивних обчислень (HPC). Nvidia пропонує CUDA-QTM, щоб усі дослідники та розробники QPU могли проводити прискорене моделювання квантової динаміки за допомогою GPU, прискорюючи розробку наступного покоління квантових обчислювальних пристроїв.
Традиційно моделювання має високу вартість обчислень, використовуючи CUDA-Q, Google може використовувати 1024 Nvidia H100 Tensor Core GPU для виконання найбільших та найшвидших динамічних симуляцій квантових пристроїв у світі за дуже низькою вартістю. Завдяки CUDA-Q та H100 GPU Google може проводити повномасштабне та реалістичне моделювання пристроїв, що містять 40 квантових бітів. Програмне забезпечення, яке підтримує ці прискорені динамічні симуляції, буде доступним на платформі CUDA-Q, що дозволить інженерам з квантового обладнання швидко масштабувати проекти систем.
Ця стаття «Skynet формується! Nvidia та Google співпрацюють для створення AI квантового суперкомп'ютера» вперше з'явилася на інформаційній платформі ABMedia.