En el año 2029, la supercomputadora de inteligencia artificial Skynet de repente se despierta y adquiere conciencia de sí misma. El sistema de Skynet determina que los humanos que inventaron la supercomputadora representan una amenaza para la IA, por lo que envía al Terminator T-800 interpretado por Arnold Schwarzenegger al pasado para eliminar al líder de la resistencia humana, John Connor, en el mundo futuro. Esta es la trama de la película Terminator.
Curiosamente, la supercomputadora cuántica de IA de Google también tiene una hoja de ruta, planeando construir una computadora súper cuántica de IA en cinco años, y el momento también llegará a 2029, que actualmente se encuentra entre el hito de la tercera fase y la cuarta fase, y la etapa actual es principalmente para corregir los errores de Computación cuántica, en este momento el poder de maná de la GPU Nvidia ha acelerado la evolución de la computadora súper cuántica de IA, y se puede decir que el prototipo de la "Skynet" de la sociedad humana ha tomado forma.
Nvidia recientemente anunció una colaboración con Google Quantum AI para acelerar cálculos cuánticos utilizando el simulador Nvidia CUDA-QTM. Desde CPU a GPU hasta los QPU (Unidades de Procesamiento Cuántico) desarrollados en colaboración con Google, Nvidia tiene como objetivo reducir errores y optimizar la actualización de sistemas de IA. Con la supercomputación simulada, las supercomputadoras no se desarrollarán como en las películas de ciencia ficción, evitando así errores que podrían llevar a una amenaza de IA para la humanidad, emitiendo órdenes de exterminio hacia los humanos. Este proyecto de colaboración se puede considerar como el hito más importante en la historia del desarrollo tecnológico humano en los próximos cinco años.
¿Qué es la Computación cuántica (Quantum Computing)
La computación cuántica es el uso de la física cuántica para resolver problemas matemáticos actuales que son insolubles en las computadoras supertradicionales. El núcleo de la computación cuántica son los qubits, mientras que los bits clásicos solo pueden existir en 0 o 1, los qubits pueden existir en una superposición de estos dos estados.
Los N qubits superpuestos contienen información sobre (2N) configuraciones binarias. Estas configuraciones binarias forman un Estado cuántico colectivo. Cuando se realiza cualquier operación en los N qubits, todo el Estado cuántico se controla, lo que indica una gran superposición. Sin embargo, este uso de la Potencia computacional tiene diferencias sutiles, ya que la información extraída del Estado cuántico solo se puede medir probabilísticamente mediante el cálculo de una sola configuración. Para aprovechar eficazmente la superposición cuántica, la Computación cuántica requiere las propiedades del Entrelazamiento cuántico y la interferencia cuántica.
¿Cómo acelerar los cálculos de la supercomputadora cuántica de Google AI con Nvidia CUDA-QTM?
Nvidia lanza la plataforma de computación cuántica-clásica híbrida NVIDIA CUDA-Q, que combina computación cuántica con computación tradicional de alto rendimiento, transformando las GPU puramente gráficas en hardware esencial para la computación de alto rendimiento (HPC). Nvidia ofrece CUDA-QTM para permitir a todos los investigadores y desarrolladores de QPU realizar simulaciones de dinámica cuántica aceleradas por GPU, acelerando el diseño de dispositivos de computación cuántica de próxima generación.
Tradicionalmente, el costo computacional de las simulaciones es alto, pero con CUDA-Q, Google puede realizar simulaciones dinámicas de dispositivos cuánticos, los más grandes y rápidos del mundo, con un costo extremadamente bajo utilizando 1024 GPU Nvidia H100 Tensor Core. Con CUDA-Q y GPU H100, Google puede realizar simulaciones completas de dispositivos con 40 qubits de manera realista. El software que admite estas simulaciones dinámicas aceleradas estará disponible públicamente en la plataforma CUDA-Q, lo que permitirá a los ingenieros de hardware cuántico expandir rápidamente el diseño del sistema.
【Descargo de responsabilidad】 El mercado es arriesgado y la inversión debe ser cautelosa. Este artículo no constituye un consejo de inversión y los usuarios deben considerar si las opiniones, opiniones o conclusiones aquí contenidas son apropiadas para sus circunstancias particulares. Invierta en consecuencia bajo su propio riesgo.
Este artículo ha sido autorizado para su reproducción por 'Chain News'.
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¡La red celestial ha llegado! ¿NVIDIA y Google unen fuerzas para crear una computadora cuántica de IA, convirtiendo la ciencia ficción en realidad?
En el año 2029, la supercomputadora de inteligencia artificial Skynet de repente se despierta y adquiere conciencia de sí misma. El sistema de Skynet determina que los humanos que inventaron la supercomputadora representan una amenaza para la IA, por lo que envía al Terminator T-800 interpretado por Arnold Schwarzenegger al pasado para eliminar al líder de la resistencia humana, John Connor, en el mundo futuro. Esta es la trama de la película Terminator.
Curiosamente, la supercomputadora cuántica de IA de Google también tiene una hoja de ruta, planeando construir una computadora súper cuántica de IA en cinco años, y el momento también llegará a 2029, que actualmente se encuentra entre el hito de la tercera fase y la cuarta fase, y la etapa actual es principalmente para corregir los errores de Computación cuántica, en este momento el poder de maná de la GPU Nvidia ha acelerado la evolución de la computadora súper cuántica de IA, y se puede decir que el prototipo de la "Skynet" de la sociedad humana ha tomado forma.
Nvidia recientemente anunció una colaboración con Google Quantum AI para acelerar cálculos cuánticos utilizando el simulador Nvidia CUDA-QTM. Desde CPU a GPU hasta los QPU (Unidades de Procesamiento Cuántico) desarrollados en colaboración con Google, Nvidia tiene como objetivo reducir errores y optimizar la actualización de sistemas de IA. Con la supercomputación simulada, las supercomputadoras no se desarrollarán como en las películas de ciencia ficción, evitando así errores que podrían llevar a una amenaza de IA para la humanidad, emitiendo órdenes de exterminio hacia los humanos. Este proyecto de colaboración se puede considerar como el hito más importante en la historia del desarrollo tecnológico humano en los próximos cinco años.
¿Qué es la Computación cuántica (Quantum Computing)
La computación cuántica es el uso de la física cuántica para resolver problemas matemáticos actuales que son insolubles en las computadoras supertradicionales. El núcleo de la computación cuántica son los qubits, mientras que los bits clásicos solo pueden existir en 0 o 1, los qubits pueden existir en una superposición de estos dos estados.
Los N qubits superpuestos contienen información sobre (2N) configuraciones binarias. Estas configuraciones binarias forman un Estado cuántico colectivo. Cuando se realiza cualquier operación en los N qubits, todo el Estado cuántico se controla, lo que indica una gran superposición. Sin embargo, este uso de la Potencia computacional tiene diferencias sutiles, ya que la información extraída del Estado cuántico solo se puede medir probabilísticamente mediante el cálculo de una sola configuración. Para aprovechar eficazmente la superposición cuántica, la Computación cuántica requiere las propiedades del Entrelazamiento cuántico y la interferencia cuántica.
¿Cómo acelerar los cálculos de la supercomputadora cuántica de Google AI con Nvidia CUDA-QTM?
Nvidia lanza la plataforma de computación cuántica-clásica híbrida NVIDIA CUDA-Q, que combina computación cuántica con computación tradicional de alto rendimiento, transformando las GPU puramente gráficas en hardware esencial para la computación de alto rendimiento (HPC). Nvidia ofrece CUDA-QTM para permitir a todos los investigadores y desarrolladores de QPU realizar simulaciones de dinámica cuántica aceleradas por GPU, acelerando el diseño de dispositivos de computación cuántica de próxima generación.
Tradicionalmente, el costo computacional de las simulaciones es alto, pero con CUDA-Q, Google puede realizar simulaciones dinámicas de dispositivos cuánticos, los más grandes y rápidos del mundo, con un costo extremadamente bajo utilizando 1024 GPU Nvidia H100 Tensor Core. Con CUDA-Q y GPU H100, Google puede realizar simulaciones completas de dispositivos con 40 qubits de manera realista. El software que admite estas simulaciones dinámicas aceleradas estará disponible públicamente en la plataforma CUDA-Q, lo que permitirá a los ingenieros de hardware cuántico expandir rápidamente el diseño del sistema.
【Descargo de responsabilidad】 El mercado es arriesgado y la inversión debe ser cautelosa. Este artículo no constituye un consejo de inversión y los usuarios deben considerar si las opiniones, opiniones o conclusiones aquí contenidas son apropiadas para sus circunstancias particulares. Invierta en consecuencia bajo su propio riesgo.
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