Jin-Sung Kim – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Fri, 22 Nov 2024 06:50:33 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 借助新的量子動力學功能加速 Google 的 QPU 開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-googles-qpu-development-with-new-quantum-dynamics-capabilities/ Mon, 18 Nov 2024 06:46:40 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12020 Continued]]> 量子動力學描述了復雜的量子系統如何隨時間演變并與其周圍環境相互作用。模擬量子動力學極其困難,但對于了解和預測材料的基本特性至關重要。這在開發 量子處理單元(QPUs) 中尤為重要,量子動力學模擬使 QPUs 開發者能夠了解其硬件的物理特性并改進其硬件。 量子動力學模擬與用于研究未來量子算法運行方式的主流電路模擬有所不同。電路模擬模擬了離散量子邏輯門應用下量子位的演變。這種簡化視圖將量子位與其周圍環境的交互方式進行了理想化,從而排除了對真實噪音和其他因素的考慮。相比之下,量子動力學模擬全面地反映了量子系統如何隨時間演變,揭示了量子過程的速度和準確性的基本限制。 為進行經典類比,可以使用應用于晶體管(抽象表示為 0 和 1)的二進制邏輯(AND、OR、XOR)對經典計算機的邏輯進行建模。然而,為了設計速度更快、性能更高的晶體管,電氣工程師需要運行能夠完全模擬設備物理特性的復雜模型,

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利用 NVIDIA CUDA-Q,AI 編碼助手助力大規模量子應用開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/leverage-ai-coding-assistants-to-develop-quantum-applications-at-scale-with-nvidia-cuda-q/ Tue, 05 Nov 2024 06:06:56 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11824 Continued]]> 在整個軟件開發領域,AI 編碼助手已變得無處不在。開發者越來越多地使用 GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 和 Cursor 等工具來提高計算任務的工作效率。這些工具使您能夠快速生成、調試和理解代碼;簡化工作流程;以及增強跨項目的協作。 雖然 AI 編碼助手在經典計算領域已經風靡一時,但其在 量子計算 中的應用才剛剛開始受到關注。這一應用是 AI 實現量子計算 的眾多方式之一。本文將探討如何利用領先的 AI 輔助集成開發環境 (IDE) 之一 Cursor 為 NVIDIA CUDA-Q (高性能混合量子應用平臺) 開發代碼。 CUDA-Q 是一個 開源 平臺,集成了 GPU、CPU 和 QPU,可實現可擴展的混合量子計算。從學生、量子研究人員、 生命科學家 到利用當今 最先進的 GPU 超級計算機 的 HPC 科學家,

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利用 NVIDIA GPU 實現量子動力學系統模擬 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/simulating-quantum-dynamics-systems-with-nvidia-gpus/ Wed, 16 Oct 2024 06:45:28 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11721 Continued]]> 量子動力學描述了遵守量子力學定律的物體如何與其周圍環境相互作用,從而實現對物質行為的預測。準確的量子動力學模擬為新材料、太陽能電池、電池、傳感器和許多其他尖端技術的開發提供信息。它們也是設計和構建有用的 量子計算機 (包括設計新型量子位、提高門保真度和執行設備校準)的關鍵工具。 在實踐中,模擬量子系統極具挑戰性。動力學模擬的標準步驟包括準備量子態,在時間上演變,然后測量系統的某些屬性,例如系統的平均能量或其能量級別之間的過渡概率。在實踐中,這意味著要解決由薛定方程或林布萊德主方程控制的微分方程。多體量子系統由指數級大的希爾伯特空間表示,這使得傳統模擬方法難以解決精確解。 為了克服這個問題,我們使用了巧妙的近似值和數值方法。我們面臨的挑戰是找到計算效率較高的近似值方法,同時保持較高的準確性。像張量網絡這樣的技術可以高效計算大規模量子系統的動力學,但難以處理高度糾結的系統。

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QHack 結果突出了 GPU 上的量子計算應用程序和工具 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/qhack-results-highlight-quantum-computing-applications-and-tools-on-gpus/ Thu, 18 May 2023 06:12:14 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7032 Continued]]> QHack 是一個教育會議,也是世界上最大的量子機器學習( QML )黑客馬拉松。今年QHack 2023,來自 105 個不同國家的 2850 人參加了為期 8 天的比賽,為量子計算使用 NVIDIA 量子技術的應用程序。 活動由組織Xanadu,NVIDIA 贊助 QHack 2023 NVIDIA 挑戰賽。作為挑戰的一部分,頂級團隊獲得了由 NVIDIA 量子軟件組成的 NVIDIA Quantum 平臺的訪問權限。其中包括 NVIDIAcuQuantum SDK以及 NVIDIA 的早期訪問版本CUDA Quantum,現在有開源版本。這兩個工具都針對世界上最強大的 NVIDIA GPU 進行了優化,與訓練時使用的 GPU 相同ChatGPT. 為了支持 NVIDIA 挑戰賽,Cyxtera提供了三個位于全球各地的 DGX A100 電臺,

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