แม้จะยังไม่มีการเปิดเผยขนาดเงินลงทุนจาก NVentures โดยเฉพาะ แต่การลงทุนครั้งนี้สะท้อนว่า NVIDIA กำลังเพิ่มบทบาทในระบบนิเวศควอนตัมคอมพิวติ้ง และต้องการเชื่อมเทคโนโลยีควอนตัมเข้ากับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เร่งความเร็วของบริษัท
คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันไม่สามารถทำงานได้ลำพัง แต่ต้องพึ่งพา โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก เพื่อทำงานหลายอย่าง เช่น
กลยุทธ์ของ NVIDIA คือการเชื่อม QPU เข้ากับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU เพื่อสร้างระบบไฮบริดที่ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด โดยบริษัทมองว่าอนาคตของควอนตัมคอมพิวติ้งจะเกิดขึ้นผ่าน การผสานพลังของควอนตัมและคอมพิวเตอร์เร่งความเร็วแบบคลาสสิก
ในโมเดลนี้ GPU จะช่วยงานสำคัญ เช่น
หัวใจของความร่วมมือคือ NVIDIA CUDA‑Q ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสำหรับพัฒนาแอปพลิเคชันควอนตัม‑คลาสสิกแบบผสม
CUDA‑Q เปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถเขียนโปรแกรมเดียวที่ทำงานพร้อมกันบน CPU, GPU และ QPU ภายใต้โมเดลการเขียนโปรแกรมเดียวกัน
แพลตฟอร์มนี้ยังเป็น QPU‑agnostic หมายความว่าสามารถทำงานร่วมกับฮาร์ดแวร์ควอนตัมหลายรูปแบบ รวมถึง cat‑qubit processors ของ Alice & Bob ด้วย
สิ่งนี้ช่วยให้นักวิจัยและศูนย์ HPC ทดลองเวิร์กโฟลว์ควอนตัมขนาดใหญ่ได้ แม้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงจะยังมีจำนวนจำกัด
ก่อนจะรันอัลกอริทึมบนฮาร์ดแวร์จริง นักวิจัยมักต้อง จำลองวงจรควอนตัมในระดับใหญ่
ชุดเครื่องมือ NVIDIA cuQuantum ถูกออกแบบมาเพื่อเร่งการจำลองเหล่านี้บน GPU ทำให้นักวิจัยสามารถทดลองอัลกอริทึมควอนตัมได้ในระดับที่เกินขีดความสามารถของ QPU ปัจจุบัน
การจำลองแบบนี้มีความสำคัญมากในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัม เพราะช่วยตรวจสอบสถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และระบบควบคุมก่อนสร้างฮาร์ดแวร์จริง
Alice & Bob ยังพัฒนาไลบรารีโอเพ่นซอร์สชื่อ Dynamiqs ซึ่งใช้จำลองพลวัตทางฟิสิกส์ของระบบควอนตัม
ผลการทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการจำลองสามารถเพิ่มขึ้นได้ สูงสุดถึง 75 เท่า ซึ่งช่วยให้นักวิจัยออกแบบและปรับปรุงฮาร์ดแวร์ควอนตัมได้เร็วขึ้น
ในระดับสถาปัตยกรรมระบบ ทั้งสองบริษัทกำลังทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์ม NVQLink ซึ่งออกแบบมาเพื่อเชื่อม GPU กับ QPU โดยตรง
NVQLink เชื่อมโฮสต์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เข้ากับ ตัวควบคุมระบบควอนตัม ทำให้ GPU สามารถเข้ามามีบทบาทในงานควอนตัมแบบเรียลไทม์
ตัวอย่างงานที่ GPU สามารถช่วยได้ ได้แก่
การสื่อสารที่มี latency ต่ำมาก ระหว่าง QPU และ GPU เป็นสิ่งสำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด เพราะระบบควบคุมต้องตอบสนองต่อผลการวัดอย่างรวดเร็ว
เป้าหมายของความร่วมมือระหว่าง NVIDIA และ Alice & Bob ไม่ใช่การสร้างเครื่องควอนตัมแบบโดดเดี่ยว แต่คือการพัฒนา แพลตฟอร์มซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบไฮบริด ที่เหมาะกับศูนย์ประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC)
ในสถาปัตยกรรมนี้
Comments
0 comments