微資訊！NVIDIA、于利希超算中心和ParTec將一同建立量子計算實驗室

這項重大合作將推動在NVIDIA 加速的系統(tǒng)上運行高性能計算和量子計算工作負(fù)載的研究

(資料圖)

德國漢堡– 國際超算大會（ISC）– 2023年5月21日– NVIDIA今日宣布計劃與德國于利希研究中心（FZJ）的于利希超算中心（JSC）聯(lián)合建立一座新的實驗室，朝著混合量子-經(jīng)典計算邁出了重要一步。該實驗室將與慕尼黑的ParTec AG一起在NVIDIA量子計算平臺的基礎(chǔ)上開發(fā)一臺經(jīng)典-量子超級計算機。

該實驗室將由歐洲最大的跨學(xué)科研究中心之一——FZJ運營，并作為于利希量子計算用戶基礎(chǔ)設(shè)施（JUNIQ）的一部分，運行高性能、低延遲的量子-經(jīng)典計算工作負(fù)載。JUNIQ目前正在使用搭載3,744顆NVIDIA A100 Tensor Core GPU的JUWELS加速系統(tǒng)進行量子計算模擬。

NVIDIA量子計算平臺通過開源CUDA? Quantum編程模型實現(xiàn)了量子與經(jīng)典計算的緊密集成，并通過NVIDIA cuQuantum軟件開發(fā)套件實現(xiàn)了一流的模擬。

JSC計劃采用分階段的方式測試該系統(tǒng)，使用NVIDIA CUDA量子編程模型對量子處理器進行編程并將其集成到于利希超大規(guī)模模塊化超級計算架構(gòu)中。

NVIDIA高性能計算兼量子計算總監(jiān)Timothy Costa表示：“量子計算和GPU超級計算的統(tǒng)一化是未來在科學(xué)領(lǐng)域取得突破的關(guān)鍵之一。NVIDIA與于利希超級計算中心、ParTec等創(chuàng)新者的合作是量子-經(jīng)典計算領(lǐng)域的一座重要里程碑，不僅使無數(shù)新的研究人員能夠使用量子-經(jīng)典計算，而且距離第一臺量子加速超級計算機又近了一步?！?/p>

JSC量子信息處理部主管Kristel Michielsen表示：“混合量子-經(jīng)典系統(tǒng)正在使量子計算更接近現(xiàn)實，以解決單靠經(jīng)典計算無法解決的復(fù)雜問題。通過與NVIDIA合作建立這座模塊化量子計算實驗室，JSC的研究人員可以在化學(xué)和材料科學(xué)領(lǐng)域取得前所未有的進步，推動各個科學(xué)學(xué)科和行業(yè)實現(xiàn)更加廣泛的變革性進展?！?/p>

ParTec AG首席執(zhí)行官Bernhard Frohwitter表示：“ParTec長期以來一直在推動模塊化超級計算架構(gòu)的開發(fā)，并通過領(lǐng)先的ParaStation Modulo軟件實現(xiàn)了混合模塊化計算。量子計算機將成為未來任何異構(gòu)超級計算機必不可少的組成部分。此次合作將帶來新的可能性。”

在ISC上進一步了解NVIDIA量子計算平臺。

關(guān)于于利希研究中心的于利希超級計算中心

于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）的于利希超級計算中心自1987年以來一直在運營德國首座超級計算中心，并與于利希高級模擬研究所一起延續(xù)著于利?？茖W(xué)計算的悠久傳統(tǒng)。目前，JSC運營著歐洲最強大的超級計算機之一JUWELS，并通過JUNIQ運營歐洲首個量子計算基礎(chǔ)設(shè)施。

關(guān)于ParTec AG

ParTec致力于設(shè)計、構(gòu)建和支持各種特制的模塊化超級計算機。作為一家硬件中立系統(tǒng)提供商，ParTec AG與領(lǐng)先的技術(shù)公司一起將各種不同來源和成熟度的產(chǎn)品與技術(shù)集成到模塊化系統(tǒng)解決方案中，包括量子計算等新型計算技術(shù)。ParTec所采用的方法是基于模塊化超級計算架構(gòu)與ParaStation Modulo軟件設(shè)計出新型高性能計算異構(gòu)系統(tǒng)。敬請訪問公司網(wǎng)站：www.par-tec.com。

關(guān)于NVIDIA自1993年成立以來，NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速計算領(lǐng)域的先驅(qū)。NVIDIA 1999年發(fā)明的GPU驅(qū)動了PC游戲市場的增長，并重新定義了現(xiàn)代計算機圖形，開啟了現(xiàn)代AI時代，正在推動工業(yè)元宇宙的創(chuàng)造。NVIDIA現(xiàn)在是一家全棧計算公司，其數(shù)據(jù)中心規(guī)模的產(chǎn)品正在重塑整個行業(yè)。更多信息，請訪問 https://nvidianews.nvidia.com/ 。

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