Le réseau céleste est là! Nvidia s'associe à Google pour créer un ordinateur quantique AI, les films de science-fiction deviendront-ils réalité?

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Création du résumé en cours

En 2029, le super ordinateur Skynet, doté d'intelligence artificielle, s'éveille soudainement et prend conscience de lui-même. Le système Skynet conclut que les humains qui ont inventé ce super ordinateur sont une menace pour l'IA, et envoie le robot Terminator T-800, interprété par Arnold Schwarzenegger, dans le passé pour éliminer John Connor, le chef de la résistance humaine dans le futur. Ceci est l'intrigue du film Terminator.

Il est intéressant de noter que le supercalculateur quantique AI de Google a également une feuille de route, prévoyant de construire un super ordinateur quantique AI dans cinq ans, et le temps viendra également en 2029, qui se situe actuellement entre le jalon des troisième et quatrième phases, et l’étape actuelle consiste principalement à corriger les erreurs de l’Informatique quantique, à ce moment-là, la puissance de mana du GPU Nvidia a accéléré l’évolution du super ordinateur quantique IA, et on peut dire que le prototype du « Skynet » de la société humaine a pris forme.

Nvidia a récemment annoncé un partenariat avec Google Quantum AI pour accélérer les calculs quantiques en utilisant le simulateur Nvidia CUDA-QTM. De la CPU au GPU en passant par les unités de traitement quantique (QPU) développées en collaboration avec Google, l'objectif de Nvidia est de réduire les erreurs et d'optimiser les systèmes d'IA. Grâce à cette simulation de supercalculateur, le développement des superordinateurs ne ressemblera pas à de la science-fiction, évitant ainsi toute erreur de jugement menaçant l'IA. Ce partenariat est sans doute le jalon le plus important de l'histoire du développement technologique de l'humanité au cours des cinq prochaines années.

Qu'est-ce que l'informatique quantique (Quantum Computing)?

L'informatique quantique utilise la physique quantique pour résoudre les problèmes mathématiques actuels qui ne peuvent pas être résolus par les ordinateurs traditionnels. Le cœur de l'informatique quantique est le qbit, alors que le bit classique n'existe qu'en 0 ou en 1, le qbit peut exister en superposition de ces deux états.

Les N qubits superposés stockent une configuration binaire exponentielle (2N) liée à un État quantique. Ces configurations binaires forment ensemble l'État quantique. Lorsque des opérations sont effectuées sur les N qubits, tout l'État quantique est contrôlé, ce qui indique une puissance de calcul énorme. Cependant, l'utilisation de cette puissance de calcul présente des différences subtiles, car les informations extraites de l'État quantique ne peuvent être mesurées de manière probabiliste que par le biais d'une seule configuration calculée. Afin d'utiliser efficacement la superposition quantique, les applications de l'informatique quantique doivent tirer parti de l'enchevêtrement quantique et des caractéristiques d'interférence quantique.

Comment accélérer les calculs de l'ordinateur quantique Google AI avec Nvidia CUDA-QTM

Nvidia lance la plate-forme de calcul hybride NVIDIA CUDA-Q, qui associe l'ordinateur quantique à une puissance de calcul traditionnelle. Les GPU, initialement conçus pour les graphiques, se transforment en élément essentiel pour les calculs à haute performance (HPC). Nvidia propose CUDA-QTM, permettant aux chercheurs et développeurs de QPU d'effectuer des simulations dynamiques quantiques accélérées par GPU, accélérant ainsi la conception des futurs dispositifs de calcul quantique.

Traditionnellement, le coût de la simulation est élevé, mais avec CUDA-Q, Google peut exécuter des simulations dynamiques de dispositifs quantiques les plus grands et les plus rapides au monde à faible coût en utilisant 1024 GPU Nvidia H100 Tensor Core. Avec CUDA-Q et les GPU H100, Google peut effectuer des simulations réalistes complètes sur des dispositifs contenant 40 qubits. Le logiciel qui prend en charge ces simulations dynamiques accélérées sera disponible publiquement sur la plateforme CUDA-Q, permettant aux ingénieurs matériels quantiques d'étendre rapidement la conception du système.

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