Nel panorama in continua evoluzione dell’informatica quantistica, la collaborazione tra NVIDIA e Google Quantum AI segna un passo significativo verso lo sviluppo di processori quantistici di nuova generazione. Utilizzando la piattaforma di calcolo ibrido quantistico-classico e il supercomputer NVIDIA Eos, Google Quantum AI sta simulando la fisica dei suoi processori quantistici, affrontando le sfide legate al “rumore” che limita le operazioni quantistiche.
Il rumore rappresenta una delle principali sfide nell’informatica quantistica, poiché può compromettere la precisione dei calcoli. Per comprendere e mitigare gli effetti del rumore, è essenziale eseguire simulazioni dinamiche complesse che catturino le interazioni tra i qubit e il loro ambiente. Tradizionalmente, queste simulazioni richiedono risorse computazionali ingenti. Tuttavia, grazie alla piattaforma CUDA-Q di NVIDIA e all’utilizzo di 1.024 GPU H100 Tensor Core nel supercomputer Eos, Google è in grado di eseguire simulazioni dinamiche su larga scala in modo più efficiente.
La piattaforma CUDA-Q consente a Google di simulare dispositivi contenenti fino a 40 qubit, rappresentando una delle simulazioni più estese e dettagliate nel campo. Queste simulazioni, che in passato avrebbero richiesto una settimana, ora possono essere completate in pochi minuti, grazie alla potenza combinata delle GPU H100 e all’efficienza della piattaforma CUDA-Q. Questo progresso permette ai ricercatori di esplorare rapidamente nuove architetture di processori quantistici e di comprendere meglio le implicazioni del rumore su scala più ampia.
La collaborazione tra NVIDIA e Google Quantum AI evidenzia l’importanza dell’integrazione tra calcolo classico e quantistico. Tim Costa, direttore del settore quantistico e HPC di NVIDIA, ha sottolineato come la potenza del supercalcolo basato sull’intelligenza artificiale sia fondamentale per il successo dell’informatica quantistica. L’utilizzo della piattaforma CUDA-Q da parte di Google dimostra il ruolo centrale delle simulazioni accelerate dalle GPU nell’avanzamento dell’informatica quantistica, con l’obiettivo di risolvere problemi reali.
Un aspetto rilevante di questa collaborazione è la decisione di rendere il software utilizzato per queste simulazioni disponibile pubblicamente attraverso la piattaforma CUDA-Q. Ciò consente agli ingegneri hardware nel campo quantistico di accelerare i loro progetti, sfruttando strumenti avanzati per simulazioni dinamiche su larga scala. Questa apertura promuove l’innovazione e facilita la collaborazione nella comunità scientifica, accelerando il progresso verso computer quantistici commercialmente utili.