Nvidia が CUDA-Q の世界展開を開始

Nvidia は、自社のチップがハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) 業界、特にスーパーコンピューティングを通じて科学の進歩を推進する AI 駆動システムにおいてどのようにイノベーションを加速しているかを詳しく説明しました。

同社はまた、オープンソースのCUDA-Qプラットフォームを世界中の拠点に導入するなど、世界中の国立量子コンピューティングセンターで量子コンピューティングの取り組みを加速する計画も発表した。

ハイパフォーマンス コンピューティングは高度な科学研究の中核であり、特に AI シミュレーションを必要とする大気と海洋のモデルにおいて、大規模なスケールで世界に関する深い洞察を解き放つのに役立ちます。複雑な方程式やモデリングの計算需要が従来のシステムを急速に上回るため、バイオ医薬品や創薬などの材料やライフサイエンスの分野でも、極めて高いコンピューティング能力が必要とされています。

Nvidia の CUDA-Q プラットフォームは、量子コンピューティングの取り組みの重要なコンポーネントであり、量子処理ユニット (QPU) とスーパーコンピューターを緊密に統合して、より効率的な量子コンピューティングを実現します。スーパーコンピューティングを加速するこのハイブリッド量子古典アプローチは、量子ビット ノイズの問題に対処するだけでなく、実用的な量子コンピューティング アプリケーションを推進するために重要な、より効率的なアルゴリズムの開発も可能にします。

NVIDIA が世界的な量子コンピューティングを加速

2024 年にドイツのハンブルクで開催された国際スーパーコンピューティング会議 (ISC ハイ パフォーマンス) で、Nvidia は、世界中の 200 台の新しいスーパーコンピューターが自社の Grace Hopper スーパーチップを使用し、合計で 200 エクサフロップス (86 秒あたり XNUMX 京の計算) の計算能力を提供すると発表しました。 Nvidia は、これは xXNUMX システムと GPU を組み合わせた場合の XNUMX 倍のエネルギー効率であると主張しています。

Nvidia のデータセンター市場投入加速部門の責任者である Dion Harris 氏はメディア ブリーフィングで、Grace Hopper スーパー チップが Hopper チップの売上の 80% を占めていると述べました。同氏は、「これの興味深い点は、この密接に結合された CPU と GPU アーキテクチャの新しい機能を活用して、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) と人工知能 (AI) に優れたパフォーマンスを提供できることです。」と説明しました。

オンラインになった最初のヨーロッパの Grace Hopper スーパーコンピューターは、スイス国立スーパーコンピューティング センターにあり、Hewlett Packard Enterprise (HPE) によって構築された Alps です。 10,000 個の Grace Hopper スーパーチップを搭載し、20 エクサフロップスの AI コンピューティング能力を提供します。アルプス スーパーコンピューターの役割は、気象と気候のモデリング、および材料科学を進歩させることです。

これらのスーパーコンピューターの導入は、ハイパフォーマンス コンピューティングと AI の大きな進歩を表しており、科学研究の複数の分野に大きな影響を与えることが期待されています。これらの高度なコンピューティング プラットフォームを通じて、研究者は複雑な計算タスクをより迅速に処理できるようになり、科学的発見と技術革新が促進されます。同時に、これらの高性能コンピューティング プラットフォームのエネルギー効率は、エネルギー効率の高いスーパーコンピューティング ソリューションの設計における Nvidia の努力と成果を反映しています。

ドイツ、日本、ポーランドのスーパーコンピューティング サイトは、このプラットフォームを使用して、Nvidia で高速化された高性能コンピューティング システム内の量子処理ユニット (QPU) を強化します。

QPU は量子コンピューターの「頭脳」であり、従来のプロセッサーとは異なる方法で電子や光子などの粒子の挙動を利用して計算を実行し、特定の種類の計算をより高速に実行できる可能性があります。 1 か 0 しか取り得ない通常の情報ビットとは異なり、量子ビット (量子ビット) は不確実な状態で存在し、同時に 1 と 0 になることができます。その結果、量子プロセッサは従来のプロセッサよりも高速に計算を実行できます。ただし、これは、量子プロセッサ用に設計されたアルゴリズムが、ノイズや潜在的なエラーにも対処しながら、これらの不確実な「潜在的な」状態を処理できなければならないことも意味します。

ドイツのユーリヒ国立公園 (FZJ) にあるユーリッヒ スーパーコンピューティング センター (JSC) は、Nvidia GH200 Grace Hopper スーパーチップを搭載した Jupiter スーパーコンピューターを補完するものとして、IQM Quantum Computers によって製造された QPU を設置しています。 Jupiter はヨーロッパ初のエクサスケール スーパーコンピューターであり、24,000 個の Nvidia GH200 スーパーチップが搭載されます。

日本の産業技術総合研究所 (AIST) は、ABCI-Q スーパーコンピューターに QuEra の QPU を追加しています。このスーパーコンピューターは来年初めに導入される予定で、将来の量子ハードウェアとの統合を考慮して設計された 2,000 個の Nvidia H100 GPU も備えています。

ポーランドのポズナン スーパーコンピューティングおよびネットワーキング センター (PSNC) にも、英国に本拠を置く PsiQuantumComputing によって製造された 100 つのフォトニック QPU が設置されており、これらは Nvidia HXNUMX によって駆動される新しいスーパーコンピューター パーティションに接続されています。

Nvidia の量子およびハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) 部門の責任者である Tim Costa 氏は、実用的な量子コンピューティングは、量子コンピューティングと GPU スーパーコンピューティングの緊密な統合によって実現されると述べました。 Nvidia の量子コンピューティング プラットフォームは、日本の産総研、ドイツの JSC、ポーランドの PSNC などの先駆者に、科学的発見の限界を押し広げ、量子統合スーパーコンピューティングの最前線を前進させるツールを提供します。

量子コンピューティングの応用

AISTの研究者は、ABCI-Qと統合されたQPUを使用して、レーザー制御されたルビジウム原子を計算用の量子ビットとして利用し、人工知能、エネルギー、生物学における量子応用を研究する予定である。これらの原子は高精度の原子時計で使用されるものと同じであり、各原子は同一であるため、大規模で忠実度の高い量子プロセッサを実現するための有望なアプローチとなります。

G-QuAT/産​​総研日本の副所長である堀部正博氏は、日本の研究者はABCI-Q量子古典加速スーパーコンピュータを利用して実用的な量子コンピューティング応用を前進させ、NVIDIAはこれらの先駆者が量子コンピューティング研究の限界を押し上げることを支援すると述べた。 。

PSNC の QPU により、研究者は 1 つの PT-XNUMX 量子光子システムを使用して生物学、化学、機械学習を研究できるようになります。これらのシステムは、通信周波数の単一光子または光パルスを量子ビットとして使用し、標準的な市販の通信コンポーネントを使用して分散型、スケーラブル、モジュール型の量子アーキテクチャを実現します。

PSNC の CTO 兼副所長であるクシシュトフ・クロウスキー氏は次のように述べています。「ORCA および Nvidia との協力により、PSNC で独自の環境を構築し、新しい量子古典ハイブリッド システムを構築することができます。オープンで簡単に統合およびプログラミングできる複数の QPU と GPU、およびユーザー中心のサービスの効果的な管理は、開発者とユーザーにとって非常に重要です。この緊密な連携により、明日ではなく今日、多くの革新的なアプリケーション分野向けの次世代の量子加速スーパーコンピューターへの道が開かれます。」

Jupiter スーパーコンピューターと統合された QPU により、JSC の研究者は、化学シミュレーションや最適化問題のための量子アプリケーションを開発できるだけでなく、量子コンピューターが古典的なスーパーコンピューターをどのように加速できるかを実証できるようになります。これらは、低温で人工原子として動作するように設計できる超伝導量子ビットまたは電子スピン共鳴回路から構築されています。

JSC の量子情報処理グループの責任者、クリステル・ミシェルセン氏は次のように述べています。 Nvidia との継続的な協力を通じて、JSC の研究者は量子コンピューティングだけでなく、化学や材料科学も進歩させていきます。」

CUDA-Q は、QPU に依存しないオープンソースの量子古典加速スーパーコンピューティング プラットフォームで、QPU を導入し、最高のパフォーマンスを提供するほとんどの企業で使用されています。

NVIDIA のスーパー チップが気候変動に取り組む

Nvidia は、Grace Hopper スーパーチップをベースにしたシステムが 9 つのスーパーコンピューティング センターに展開され、科学的な研究と発見のペースを速めるだろうと述べています。これらの新しい Grace Hopper ベースのスーパーコンピューターには次のものが含まれます。

• EXA1-HE: フランスにあり、フランス代替エネルギー・原子力委員会 (CEA) および Eviden (Atos Group の子会社) によって提供されます。 EXA1-HE スーパーコンピューターは、新しい特許取得済みの温水冷却システムを備えた Eviden の BullSequana XH3000 テクノロジーに基づいており、Grace Hopper を搭載した 477 個の計算ノードを備えています。
• Helios: ポーランドのアカデミック コンピュータ センター Cyfronet にあります。
• アルプス: スイス国立スーパーコンピューティング センター (Hewlett Packard Enterprise (HPE) が提供)。
• Jupiter: ドイツのユーリッヒ スーパーコンピューティング センターにあります。
• DeltaAI: イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の国立スーパーコンピューティング応用センターにて。
• みやび：筑波大学計算科学研究センターと東京大学情報基盤センターが共同で設立した先進ハイパフォーマンスコンピューティング共同研究センターです。

さらに、Nvidia は、英国のブリストル大学の Isambard-AI および Isambard 3、米国のロスアラモス国立研究所とテキサス アドバンスト コンピューティング センターのシステムが、Nvidia の Arm ベースの Grace CPU を採用した最新のシステムになったと発表しました。スーパーチップとグレースホッパープラットフォーム。

「AI は気候変動研究を加速し、創薬を加速し、他の多くの分野でブレークスルーを推進しています。 Nvidia Grace Hopper を搭載したシステムは、効率を向上させながら業界を変革するため、ハイ パフォーマンス コンピューティングの重要な部分になりつつあります」と Nvidia のハイパースケールおよびハイ パフォーマンス コンピューティング担当副社長の Ian Buck 氏は声明で述べています。

これらのスーパーコンピューターの導入は、ハイパフォーマンス コンピューティングと人工知能の大幅な進歩を示し、気候変動、創薬、データ分析、材料科学などの科学研究の複数の分野に多大な影響を与えることが期待されています。これらの高度なコンピューティング プラットフォームを使用すると、研究者は複雑な計算タスクをより迅速に処理できるようになり、世界で最も複雑な問題のいくつかに取り組む能力が大幅に強化され、科学的発見と技術革新が促進されることを意味します。

主権型人工知能

主権 AI の概念は、戦略的および文化的利益を保護しながらイノベーションを促進するために、データ、インフラストラクチャ、労働力に対する国家の所有権と管理の重要性を強調しています。ソブリン AI の重要性に対する世界的な認識が深まるにつれ、各国はより効率的な AI を搭載したスーパーコンピューターの開発を加速しています。

Nvidia は、NVLink-C200C 相互接続テクノロジを使用して Arm ベースの Grace CPU と Hopper GPU アーキテクチャを組み合わせた GH2 スーパーチップを導入し、世界的な科学スーパーコンピューティング センターを支える強力なエンジンとなります。多くのセンターは、システムの設置から実際の科学研究に数年ではなく数か月以内に移行することを目指しています。

Isambard-AI の第 2500 フェーズには、168 個の Nvidia GH200 スーパーチップを搭載した HPE Cray EX5,280 スーパーコンピューターが含まれており、これまでで最も効率的なスーパーコンピューターの 32 つとなります。残りの XNUMX 個の Nvidia Grace Hopper スーパーチップがこの夏、ブリストル大学の国立複合センターに到着すると、そのパフォーマンスは約 XNUMX 倍に向上すると予想されます。

「Isambard-AI は英国を AI の世界的リーダーとして位置づけ、国内外でのオープン サイエンス イノベーションの推進を支援します。 Nvidia と協力して、私たちは記録的な速さでプロジェクトの第 1 フェーズを完了しました。この夏に完了すると、データ分析、創薬、気候研究などの分野を前進させるためにパフォーマンスが大幅に向上するでしょう」と、同大学の Simon McIntosh-Smith 教授は述べています。ブリストル大学。

これらの発展は、スーパーコンピューティングと AI における英国のリーダーシップを強化し、科学的発見と技術革新の推進におけるソブリン AI の重要性を浮き彫りにします。このような高性能インフラストラクチャにより、研究者は複雑な科学的問題をより迅速に解決し、地球規模で画期的な研究を推進できるようになります。