استثمار إنفيديا في Alice & Bob يسرّع تطوير الحوسبة الكمّية الهجينة

رغم ذلك، لم تكشف إنفيديا عن حجم الاستثمار الفردي الذي قدمته NVentures داخل الجولة التمويلية.

لماذا تحتاج الحواسيب الكمّية إلى وحدات GPU؟

على عكس الصورة الشائعة، لا تعمل الحواسيب الكمّية بشكل مستقل. فهي تحتاج إلى بنية حوسبة كلاسيكية ضخمة من أجل:

• ترجمة البرامج الكمّية وبناء الدوائر الكمّية
• محاكاة الخوارزميات قبل تشغيلها على العتاد الحقيقي
• معالجة نتائج القياس
• تنفيذ خوارزميات تصحيح الأخطاء

لهذا السبب ترى إنفيديا أن المستقبل سيعتمد على أنظمة هجينة تجمع بين QPU (معالجات الكم) وGPU ضمن حاسوب فائق واحد.

في هذا النموذج:

• تقوم المعالجات الكمّية بتنفيذ العمليات الكمّية المتخصصة.
• بينما تتولى وحدات GPU عمليات المحاكاة والتحسين والتحكم الفوري أثناء الحسابات.

CUDA‑Q: طبقة البرمجيات للحوسبة الكمّية الهجينة

أحد أهم عناصر التعاون هو منصة CUDA‑Q، وهي منصة مفتوحة المصدر طورتها إنفيديا لبرمجة التطبيقات الكمّية الهجينة.

تتيح CUDA‑Q للمطورين كتابة برامج تعمل في وقت واحد على:

• المعالجات التقليدية CPU
• وحدات الرسوميات GPU
• المعالجات الكمّية QPU

كما أن المنصة محايدة تجاه نوع الكيوبت، أي أنها تستطيع العمل مع أنواع مختلفة من المعالجات الكمّية، بما في ذلك معالجات cat‑qubit التي تطورها Alice & Bob.

cuQuantum: تسريع محاكاة الخوارزميات الكمّية

قبل تشغيل أي خوارزمية على جهاز كمّي فعلي، غالباً ما يحتاج الباحثون إلى محاكاتها أولاً. هنا يأتي دور حزمة التطوير cuQuantum من إنفيديا، التي تستخدم وحدات GPU لتسريع محاكاة الدوائر الكمّية.

هذه القدرة تسمح للباحثين بدراسة خوارزميات معقدة على نطاق أكبر بكثير مما تسمح به الأجهزة الكمّية الحالية وحدها.

Dynamiqs: محاكاة فيزياء cat‑qubit باستخدام GPU

طورت Alice & Bob مكتبة مفتوحة المصدر تسمى Dynamiqs لمحاكاة الديناميكيات الفيزيائية لأنظمة الكم.

وقد قامت الشركة بدمج CUDA‑Q داخل هذه المكتبة، ما يتيح استخدام وحدات GPU لتسريع المحاكاة واسعة النطاق لأنظمة cat‑qubit.

وتشير الاختبارات الأولية إلى أن هذه العملية يمكن أن ترفع كفاءة المحاكاة بما يصل إلى 75 مرة مقارنة بالطرق التقليدية.

NVQLink: الجسر بين GPU والمعالجات الكمّية

على مستوى البنية المعمارية للنظام، تعمل الشركتان أيضاً على منصة NVQLink.

وهي بنية مفتوحة تسمح بربط المعالجات الكمّية مباشرة بالبنية الفائقة المعتمدة على GPU، بحيث يمكن لوحدات الرسوميات المشاركة في العمليات الكمّية في الوقت الحقيقي.

يتيح ذلك لوحدات GPU تنفيذ مهام أساسية أثناء تشغيل الحاسوب الكمّي مثل:

• ترجمة الدوائر الكمّية
• فك ترميز بيانات تصحيح الأخطاء
• معايرة الكيوبتات ديناميكياً
• التحكم في حلقات التغذية الراجعة أثناء الحسابات

وهذا الاتصال منخفض الكمون ضروري لبناء حواسيب كمّية متحمّلة للأخطاء.

نحو حواسيب فائقة تجمع بين الكم والكلاسيكي

الهدف الأكبر من شراكة إنفيديا وAlice & Bob ليس إنشاء جهاز كمّي منفصل، بل بناء منصات حوسبة فائقة هجينة يمكن نشرها في مراكز الحوسبة عالية الأداء (HPC).

في هذه الأنظمة المستقبلية:

• تنفذ المعالجات الكمّية العمليات الكمّية المتخصصة.
• تدير وحدات GPU المحاكاة والتحكم والتنسيق بين العمليات.
• تتولى منصات البرمجيات مثل CUDA‑Q إدارة سير العمل عبر كل هذه الموارد.

إذا نجح هذا النهج، فقد تنتقل الحوسبة الكمّية من أجهزة مختبرية محدودة إلى حواسيب فائقة هجينة قادرة على حل مشكلات واقعية معقدة في مجالات مثل الكيمياء والذكاء الاصطناعي والمواد المتقدمة.