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) (Bildnachweis: Nvidia) Nvidia hat eine neue Plattform angekündigt, die für die Quantenbewertung und -musterung auf einer bestimmten Ebene von KI, High Efficiency Computing (HPC), Gesundheitswesen, Finanzen und anderen entwickelt wurde Disziplinen.
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Nvidia,Quanten-
Als Nvidia Quantum Optimized Machine Architecture oder kurz QODA bezeichnet, sagt Nvidia, dass seine neue Plattform darauf abzielt, Quantencomputer zugänglicher zu machen, indem ein kohärentes Hybrid-Quan geschaffen wird tum-klassisches Programmiermodell.
Kunden, die an HPC- und KI-Projekten beteiligt sind, werden seltsamerweise in der Lage sein, die Plattform auszugeben, um Quantencomputing zu bestehenden Funktionen hinzuzufügen, sowohl die Verwendung neuer Quantenprozessoren als auch simulierte zukünftige Quantenmaschinen, die Verwendung von NVIDIA DGX-Programmen und die Neuinstallation schädlicher NVIDIA-GPUs, die in wissenschaftlichen Supercomputing-Einrichtungen und öffentlichen Clouds erhältlich sind.
Wie funktioniert das Know-how?
Nvidias cuQuantum SDK ermöglicht es Entwicklern, Quantenschaltkreise auf GPUs zu simulieren, einschließlich der Integration mit den Quantencomputing-Frameworks Cirq, Qiskit und Pennylane.
Im Fall von expliziten Fähigkeiten wird QODA Berichten zufolge einen Kernel- in erster Linie basierte Programmiermodell für Quantencomputing Pattern includi ng verbessern für Mainstream-Programmiersprachen lieben C++ und Python.
QODA wird in der Lage sein, einen Compiler zu umfassen, der Quanten- und klassische Computing-orientierte Anweisungen aufnehmen kann, die in einem identischen Angebotscode kombiniert werden
Kunden, die an HPC- und KI-Projekten beteiligt sind, werden seltsamerweise in der Lage sein, die Plattform auszugeben, um Quantencomputing zu bestehenden Funktionen hinzuzufügen, sowohl die Verwendung neuer Quantenprozessoren als auch simulierte zukünftige Quantenmaschinen, die Verwendung von NVIDIA DGX-Programmen und die Neuinstallation schädlicher NVIDIA-GPUs, die in wissenschaftlichen Supercomputing-Einrichtungen und öffentlichen Clouds erhältlich sind.
Wie funktioniert das Know-how?
Nvidias cuQuantum SDK ermöglicht es Entwicklern, Quantenschaltkreise auf GPUs zu simulieren, einschließlich der Integration mit den Quantencomputing-Frameworks Cirq, Qiskit und Pennylane.
Im Fall von expliziten Fähigkeiten wird QODA Berichten zufolge einen Kernel- in erster Linie basierte Programmiermodell für Quantencomputing Pattern includi ng verbessern für Mainstream-Programmiersprachen lieben C++ und Python.
QODA wird in der Lage sein, einen Compiler zu umfassen, der Quanten- und klassische Computing-orientierte Anweisungen aufnehmen kann, die in einem identischen Angebotscode kombiniert werden
Wie funktioniert das Know-how?
Nvidias cuQuantum SDK ermöglicht es Entwicklern, Quantenschaltkreise auf GPUs zu simulieren, einschließlich der Integration mit den Quantencomputing-Frameworks Cirq, Qiskit und Pennylane.
Im Fall von expliziten Fähigkeiten wird QODA Berichten zufolge einen Kernel- in erster Linie basierte Programmiermodell für Quantencomputing Pattern includi ng verbessern für Mainstream-Programmiersprachen lieben C++ und Python.
QODA wird in der Lage sein, einen Compiler zu umfassen, der Quanten- und klassische Computing-orientierte Anweisungen aufnehmen kann, die in einem identischen Angebotscode kombiniert werden
Im Fall von expliziten Fähigkeiten wird QODA Berichten zufolge einen Kernel- in erster Linie basierte Programmiermodell für Quantencomputing Pattern includi ng verbessern für Mainstream-Programmiersprachen lieben C++ und Python.
QODA wird in der Lage sein, einen Compiler zu umfassen, der Quanten- und klassische Computing-orientierte Anweisungen aufnehmen kann, die in einem identischen Angebotscode kombiniert werden
QODA wird in der Lage sein, einen Compiler zu umfassen, der Quanten- und klassische Computing-orientierte Anweisungen aufnehmen kann, die in einem identischen Angebotscode kombiniert werden
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