Nvidia Quantum Optimized Device Architecture (QODA)

Продукт
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).Догнать и перегнать: Российские ВКС прирастают новыми функциями 8.9 т

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.

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



СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
  МЦСТ (4)
  Lenovo (4)
  ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
  Микрон (Mikron) (3)
  Другие (48)

  Cloud4Y (ООО Флекс) (1)
  Huawei Россия (Хуавэй) (1)
  Intel (1)
  Lenovo (1)
  Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) (1)
  Другие (4)

  ISBC Group (Интеллектуальные системы управления бизнесом) (1)
  МЦСТ (1)
  Национальный центр информатизации (НЦИ) (1)
  Норси-Транс (НТ) (1)
  Трансинформ (1)
  Другие (0)

  БПС Инновационные программные решения (ранее БПЦ Банковские технологии) (1)
  Другие (0)

  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1)
  Другие (0)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  МЦСТ (8, 22)
  Микрон (Mikron) (1, 8)
  Oracle (1, 7)
  Nvidia (Нвидиа) (17, 6)
  Intel (36, 5)
  Другие (181, 15)

  Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 2)
  Huawei (1, 1)
  Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
  Микрон (Mikron) (1, 1)
  Intel (1, 1)
  Другие (0, 0)

  МЦСТ (2, 2)
  Микрон (Mikron) (1, 1)
  Т-Платформы (T-Platforms) (1, 1)
  Другие (0, 0)

  МЦСТ (1, 1)
  Другие (0, 0)

  Intel (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Микрон Интегральные микросхемы MIK - 8
  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

  Микрон Интегральные микросхемы MIK - 1
  Эльбрус-8С - 1
  Baikal - 1
  Эльбрус - 1
  Другие 0

  Эльбрус - 1
  Другие 0

  Intel Xeon Scalable - 1
  Другие 0