Kuantum bilgisayarlar son on yılda büyük bir ilerleme kaydetmiş olsalar da pratik kullanım alanları bugün hâlâ oldukça sınırlı. Diğer yandan klasik süper bilgisayarlar ise devasa veri kümelerini işleyebilme gücüne rağmen kuantum avantajı gerektiren bazı problemlerle baş etmekte zorlanıyorlar. Bu da ikisinin gücünü bir araya getirecek hibrit mimarilere yönelik bir ihtiyaç ortaya çıkarıyor. Bu ihtiyacı karşılayacak firma ise Nvidia olacak gibi görünüyor. NVIDIA’nın Uluslararası Yüksek Performans Bilgisayar Fuarı’nda duyurduğu yeni NVQLink platformu, bu hibrit mimari arayışına çözüm olmayı hedefliyor.
Nvidia CEO’su Jensen Huang’ın “kuantum ve klasik süper bilgisayarları birbirine bağlayan Rosetta Taşı” diye nitelendirdiği NVQLink, kuantum işlemcileri yüksek performanslı GPU’larla doğrudan konuşturmayı sağlayan açık bir sistem mimarisi olarak tasarlandı. Şimdiden dünya çapında bir düzineden fazla süper bilgisayar merkezi bu mimariyi benimsemeye hazırlanıyor. Platformun en dikkat çekici entegrasyonlarından biri ise Quantinuum’un yeni duyurduğu Helios kuantum bilgisayarıyla olacak. Quantinuum, gelecekteki tüm sistemlerinde NVIDIA GPU’larıyla NVQLink üzerinden hibrit iş akışlarını destekleyeceğini açıkladı.
Nvidia-Quantinuum İş Birliği, Hata Düzeltmede Rekor Hız Sağladı
Nvidia ve Quantinuum yalnızca yeni bir ortaklığa imza atmakla kalmadı; aynı zamanda kuantum hata düzeltme konusunda bugüne kadarki en etkileyici teknik sonuçlardan birini de paylaştı. İki ekip, NVIDIA GH200 Grace Hopper işlemcilerini Helios sistemine bağlayarak ölçeklenebilir kuantum LDPC (düşük yoğunluklu eşlik kontrolü) kodlarının gerçek zamanlı çözümlemesini gerçekleştirdi. Bu işlem sırasında hata düzeltme döngüsünde gereksinim olan 2 milisaniyelik eşiğin çok altına inilerek 67 mikrosaniyelik tepki süresi elde edildi. Bu, şimdiye kadar alanın ulaştığı en hızlı gerçek zamanlı hata düzeltme performansı olarak kayda geçti.
Ek olarak, Helios kontrol motoruna entegre edilen NVIDIA GPU tabanlı çözümleyici, gerçekleştirilen deneylerde işlemlerin mantıksal doğruluğunu %3’ün üzerinde artırdı. Örneğin Bring’s kodu kullanılarak sekiz mantıksal kubitin 30 fiziksel kubite kodlandığı senaryoda, üç düzeltme turu sonunda hata oranı %4,95’ten %0,925’e düştü. Bu da yaklaşık 5,4 katlık bir iyileşme anlamına geliyor ve kuantum bilgisayarların pratik uygulamalara yaklaşması açısından önemli bir eşik olarak değerlendiriliyor. Elde edilen performans kazanımlarının arkasında NVQLink’in sunduğu teknik altyapı yatıyor. Sistem, yapay zekâ işlemlerinde kullanılan FP4 hassasiyetinde toplam 40 petaflop işlem gücü sunuyor; bu, saniyede 40 katrilyon işlem anlamına geliyor ve GPU’ların kuantum bilgisayardan gelen veriyi neredeyse anında işleyebilmesini sağlıyor.
Ayrıca GPU ile kuantum işlemci (QPU) arasındaki veri hattı, 400 gigabit/saniyelik oldukça yüksek bir bant genişliğine sahip. Bu sayede iki sistem arasında devasa miktarda verinin çok hızlı aktarılması mümkün oluyor. Veri iletimindeki gecikme süresi 4 mikrosaniyenin altında, yani milyonda dört saniyeden daha kısa. Bu düzeyde düşük gecikme, gerçek zamanlı hata düzeltme gibi milisaniyelik hassasiyet isteyen uygulamalar için kritik öneme sahip.
Bunun yanında NVQLink’in RDMA over Converged Ethernet (bir tür gelişmiş, doğrudan bellek erişimi sağlayan ağ teknolojisi) kullanması, araştırmacıların klasik GPU kaynaklarını sistem büyüdükçe kolayca ölçekleyebilmesine imkân tanıyor. Yani kuantum işlemciler daha fazla kübit ve daha karmaşık devrelerle genişledikçe, klasik bilgisayar tarafındaki GPU gücü de aynı hızda artırılabiliyor. Böylece hibrit kuantum–klasik mimari, donanım büyüdükçe performans kaybetmeden çalışmaya devam ediyor.
Nvidia ve Quantinuum’un ortaya koyduğu sonuçlar, uzun zamanda teori aşamasında kalan bu hibrit yaklaşımın artık laboratuvar deneylerinden çıkıp kurumsal ve bilimsel altyapılara entegre olmaya hazır hâle geldiğini gösteriyor. Eğer bu eğilim aynı hızla devam ederse, kuantum bilgisayarların pratik değer üretme süreci beklenenden çok daha erken gerçekleşebilir.
Kaynak : https://www.donanimhaber.com/nvidia-nvqlink-kuantum-bilgisayarlara-gpu-entegrasyonu-sagliyor–198701
