Nvidia e Google anunciam parceria para simular ‘ruído quântico’

Objetivo é acelerar o design de um processador de IA quântica do Google fazendo simulação da física de dispositivos

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Imagem: Divulgação

A Nvidia anunciou nessa segunda-feira (18) uma parceria com o Google, mais especificamente com a divisão de inteligência artificial (IA) sob computação quântica (Quantum AI), para acelerar a criação de dispositivos utilizando a nova tecnologia de processamento. A plataforma Cuda-Q será usada para fazer simulações.

Segundo as partes, o Google Quantum AI está utilizando a plataforma híbrida de computação quântica-clássica e o supercomputador Nvidia Eos para simular a física de processadores quânticos. O processo buscar superar limitações atuais de hardware de computação quântica, que só consegue executar um número limitado de operações antes de precisar interromper os cálculos devido ao “ruído quântico”.

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“O desenvolvimento de computadores quânticos comercialmente úteis só será possível se conseguirmos escalar o hardware quântico mantendo o ruído sob controle,” explica em comunicado Guifre Vidal, cientista pesquisador do Google Quantum AI.

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Entender o impacto do ruído nos designs de hardware quântico requer simulações complexas, capazes de capturar totalmente como os qubits de um processador quântico interagem com o ambiente, explica a Nvidia. Até então essas simulações eram caras, problema que a parceria tenta remediar.

Com a plataforma Cuda-Q, o Google pode utilizar 1.024 GPUs Nvidia H100 no supercomputador para realizar simulações dinâmicas de dispositivos quânticos por “uma fração do custo”. “O poder da supercomputação de IA será essencial para o sucesso da computação quântica,” diz Tim Costa, diretor de computação quântica e HPC da Nvidia.

Com o suporte da Cuda-Q e das GPUs H100, o Google pode executar simulações abrangentes e realistas de dispositivos contendo até 40 qubits, diz a Nvidia, “as maiores desse tipo já realizadas”. O software que alimenta essas simulações estará disponível publicamente na plataforma CUDA-Q.

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