NVIDIA และ Alice & Bob ร่วมพัฒนาซูเปอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม‑GPU แบบไฮบริด

เงินทุนเพื่อเร่งคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด

Alice & Bob พัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมบิตชนิดพิเศษที่เรียกว่า cat qubit ซึ่งออกแบบมาเพื่อลดข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นบ่อยในระบบควอนตัม

ข้อดีสำคัญของ cat qubit คือสามารถ ลดอัตราความผิดพลาดในระดับฮาร์ดแวร์ ทำให้ต้องใช้ทรัพยากรสำหรับระบบแก้ไขข้อผิดพลาด (quantum error correction) น้อยลง ซึ่งเป็นหนึ่งในอุปสรรคใหญ่ที่สุดของการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริง

เงินทุน Series B ที่ขยายเพิ่มเติมนี้จะถูกนำไปใช้ในการวิจัยและพัฒนา รวมถึงการสร้างเครื่องควอนตัมขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรมดังกล่าว

แม้จะยังไม่มีการเปิดเผยขนาดเงินลงทุนจาก NVentures โดยเฉพาะ แต่การลงทุนครั้งนี้สะท้อนว่า NVIDIA กำลังเพิ่มบทบาทในระบบนิเวศควอนตัมคอมพิวติ้ง และต้องการเชื่อมเทคโนโลยีควอนตัมเข้ากับแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เร่งความเร็วของบริษัท

ทำไมระบบควอนตัมต้องใช้ GPU

คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันไม่สามารถทำงานได้ลำพัง แต่ต้องพึ่งพา โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก เพื่อทำงานหลายอย่าง เช่น

• คอมไพล์และปรับแต่งวงจรควอนตัม
• จำลองอัลกอริทึมควอนตัม
• วิเคราะห์ผลการวัด
• รันระบบแก้ไขข้อผิดพลาดแบบเรียลไทม์

กลยุทธ์ของ NVIDIA คือการเชื่อม QPU เข้ากับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU เพื่อสร้างระบบไฮบริดที่ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด โดยบริษัทมองว่าอนาคตของควอนตัมคอมพิวติ้งจะเกิดขึ้นผ่าน การผสานพลังของควอนตัมและคอมพิวเตอร์เร่งความเร็วแบบคลาสสิก

ในโมเดลนี้ GPU จะช่วยงานสำคัญ เช่น

• จำลองอัลกอริทึมก่อนนำไปรันบนฮาร์ดแวร์จริง
• ปรับแต่งและคอมไพล์วงจรควอนตัม
• ควบคุมและถอดรหัสข้อมูลระหว่างการคำนวณแบบเรียลไทม์

CUDA‑Q: ชั้นซอฟต์แวร์สำหรับโปรแกรมควอนตัมแบบไฮบริด

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

cuQuantum: จำลองควอนตัมด้วย GPU

ก่อนจะรันอัลกอริทึมบนฮาร์ดแวร์จริง นักวิจัยมักต้อง จำลองวงจรควอนตัมในระดับใหญ่

ชุดเครื่องมือ NVIDIA cuQuantum ถูกออกแบบมาเพื่อเร่งการจำลองเหล่านี้บน GPU ทำให้นักวิจัยสามารถทดลองอัลกอริทึมควอนตัมได้ในระดับที่เกินขีดความสามารถของ QPU ปัจจุบัน

การจำลองแบบนี้มีความสำคัญมากในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัม เพราะช่วยตรวจสอบสถาปัตยกรรม อัลกอริทึม และระบบควบคุมก่อนสร้างฮาร์ดแวร์จริง

Dynamiqs: จำลองฟิสิกส์ของ cat‑qubit บน GPU

Alice & Bob ยังพัฒนาไลบรารีโอเพ่นซอร์สชื่อ Dynamiqs ซึ่งใช้จำลองพลวัตทางฟิสิกส์ของระบบควอนตัม

บริษัทได้รวม CUDA‑Q เข้ากับ Dynamiqs เพื่อให้การจำลองระบบ cat‑qubit ใช้พลัง GPU ได้เต็มที่

ผลการทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการจำลองสามารถเพิ่มขึ้นได้ สูงสุดถึง 75 เท่า ซึ่งช่วยให้นักวิจัยออกแบบและปรับปรุงฮาร์ดแวร์ควอนตัมได้เร็วขึ้น

NVQLink: สะพานเชื่อม GPU กับโปรเซสเซอร์ควอนตัม

ในระดับสถาปัตยกรรมระบบ ทั้งสองบริษัทกำลังทำงานร่วมกันบนแพลตฟอร์ม NVQLink ซึ่งออกแบบมาเพื่อเชื่อม GPU กับ QPU โดยตรง

NVQLink เชื่อมโฮสต์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เข้ากับ ตัวควบคุมระบบควอนตัม ทำให้ GPU สามารถเข้ามามีบทบาทในงานควอนตัมแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างงานที่ GPU สามารถช่วยได้ ได้แก่

• การคอมไพล์วงจรควอนตัม
• การถอดรหัสสำหรับระบบแก้ไขข้อผิดพลาด
• การปรับเทียบคิวบิตแบบไดนามิก
• การควบคุม feedback ระหว่างการคำนวณ

การสื่อสารที่มี latency ต่ำมาก ระหว่าง QPU และ GPU เป็นสิ่งสำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาด เพราะระบบควบคุมต้องตอบสนองต่อผลการวัดอย่างรวดเร็ว

เป้าหมาย: ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม‑คลาสสิกแบบไฮบริด

เป้าหมายของความร่วมมือระหว่าง NVIDIA และ Alice & Bob ไม่ใช่การสร้างเครื่องควอนตัมแบบโดดเดี่ยว แต่คือการพัฒนา แพลตฟอร์มซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบไฮบริด ที่เหมาะกับศูนย์ประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC)

ในสถาปัตยกรรมนี้

• Quantum processors ทำงานคำนวณควอนตัมเฉพาะทาง
• GPU จัดการงานจำลอง การควบคุม และการประสานงาน
• ซอฟต์แวร์ไฮบริดอย่าง CUDA‑Q ทำหน้าที่เชื่อมทรัพยากรทั้งหมดเข้าด้วยกัน

หากแนวทางนี้ประสบความสำเร็จ คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจก้าวจากอุปกรณ์ทดลองในห้องแล็บ ไปสู่ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไฮบริดที่สามารถแก้ปัญหาโลกจริงได้ ในอนาคต