Nvidia beginnt mit der weltweiten Bereitstellung von CUDA-Q

Nvidia erläuterte detailliert, wie seine Chips Innovationen in der High-Performance-Computing-Branche (HPC) beschleunigen, insbesondere bei KI-gesteuerten Systemen, die den wissenschaftlichen Fortschritt durch Supercomputing vorantreiben werden.

Der Chiphersteller kündigte außerdem Pläne an, seine Quantencomputing-Bemühungen in nationalen Quantenrechenzentren weltweit zu beschleunigen, einschließlich der Installation seiner Open-Source-Plattform CUDA-Q an Standorten auf der ganzen Welt.

Hochleistungsrechnen steht im Mittelpunkt der fortgeschrittenen wissenschaftlichen Forschung und hilft uns dabei, tiefgreifende Erkenntnisse über die Welt in großem Maßstab zu gewinnen, insbesondere für Atmosphären- und Ozeanmodelle, die KI-Simulationen erfordern. Extreme Rechenleistung wird auch in Bereichen wie Material- und Biowissenschaften wie Biopharmazeutika und Arzneimittelforschung benötigt, da die Rechenanforderungen komplexer Gleichungen und Modellierungen traditionelle Systeme schnell übertreffen.

Die CUDA-Q-Plattform von Nvidia ist eine Schlüsselkomponente seiner Quantencomputing-Bemühungen und integriert Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) eng mit Supercomputern für effizienteres Quantencomputing. Dieser hybride quantenklassische Ansatz für beschleunigtes Supercomputing befasst sich nicht nur mit Problemen des Quantenbitrauschens, sondern ermöglicht auch die Entwicklung effizienterer Algorithmen, was für die Förderung praktischer Quantencomputing-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

NVIDIA beschleunigt globales Quantencomputing

Auf der International Supercomputing Conference (ISC High Performance) im Jahr 2024 in Hamburg gab Nvidia bekannt, dass weltweit neun neue Supercomputer seine Grace Hopper Superchips nutzen und zusammen 200 Exaflops (200 Trillionen Berechnungen pro Sekunde) Rechenleistung bereitstellen. Nvidia behauptet, dies sei doppelt so energieeffizient wie x86-Systeme plus GPUs.

Dion Harris, Nvidias Leiter für die beschleunigte Markteinführung von Rechenzentren, erklärte in einer Medienbesprechung, dass der Grace Hopper-Superchip 80 % des Hopper-Chip-Umsatzes ausmacht. Er erklärte: „Das Spannende daran ist, dass es die neuartigen Funktionen dieser eng gekoppelten CPU- und GPU-Architektur nutzt, um herausragende Leistung für Hochleistungsrechnen (HPC) und künstliche Intelligenz (KI) zu liefern.“

Der erste europäische Grace-Hopper-Supercomputer, der online geht, ist Alps, der im Schweizerischen Nationalen Hochleistungsrechenzentrum steht und von Hewlett Packard Enterprise (HPE) gebaut wurde. Es verfügt über 10,000 Grace Hopper-Superchips und bietet 20 Exaflops KI-Rechenleistung. Die Rolle des Alpen-Supercomputers besteht darin, die Wetter- und Klimamodellierung sowie die Materialwissenschaften voranzutreiben.

Der Einsatz dieser Supercomputer stellt einen großen Fortschritt im Hochleistungsrechnen und in der KI dar und dürfte weitreichende Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche der wissenschaftlichen Forschung haben. Durch diese fortschrittlichen Computerplattformen werden Forscher in der Lage sein, komplexe Rechenaufgaben schneller zu verarbeiten und so wissenschaftliche Entdeckungen und technologische Innovationen voranzutreiben. Gleichzeitig spiegelt die Energieeffizienz dieser Hochleistungscomputerplattformen die Bemühungen und Erfolge von Nvidia bei der Entwicklung energieeffizienter Supercomputing-Lösungen wider.

Supercomputing-Standorte in Deutschland, Japan und Polen werden die Plattform nutzen, um Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) in ihren Nvidia-beschleunigten Hochleistungscomputersystemen anzutreiben.

QPUs sind die „Gehirne“ von Quantencomputern. Sie führen Berechnungen durch, indem sie das Verhalten von Teilchen wie Elektronen oder Photonen auf eine Weise nutzen, die sich von herkömmlichen Prozessoren unterscheidet, wodurch möglicherweise bestimmte Arten von Berechnungen schneller ausgeführt werden können. Im Gegensatz zu regulären Informationsbits, die nur 1 oder 0 sein können, können Quantenbits (Qubits) in einem unsicheren Zustand existieren und gleichzeitig 1 und 0 sein. Daher können Quantenprozessoren Berechnungen schneller durchführen als herkömmliche Prozessoren. Dies bedeutet jedoch auch, dass für Quantenprozessoren entwickelte Algorithmen in der Lage sein müssen, mit diesen unsicheren „potenziellen“ Zuständen umzugehen und gleichzeitig mit Rauschen und potenziellen Fehlern umzugehen.

Das Jülich Supercomputing Centre (JSC) im Forschungszentrum Jülich (FZJ) in Deutschland installiert QPUs von IQM Quantum Computers als Ergänzung zu seinem Jupiter-Supercomputer, der mit Nvidia GH200 Grace Hopper-Superchips ausgestattet ist. Jupiter ist Europas erster Exascale-Supercomputer und wird mit 24,000 Nvidia GH200-Superchips ausgestattet.

Japans National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) erweitert seinen ABCI-Q-Supercomputer um QPUs von QuEra, die voraussichtlich Anfang nächsten Jahres eingesetzt werden und außerdem über 2,000 Nvidia H100-GPUs verfügen, die für die zukünftige Integration mit Quantenhardware konzipiert sind.

Das Poznan Supercomputing and Networking Centre (PSNC) in Polen hat außerdem zwei photonische QPUs des britischen Unternehmens PsiQuantumComputing installiert, die mit einer neuen Supercomputer-Partition verbunden sind, die von Nvidia H100s gesteuert wird.

Tim Costa, Leiter der Quantum and High-Performance Computing (HPC)-Abteilung von Nvidia, erklärte, dass praktisches Quantencomputing durch die enge Integration von Quantencomputing und GPU-Supercomputing erreicht werde. Nvidias Quantencomputing-Plattform bietet Pionieren wie dem japanischen AIST, dem deutschen JSC und dem polnischen PSNC die Werkzeuge, um die Grenzen wissenschaftlicher Entdeckungen zu erweitern und die Grenzen des quantenintegrierten Supercomputings voranzutreiben.

Quantencomputing-Anwendungen

AIST-Forscher werden die in ABCI-Q integrierten QPUs nutzen, um Quantenanwendungen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Energie und Biologie zu untersuchen, wobei sie lasergesteuerte Rubidiumatome als Qubits für Berechnungen nutzen. Diese Atome sind die gleichen wie diejenigen, die in Präzisions-Atomuhren verwendet werden, wobei jedes Atom identisch ist, was einen vielversprechenden Ansatz für die Entwicklung groß angelegter Quantenprozessoren mit hoher Wiedergabetreue darstellt.

Masahiro Horibe, stellvertretender Direktor von G-QuAT/AIST in Japan, erklärte, dass japanische Forscher den quantenklassischen beschleunigten Supercomputer ABCI-Q nutzen werden, um Fortschritte bei praktischen Quantencomputeranwendungen zu erzielen, wobei Nvidia diesen Pionieren dabei helfen wird, die Grenzen der Quantencomputerforschung zu erweitern .

Die QPUs am PSNC ermöglichen es Forschern, mithilfe von zwei PT-1-Quantenphotoniksystemen Biologie, Chemie und maschinelles Lernen zu erforschen. Diese Systeme verwenden einzelne Photonen oder Lichtimpulse bei Telekommunikationsfrequenzen als Qubits und ermöglichen so verteilte, skalierbare und modulare Quantenarchitekturen unter Verwendung handelsüblicher Telekommunikationskomponenten.

Krzysztof Kurowski, CTO und stellvertretender Direktor von PSNC, sagte: „Die Zusammenarbeit mit ORCA und Nvidia ermöglicht es uns, eine einzigartige Umgebung zu schaffen und ein neues quantenklassisches Hybridsystem bei PSNC aufzubauen.“ Die offenen, einfach zu integrierenden und zu programmierenden mehreren QPUs und GPUs sowie die effektive Verwaltung benutzerzentrierter Dienste sind für Entwickler und Benutzer von entscheidender Bedeutung. Diese enge Zusammenarbeit ebnet den Weg für die nächste Generation quantenbeschleunigter Supercomputer für viele innovative Anwendungsbereiche, nicht morgen, sondern heute.“

Die in den Jupiter-Supercomputer integrierten QPUs werden es JSC-Forschern ermöglichen, Quantenanwendungen für chemische Simulationen und Optimierungsprobleme zu entwickeln und zu demonstrieren, wie Quantencomputer klassische Supercomputer beschleunigen können. Sie bestehen aus supraleitenden Qubits oder Elektronenspinresonanzkreisen, die so konstruiert werden können, dass sie sich bei niedrigen Temperaturen wie künstliche Atome verhalten.

Kristel Michielsen, Leiterin der Quanteninformationsverarbeitungsgruppe am JSC, erklärte: „Hybrides quantenklassisches beschleunigtes Supercomputing rückt das Quantencomputing näher.“ Durch die kontinuierliche Zusammenarbeit mit Nvidia werden die JSC-Forscher das Quantencomputing sowie die Chemie und Materialwissenschaften vorantreiben.“

CUDA-Q ist eine quelloffene, QPU-unabhängige, quantenklassisch beschleunigte Supercomputing-Plattform, die von den meisten Unternehmen verwendet wird, die QPUs einsetzen und erstklassige Leistung bieten.

NVIDIAs Superchip bekämpft den Klimawandel

Nvidia hat erklärt, dass Systeme, die auf seinen Grace Hopper-Superchips basieren und in neun Supercomputing-Zentren eingesetzt werden, das Tempo der wissenschaftlichen Forschung und Entdeckung beschleunigen werden. Zu diesen neuen Grace Hopper-basierten Supercomputern gehören:

• EXA1-HE: Befindet sich in Frankreich und wird von der französischen Kommission für alternative Energien und Atomenergie (CEA) und Eviden (einer Tochtergesellschaft der Atos Group) bereitgestellt. Der Supercomputer EXA1-HE basiert auf der BullSequana XH3000-Technologie von Eviden, verfügt über ein neues patentiertes Warmwasser-Kühlsystem und ist mit 477 Rechenknoten ausgestattet, die von Grace Hopper betrieben werden.
• Helios: Befindet sich im Akademischen Rechenzentrum Cyfronet in Polen.
• Alpen: Im Swiss National Supercomputing Centre, bereitgestellt von Hewlett Packard Enterprise (HPE).
• Jupiter: Befindet sich im Jülich Supercomputing Centre in Deutschland.
• DeltaAI: Am National Center for Supercomputing Applications der University of Illinois Urbana-Champaign.
• Miyabi: Im Joint Center for Advanced High-Performance Computing in Japan, das gemeinsam vom Computational Science Center der Universität Tsukuba und dem Information Technology Center der Universität Tokio gegründet wurde.

Darüber hinaus gab Nvidia bekannt, dass Isambard-AI und Isambard 3 der Universität Bristol in Großbritannien sowie Systeme im Los Alamos National Laboratory und im Texas Advanced Computing Center in den USA die neuesten sind, die Nvidias Arm-basierte Grace-CPU übernehmen Superchips und Grace Hopper-Plattform.

„KI beschleunigt die Forschung zum Klimawandel, beschleunigt die Entdeckung von Medikamenten und sorgt für Durchbrüche in zahlreichen anderen Bereichen. „Systeme mit Nvidia Grace Hopper werden zu einem wichtigen Bestandteil des Hochleistungsrechnens, da sie Branchen verändern und gleichzeitig die Effizienz steigern“, erklärte Ian Buck, Nvidias Vizepräsident für Hyperscale und High Performance Computing, in einer Erklärung.

Der Einsatz dieser Supercomputer stellt einen bedeutenden Fortschritt im Hochleistungsrechnen und in der künstlichen Intelligenz dar und dürfte weitreichende Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche der wissenschaftlichen Forschung haben, darunter Klimawandel, Arzneimittelentwicklung, Datenanalyse und Materialwissenschaften. Mit diesen fortschrittlichen Computerplattformen werden Forscher in der Lage sein, komplexe Rechenaufgaben schneller zu verarbeiten. Dies bedeutet eine erhebliche Verbesserung unserer Fähigkeit, einige der komplexesten Probleme der Welt anzugehen und wissenschaftliche Entdeckungen und technologische Innovationen voranzutreiben.

Souveräne künstliche Intelligenz

Das Konzept der souveränen KI unterstreicht die Bedeutung des Eigentums und der Kontrolle einer Nation über Daten, Infrastruktur und Arbeitskräfte, um Innovationen zu fördern und gleichzeitig strategische und kulturelle Interessen zu schützen. Da die Bedeutung souveräner KI weltweit zunehmend anerkannt wird, beschleunigen die Länder die Entwicklung effizienterer, KI-gestützter Supercomputer.

Nvidia hat den GH200-Superchip vorgestellt, der seine Arm-basierten Grace-CPU- und Hopper-GPU-Architekturen mit der NVLink-C2C-Verbindungstechnologie von Nvidia kombiniert und so zum leistungsstarken Motor hinter globalen wissenschaftlichen Supercomputing-Zentren wird. Viele Zentren streben den Übergang von der Systeminstallation zur eigentlichen wissenschaftlichen Forschung innerhalb von Monaten statt Jahren an.

Die erste Phase von Isambard-AI umfasst einen HPE Cray EX2500-Supercomputer, der mit 168 Nvidia GH200-Superchips ausgestattet ist und ihn damit zu einem der effizientesten Supercomputer aller Zeiten macht. Wenn die verbleibenden 5,280 Nvidia Grace Hopper-Superchips diesen Sommer im National Composite Centre der Universität Bristol eintreffen, wird ihre Leistung voraussichtlich um etwa das 32-fache steigen.

„Isambard-AI wird Großbritannien als weltweiten Marktführer im Bereich KI positionieren und dazu beitragen, Open-Science-Innovationen im In- und Ausland voranzutreiben. „In Zusammenarbeit mit Nvidia haben wir die erste Phase des Projekts in Rekordzeit abgeschlossen, und wenn es diesen Sommer abgeschlossen ist, wird es einen enormen Leistungssprung geben, um Bereiche wie Datenanalyse, Arzneimittelentwicklung und Klimaforschung voranzutreiben“, erklärte Professor Simon McIntosh-Smith vom Universität Bristol.

Diese Entwicklungen stärken die Führungsrolle des Vereinigten Königreichs im Bereich Supercomputing und KI und unterstreichen die Bedeutung von Sovereign AI für die Förderung wissenschaftlicher Entdeckungen und technologischer Innovationen. Mit einer solchen Hochleistungsinfrastruktur können Forscher komplexe wissenschaftliche Probleme schneller lösen und bahnbrechende Forschung auf globaler Ebene vorantreiben.