黃仁勛發布量子計算專用CUDA!預言量子計算機幾年內應用,但現在還離不開GB200
“量子計算正在到達一個拐點。”
在GTC巴黎的演講中,英偉達CEO黃仁勛對量子計算給出了新的論斷。
這次,老黃一改此前“實用量子計算機還要20年”的觀點,預言量子計算機的實際應用在幾年內就能實現。
但他真正想說的,是當前量子計算機開發階段,還離不開英偉達芯片做模擬計算,特別是GB200。
演講中,老黃帶來了英偉達最新推出的量子-經典加速超算平臺——CUDA-Q。
CUDA-Q是英偉達CUDA的擴展,可以在經典計算機上進行模擬量子計算,或者為真·量子計算機提供輔助。
CUDA-Q已在Grace Blackwell上可用,通過英偉達的GB200 NVL72超算,CUDA-Q可以將開發速度提高1300倍。
量子計算的“黃氏方案”
英偉達和老黃認為,量子計算正處于一個重要的“拐點”。
2023年,谷歌才展示了世界上第一個邏輯量子比特,此后,邏輯量子比特的數量開始增長。
英偉達預計,邏輯量子比特的數量將像摩爾定律一樣,5年增加10倍,10年增加100倍。
并且,未來的邏輯量子比特將具備更好的錯誤糾正能力、更強的魯棒性、更高的性能、更強的彈性和可擴展性。
所以老黃表示,在未來幾年內,量子計算和量子經典計算將能解決一些“有趣”的問題。
老黃預計,在未來幾年,或者至少在下一代超級計算機中,每一個都將配備一個QPU(量子處理單元),并與GPU連接。
在這種協同架構中,GPU將承擔預處理、控制、計算密集型錯誤糾正以及后處理等關鍵任務。
目前,英偉達正與世界各地的量子計算公司和超級計算中心合作,探索GPU和QPU之間的協作。
英偉達宣布已經在Blackwell集成了CUDA-Q,通過GPU為量子計算加速,其功能主要有兩大方面:
- 如果沒有真·量子計算單元,CUDA-Q可以在經典計算機上模擬量子運算;
- 如果有了量子計算單元,CUDA-Q可以實現量子與經典加速計算的協同,也就是前面說的QPU協作。
具體來說,英偉達介紹了CUDA-Q在其GB200 NVL72超算上能夠運行的幾種負載——
- 開發更好的量子算法:通過模擬候選算法在量子計算機上的運行方式,研究人員能夠發現并改進高性能量子應用,并且與最佳的CPU實現相比,速度提高了800倍;
- 設計低噪聲量子比特:利用物理模擬工具來發現低噪聲量子比特設計,可為此類工作負載帶來1200倍的加速;
- 生成量子訓練數據:為執行量子計算控制等操作的AI模型生成訓練數據,比CPU方案快4000倍;
- 探索混合應用程序:為研究人員提供理想的混合計算環境,以探索量子-經典混合應用,開發速度提高1300倍;
- 解鎖量子糾錯:行常用解碼算法時實現了500倍的速度提升,使得GPU量子糾錯成為未來量子計算的可行方案。
“AI將引領新的工業革命”
除了量子計算,“物理AI”也是英偉達當前及未來計算戰略的核心組成部分。
所謂“物理AI”就是智能體AI的的物理實現或具象化,如果用老黃的話說,“AI以物理形式體現的能力本質上就是機器人技術”。
同時物理AI也被英偉達視為一個巨大的市場機遇,老黃表示,英偉達的物理AI系統有望徹底改變各行各業,在工廠、交通運輸和人形機器人領域擁有50萬億美元的市場機會。
對于物理AI背后的重要角色——AI智能體,英偉達已經有了一套全棧的構建工具,包括大模型NeMo、多模態檢索工具Retriever,以及智能體部署管理平臺Lepton等等。
演講現場,老黃不僅展示了大量第三方開發的智能體應用,還演示了通過一句prompt讓智能體完成一整份“在巴黎開設餐車的計劃書”的過程。
可以看到,從搜集資料到最終計劃書的可視化(建立網站),整個流程都是智能體自動完成。
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在汽車領域,其全棧Drive AV軟件已全面投入生產,并將率先搭載于奔馳CLA轎車,該軟件支持車載娛樂系統、AI駕駛等各類產品。
沃爾沃、捷豹路虎等也將推出基于英偉達全棧Drive AV的車型,將于今年或明年上市。
另外,英偉達的Halo安全系統也得到了領先認證機構的認可,并且正在發布新的AI工具,來推動自動駕駛和機器人技術的發展。
此外,英偉達還發布了新的 AI 工具和模擬技術,包括三種新的最先進的Cosmos模型,用于提高AV軟件的性能;其數字孿生平臺Omniverse的AV模擬環境也正在升級,新增一項名為“神經重建”的新功能。
演講中,老黃還帶來了一款人形機器人Grek。
它在Omniverse環境當中感受了風、重力、摩擦、阻力等物理規律,并且學會了行走、跳躍、推門等一系列技能。
學成之后的Grek,也在演講現場亮了相,并獲得一片掌聲。
此外,老黃還宣布與施耐德、西門子等歐洲工業企業合作,將推動工廠數字孿生、自動駕駛、工業控制的全面AI化,并宣布在歐洲落地第一個“工業AI云”,將提供實時高精度仿真支持。
按照老黃的觀點,AI將引領一場全面的工業革命,正在通過生成式AI、物理AI、數字孿生以及新的AI工廠和計算范式,徹底改變工業的方方面。