Hace ya bastantes años que CUDA es la tecnología de NVIDIA para aprovechar sus GPUS para cálculos. Los tiempos han cambiado y hoy en día, más que nunca, las GPUS se han convertido en un componente clave no solo de ordenadores personales y workstations, sino que son uno de los ejes de la computación para Inteligencia Artificial y de alto rendimiento. La llegada de la computación cuántica también ha abierto otro frente en este mercado, y tanto los nuevos chips cuánticos experimentales como las GPU deben trabajar juntas en sistemas de altas prestaciones de supercomputación.
Para adaptarse a este tipo de usos, NVIDIA ha anunciado CUDA-Q, una nueva plataforma orientada a sacar todo el provecho QPUs (Chips de procesamiento Cuántico) que se integran junto a chips como los NVIDIA Grace Hopper GH200 implementados en supercomputadoras como JUPITER o ABCI-Q.
CUDA-Q permite, como plataforma de código abierto, aprovechar el rendimiento de sistemas heterogéneos dotados de CPUs convencionales, GPUs y también las QPUs cuánticas. Consiguiendo mejoras de rendimiento que multiplican por hasta 287 veces el de plataformas independientes, o velocidades hasta 2500 veces superiores con cuatro GPUs A100 para 26 qubits.
Es capaz de funcionar incluso con sistemas simulados de QPU para realizar pruebas previas antes de dar el salto a sistemas cuántico en servidores
Como plataforma abierta, NVIDIA cuenta con la colaboración de distintas compañías de computación cuántica que soportan CUDA-Q como plataforma de desarrollo.
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