2029 году искусственный интеллект суперкомпьютера Skynet (Скайнет) внезапно пробудился, приобрел самосознание, и система Skynet решила, что люди, изобретшие суперкомпьютер, представляют угрозу для искусственного интеллекта, поэтому она отправила терминатора T-800, сыгранного Арнольдом Шварценеггером, назад в прошлое, чтобы уничтожить будущего лидера сопротивления человечества Джона Коннора. Вот сюжет фильма "Терминатор".
Интересно, что у искусственного интеллекта Google также есть дорожная карта для квантового суперкомпьютера, планирующего создать суперкомпьютер искусственного интеллекта за пять лет, который также придет в 2029 год. В настоящее время находится между третьим и четвертым этапами между Квантовые вычисления ликвидности, главным образом, исправляя ошибки. В это время мощь Nvidia GPU ускоряет эволюцию суперкомпьютера искусственного интеллекта, и можно сказать, что «SkyNet» человечества уже явно проявился.
Nvidia недавно объявила о сотрудничестве с Google Quantum AI для ускорения вычислений квантовых компьютеров с помощью симулятора Nvidia CUDA-QTM. От CPU к GPU до разработанного совместно с Google QPU (Quantum Process Units), Nvidia стремится уменьшить ошибки и оптимизировать системы искусственного интеллекта. Благодаря суперкомпьютерной симуляции, суперкомпьютеры не будут развиваться, как в фантастических фильмах, и не будут случайно считать, что искусственный интеллект представляет угрозу, издавая приказ о уничтожении человечества. Этот совместный проект можно назвать важным рубежом в истории развития научно-технической цивилизации человечества на протяжении следующих пяти лет.
Квантовые вычисления ликвидности - это использование квантовой физики для решения сложных математических задач, которые не могут быть решены на традиционных суперкомпьютерах. Основой Квантовые вычисления ликвидности являются квантовые биты, в то время как классические биты могут существовать только в состояниях 0 или 1, квантовые биты могут существовать в состоянии суперпозиции этих двух состояний.
N каскадных квантовых битов хранят (2N) двоичных конфигурации, которые вместе образуют Квантовое состояние. При выполнении операций над N квантовыми битами всё Квантовое состояние контролируется, что указывает на огромное параллелизм. Однако использование такой вычислительной мощности имеет некоторые тонкости, поскольку информацию, считываемую из Квантового состояния, можно извлечь только вероятностным измерением отдельной конфигурации после вычислений. Чтобы эффективно использовать квантовой параллелизм, применение Квантовой запутанности и квантовых помех является необходимым для Квантовые вычисления ликвидности.
Как ускорить вычисления на суперкомпьютере Google AI с помощью Nvidia CUDA-QTM
Nvidia выпустила гибридную квантово-классическую вычислительную платформу NVIDIA CUDA-Q, объединяя квантовые вычисления с высокопроизводительными традиционными вычислениями, чисто графический процессор (GPU), предназначенный для обработки графики, теперь стал обязательным оборудованием для высокопроизводительных вычислений (HPC). Nvidia предоставляет CUDA-QTM, позволяющий всем исследователям и разработчикам QPU выполнять GPU-ускоренное квантово-динамическое моделирование и ускорять разработку следующего поколения квантовых вычислительных устройств.
Традиционно моделирование имеет высокую стоимость, но используя CUDA-Q, Google может выполнять динамическое моделирование квантовых устройств физики с участием 1024 графических процессоров Nvidia H100 Tensor Core по очень низкой стоимости. С помощью CUDA-Q и GPU H100 Google может проводить полноценное реалистичное моделирование устройства, содержащего 40 квантовых бит. Программное обеспечение, поддерживающее ускоренное динамическое моделирование, будет общедоступно на платформе CUDA-Q, что позволит инженерам по квантовому аппаратному обеспечению быстро расширять проектирование системы.
Эта статья появилась впервые на Chain News ABMedia: образование Тианваня! Nvidia сотрудничает с Google для создания квантового суперкомпьютера искусственного интеллекта.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Образование Интернета Вещей! Nvidia сотрудничает с Google по созданию квантового суперкомпьютера с искусственным интеллектом
2029 году искусственный интеллект суперкомпьютера Skynet (Скайнет) внезапно пробудился, приобрел самосознание, и система Skynet решила, что люди, изобретшие суперкомпьютер, представляют угрозу для искусственного интеллекта, поэтому она отправила терминатора T-800, сыгранного Арнольдом Шварценеггером, назад в прошлое, чтобы уничтожить будущего лидера сопротивления человечества Джона Коннора. Вот сюжет фильма "Терминатор".
Интересно, что у искусственного интеллекта Google также есть дорожная карта для квантового суперкомпьютера, планирующего создать суперкомпьютер искусственного интеллекта за пять лет, который также придет в 2029 год. В настоящее время находится между третьим и четвертым этапами между Квантовые вычисления ликвидности, главным образом, исправляя ошибки. В это время мощь Nvidia GPU ускоряет эволюцию суперкомпьютера искусственного интеллекта, и можно сказать, что «SkyNet» человечества уже явно проявился.
Nvidia недавно объявила о сотрудничестве с Google Quantum AI для ускорения вычислений квантовых компьютеров с помощью симулятора Nvidia CUDA-QTM. От CPU к GPU до разработанного совместно с Google QPU (Quantum Process Units), Nvidia стремится уменьшить ошибки и оптимизировать системы искусственного интеллекта. Благодаря суперкомпьютерной симуляции, суперкомпьютеры не будут развиваться, как в фантастических фильмах, и не будут случайно считать, что искусственный интеллект представляет угрозу, издавая приказ о уничтожении человечества. Этот совместный проект можно назвать важным рубежом в истории развития научно-технической цивилизации человечества на протяжении следующих пяти лет.
什麼是Квантовые вычисления ликвидности (Quantum Computing)
Квантовые вычисления ликвидности - это использование квантовой физики для решения сложных математических задач, которые не могут быть решены на традиционных суперкомпьютерах. Основой Квантовые вычисления ликвидности являются квантовые биты, в то время как классические биты могут существовать только в состояниях 0 или 1, квантовые биты могут существовать в состоянии суперпозиции этих двух состояний.
N каскадных квантовых битов хранят (2N) двоичных конфигурации, которые вместе образуют Квантовое состояние. При выполнении операций над N квантовыми битами всё Квантовое состояние контролируется, что указывает на огромное параллелизм. Однако использование такой вычислительной мощности имеет некоторые тонкости, поскольку информацию, считываемую из Квантового состояния, можно извлечь только вероятностным измерением отдельной конфигурации после вычислений. Чтобы эффективно использовать квантовой параллелизм, применение Квантовой запутанности и квантовых помех является необходимым для Квантовые вычисления ликвидности.
Как ускорить вычисления на суперкомпьютере Google AI с помощью Nvidia CUDA-QTM
Nvidia выпустила гибридную квантово-классическую вычислительную платформу NVIDIA CUDA-Q, объединяя квантовые вычисления с высокопроизводительными традиционными вычислениями, чисто графический процессор (GPU), предназначенный для обработки графики, теперь стал обязательным оборудованием для высокопроизводительных вычислений (HPC). Nvidia предоставляет CUDA-QTM, позволяющий всем исследователям и разработчикам QPU выполнять GPU-ускоренное квантово-динамическое моделирование и ускорять разработку следующего поколения квантовых вычислительных устройств.
Традиционно моделирование имеет высокую стоимость, но используя CUDA-Q, Google может выполнять динамическое моделирование квантовых устройств физики с участием 1024 графических процессоров Nvidia H100 Tensor Core по очень низкой стоимости. С помощью CUDA-Q и GPU H100 Google может проводить полноценное реалистичное моделирование устройства, содержащего 40 квантовых бит. Программное обеспечение, поддерживающее ускоренное динамическое моделирование, будет общедоступно на платформе CUDA-Q, что позволит инженерам по квантовому аппаратному обеспечению быстро расширять проектирование системы.
Эта статья появилась впервые на Chain News ABMedia: образование Тианваня! Nvidia сотрудничает с Google для создания квантового суперкомпьютера искусственного интеллекта.