NVIDIA продвигает идею объединения элементов квантовых и классических компьютеров для ускорения вычислений. В частности, компания работает над внедрением своих ускорителей вычислений на графических процессорах (GPU) в квантовые системы, а также над упрощением создания квантовых алгоритмов. И сегодня NVIDIA анонсировала новые шаги на этом пути.

Компания NVIDIA некоторое время назад представила набор инструментов cuQuantum, который позволяет моделировать работу алгоритмов для квантовых процессоров на графических процессорах NVIDIA A100, а точнее на их тензорных ядрах. Это упростило вход в мир квантовых вычислений. cuQuantum, в частности, доступна всем желающим в составе облака AWS. Теперь NVIDIA намерена объединить квантовые и классические системы.

Для этого NVIDIA хочет создать интерфейс с малой задержкой, который позволит связать её ускорители вычислений и квантовые процессоры (QPU). Это позволит квантовым компьютерам использовать мощный потенциал параллельных вычислений GPU для решения классических задач. В частности, предлагается задействовать их для оптимизации схем, калибровки и исправления ошибок. Графические процессоры могут сократить время выполнения этих задач и уменьшить задержку при связи между классическими и квантовыми компьютерами, которая является основным узким местом для современных гибридных квантовых систем.

Также NVIDIA считает, что отрасли квантовых вычислений нужна унифицированная модель программирования с эффективными и простыми в использовании инструментами. Сегодня для программирования QPU исследователи вынуждены использовать квантовый эквивалент низкоуровневого ассемблерного кода, что находится за пределами возможностей многих учёных. Кроме того, сейчас нет единой модели программирования и компилятора, которые позволили бы выполнять один и тот же алгоритм на любом QPU.

NVIDIA намерена предложить набор инструментов, который позволит учёным легко воплощать свои квантовые алгоритмы сначала на смоделированных QPU, а затем на реальных. Для этого нужен компилятор, позволяющий работать в обеих средах. Благодаря сочетанию инструментов для моделирования квантовых вычислений на GPU, а также унифицированной модели программирования и компилятора, исследователи получат возможность приступить к созданию гибридных квантовых центров обработки данных, считает NVIDIA.

NVIDIA готовит ещё одну версию анонсированной в прошлом июне PCIe-версии ускорителя вычислений A100 на базе графического процессора GA100 (архитектура Ampere). Новинка будет отличаться наличием водоблока для подключения к системе жидкостного охлаждения. Об этом сообщил ресурс VideoCardz, опубликовавший изображение новинки.

Источник изображения: videocardz.com

Стоит отметить, что для ускорителей вычислений, к которым и относится NVIDIA A100, не характерны предустановленные водоблоки — если жидкостное охлаждение используются в готовых системах, то установку водоблоков берут на себя производители серверов. Однако NVIDIA, похоже, решила упростить партнёрам задачу, предложив собственное решение с присущей бренду элегантностью. Система охлаждения занимает всего один слот расширения, а пара штуцеров типа «ёлочка» для подвода и отвода тепла находится в торце, рядом с 8-контактным разъёмом питания.

Тут же отметим, что ранее NVIDIA уже выпускала ускоритель A100 с жидкостным охлаждением. Но это была SXM-версия акселератора, применяемая в составе «настольного суперкомпьютера» DGX A100 Station. А для PCIe-версиии NVIDIA A100 уже довольно давно на рынке есть водоблоки от сторонних производителей, например, от известной компании EK Water Blocks.

В целом же решение NVIDIA, пусть пока и не подтверждённое официально, отражает общий тренд на всё более активное применение СЖО в серверном сегменте.

Упоминания о версии NVIDIA A100 с интерфейсом PCI Express 4.0 и 80 Гбайт памяти типа HBM2e начали мелькать в документации разработчика ещё за несколько дней до анонса, поэтому сам факт дебюта этого ускорителя вычислений большим сюрпризом не стал. Новинка предлагает пропускную способность памяти на уровне 2 Тбайт/с.

Источник изображения: NVIDIA

Напомним, до сегодняшнего дня получить NVIDIA A100 с 80 Гбайт памяти можно было только в исполнении SXM4, которое ориентировано на использование в серверных системах. Версия A100 с интерфейсом PCI Express 4.0 до сих пор предлагалась только с 40 Гбайт памяти типа HBM2e. Теперь отставание устранено, и плата с интерфейсом PCI Express 4.0 размещает по соседству графический процессор A100 с архитектурой Ampere и 80 Гбайт памяти типа HBM2e.

Источник изображения: NVIDIA

Выпускаемый по 7-нм технологии компанией TSMC графический процессор NVIDIA A100 содержит 54 млрд транзисторов на кристалле площадью 826 мм², он обладает 6912 ядрами CUDA, 432 тензорными ядрами, и обеспечивает быстродействие до 9,7 терафлопс в операциях с плавающей запятой двойной точности (FP64). Новая версия A100 не только в два раза увеличила объём памяти типа HBM2e, но и подняла на 25 % её пропускную способность — до 2 Тбайт/с. Интерфейс NVLink третьего поколения позволяет объединять подобные ускорители в связки для повышения производительности системы, а технология виртуализации позволяет одному графическому процессору делить физические ресурсы на семь независимых сегментов, что очень удобно для аренды мощностей в облачных системах.