A Nvidia, a queridinha da computação de alto desempenho (HPC – High performance computing), está trazendo uma nova atenção para a computação quântica.
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A empresa lançou sua Nvidia Arquitetura de dispositivo otimizada quântica (QODA – Quantum Optimized Device Architecture). A plataforma híbrida foi projetada para tornar a computação quântica mais acessível, permitindo que aplicativos quânticos e clássicos sejam programados em um único ambiente integrado. De acordo com a Nvidia, o objetivo é acelerar a pesquisa e o desenvolvimento quântico em inteligência artificial, computação de alto desempenho, saúde, finanças e outras disciplinas.
O objetivo é tornar QODA para computação quântica o que CUDA é para computação GPU – um padrão da indústria. (CUDA é o código semelhante ao C usado para escrever aplicativos HPC e AI especializados que são executados em GPUs Nvidia.)
A Nvidia disse que os desenvolvedores de HPC e IA podem usar QODA para adicionar computação quântica a aplicativos existentes, aproveitando os sistemas Nvidia DGX e GPUs Nvidia disponíveis em centros de ciência de supercomputação e nuvens públicas para alavancar processadores quânticos e simular tecnologias futuras.
Esta não é a primeira dança da Nvidia na computação quântica. Há cerca de um ano, a empresa lançou o cuQuantum, um kit de desenvolvimento de software (SDK) para acelerar fluxos de trabalho quânticos usando Tensor Cores em suas GPUs, além de várias bibliotecas e ferramentas otimizadas para trabalhos como simulação de circuitos quânticos.
Ao anunciar a nova arquitetura, a Nvidia anunciou parcerias com várias empresas de computação quântica, a maioria das quais tinha um Q em seu nome: fornecedores de hardware IQM Quantum Computers, Pasqal, Quantinuum, Quantum Brilliance e Xanadu; fornecedores de software QC Ware e Zapata Computing; e Forschungszentrum Jülich, Lawrence Berkeley National Laboratory e Oak Ridge National Laboratory Supercomputing Center, o que é interessante porque o ORNL é uma loja totalmente AMD.
O que é computação quântica?
Os processos avançaram, mas a estrutura básica da computação não mudou desde sua invenção. Os dados em seu estado mais básico são representados como bits, 0 ou 1. A computação quântica usa algo chamado quibit, que pode representar 0, 1 ou qualquer proporção de 0 e 1 em uma superposição de dois estados. Por exemplo, um kibit pode ser 1/4 0 e 3/4 1.
Isso significa várias coisas. Primeiro, maior velocidade. A computação quântica processa dados 1.000 vezes mais rápido que um computador binário padrão. Você não usaria um computador quântico para executar o Microsoft Excel. Você usará computadores quânticos para simulações meteorológicas e testes de drogas.
Em segundo lugar, a computação quântica não é compatível com os aplicativos atuais. Você não precisa apenas reescrever ou recompilar seu aplicativo em um computador quântico. Você precisa escrever tudo do zero para aproveitar ao máximo a nova arquitetura. Ninguém achará isso atraente, e é exatamente isso que a Nvidia está tentando resolver.
Felizmente, esta não é uma situação de ou-ou. Os aplicativos que serão acelerados por unidades de processamento quântico (QPUs) serão cargas de trabalho mistas que utilizam arquiteturas de supercomputação padrão para lidar com a maior parte do aplicativo, enquanto as partes mais críticas são aceleradas pelo sistema quântico.
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