NVIDIA Quantum
Aceleración del futuro del descubrimiento científico.
Descripción
¿Qué es la supercomputación cuántica acelerada?
Las unidades de procesamiento cuántico (QPU) implementan un nuevo modelo de computación con influencia potencial en todos los sectores. Convertir las QPU en ordenadores cuánticos útiles significa integrarlas con superordenadores de IA de última generación. NVIDIA trabaja con los desarrolladores de QPU para construir dichos superordenadores cuánticos útiles y acelerados.
Aceleración de la investigación de computación cuántica
Centro de investigación de computación cuántica acelerada de NVIDIA
El Centro de investigación de computación cuántica acelerada de NVIDIA (NVAQC) es el lugar donde van los qubits para convertirse en superordenadores cuánticos acelerados. Al integrar hardware cuántico de partners con un sistema NVIDIA GB200 NVL72 de vanguardia, el NVAQC ofrece a desarrolladores y académicos los avances necesarios para escalar hardware y aplicaciones de computación cuántica.
Soluciones
Aceleración de la computación cuántica
NVIDIA NVQLink
NVQLink es una arquitectura abierta para integrar todas las modalidades de procesadores cuánticos con supercomputación de IA. NVQLink aporta rendimiento de QEC de baja latencia, alto rendimiento y acelerado por GPU a todo el hardware cuántico. NVQLink proporciona la pieza del rompecabezas que falta para que los creadores de QPU, los proveedores de controladores cuánticos y los centros de supercomputación trabajen juntos para escalar los ordenadores cuánticos a aplicaciones híbridas a escala de utilidades.
NVIDIA CUDA-QX
Los investigadores y desarrolladores cuánticos de una amplia gama de dominios, desde la corrección de errores cuánticos hasta los solucionadores híbridos, utilizan la programación por GPU para acelerar sus aplicaciones. Esto exige bibliotecas altamente optimizadas y específicas de dominio. NVIDIA CUDA-QX, desarrollada sobre NVIDIA CUDA-Q™, es una colección de bibliotecas y herramientas para acelerando la investigación y el desarrollo hacia la supercomputación cuántica acelerada útil.
La descodificación de estadísticas ordenadas por propagación de creencias (BP-OSD) es uno de los enfoques más prometedores para la corrección escalable de errores cuánticos. QEC de CUDA-Q acelera BP-OSD con latencia y rendimiento de vanguardia y ofrece una aceleración de 29 a 35 veces mayor que la de los descodificadores estándar del sector para una sola toma, así como una aceleración adicional de hasta 42 veces para casos de uso de alto rendimiento en los que se necesita descodificar muchos síndromes a la vez.
NVIDIA CUDA-Q
Las aplicaciones aceleradas cuánticas no se ejecutarán exclusivamente en un recurso cuántico, sino que serán de naturaleza híbrida (cuántica y clásica). Para hacer la transición desde el desarrollo de algoritmos por físicos cuánticos al desarrollo de aplicaciones por científicos de dominio, se necesita una plataforma de desarrollo que ofrezca un alto rendimiento, interopere con las aplicaciones y los paradigmas de programación actuales y sea familiar y accesible para los científicos de dominio.
Con un modelo de programación unificado, NVIDIA® CUDA-Q es una de las primeras plataformas de su tipo para ordenadores híbridos cuánticos-clásicos que permite la integración y la programación de QPU, emulación cuántica, GPU y CPU en un solo sistema. CUDA-Q está diseñada pensando en el rendimiento, es de código abierto y proporciona un lenguaje de alto nivel para desarrollar y ejecutar aplicaciones híbridas cuántico-clásicas.
NVIDIA cuQuantum
NVIDIA cuQuantum es un conjunto de bibliotecas de bajo nivel para acelerar la simulación de circuitos cuánticos. cuQuantum es utilizado principalmente por desarrolladores que crean marcos de simulación de circuitos y acelera Cirq, Qiskit, PennyLane y muchos más.
cuQuantum ofrece algoritmos de simulación de circuitos de vector de estado (cuStateVec) y red de tensores (cuTensorNet) con aceleración multiGPU.
El cuQuantum Appliance es un contenedor Docker que consta de marcos comunitarios líderes acelerados por cuQuantum y optimizados para la plataforma NVIDIA.
NVIDIA cuQuantum Appliance está disponible en el catálogo NVIDIA NGC™.
NVIDIA cuPQC
Para garantizar la seguridad y la autenticidad de los datos confidenciales del mundo, ahora es de vital importancia que las organizaciones migren a algoritmos que puedan resistir un ataque de computación cuántica. Este nuevo cifrado cuántico seguro se conoce como criptografía poscuántica (PQC).
NVIDIA cuPQC proporciona implementaciones seguras y aceleradas de los principales algoritmos de PQC, lo que hace avanzar la seguridad de datos contra amenazas de ordenadores cuánticos y permite la investigación criptográfica.
NVIDIA Quantum Cloud
NVIDIA Quantum Cloud da acceso a la plataforma de computación cuántica más potente del mundo a través de las API de Quantum Cloud capaces de ejecutar proyectos CUDA-Q™ en diversos sistemas de GPU NVIDIA.
Recursos
NVIDIA CUDA-Q Academic
Para desarrollar un personal preparado para la computación cuántica, NVIDIA se ha asociado con instituciones académicas para desarrollar recursos educativos a través de la plataforma de desarrollo de software CUDA-Q. CUDA-Q Academic ofrece capacitación tanto para investigadores como para estudiantes universitarios a través de módulos en línea a su propio ritmo, completos con ejercicios de codificación interactivos y vídeos. Los estudiantes adquieren las habilidades necesarias para trabajar con los superordenadores cuánticos acelerados que ejecutarán aplicaciones útiles.
Ecosistema de NVIDIA Quantum
NVIDIA Quantum habilita todo el ecosistema cuántico y algunas de las investigaciones más importantes que tienen lugar hoy en día. Desde empresas emergentes de computación cuántica hasta algunas de las empresas más grandes del mundo, y desde laboratorios académicos y centros de supercomputación hasta empresas de Fortune 500; estamos orgullosos de ayudar a nuestros socios a desarrollar y aprovechar la tecnología cuántica.
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Preguntas frecuentes sobre la computación cuántica
La computación cuántica es una tecnología que cambia el paradigma y aprovecha las leyes de la física cuántica para resolver problemas extremadamente difíciles, problemas tan difíciles que su solución en los superordenadores convencionales requeriría una cantidad imposible de tiempo o recursos.
La pieza central de la computación cuántica es el bit cuántico o qubit. Los bits clásicos solo pueden existir en un estado de 0 o 1, mientras que los qubits pueden existir en una superposición de ambos estados simultáneamente. Esto significa que N qubits en superposición contienen información sobre un número exponencial (2ᴺ) de configuraciones binarias a la vez. Los ordenadores cuánticos explotan además las propiedades cuánticas de entrelazamiento (en el que los qubits se correlacionan de forma que el estado de uno refleje instantáneamente el estado de otro) y la interferencia, lo que permite amplificar ciertas rutas computacionales, mientras que se cancelan otras. En conjunto, estas propiedades permiten un modelo de computación fundamentalmente nuevo.
Los ordenadores clásicos procesan la información utilizando bits que son estrictamente 0 o 1. Todas las operaciones son deterministas y secuenciales en el nivel de bits. Los ordenadores cuánticos utilizan qubits, que pueden representar una superposición de 0 y 1 de forma simultánea, lo que les permite explorar muchas soluciones posibles en paralelo.
Sin embargo, los ordenadores cuánticos no son simplemente ordenadores clásicos «más rápidos». Son aceleradores especializados y adaptados a clases específicas de problemas, como la simulación de la química cuántica, la optimización de sistemas complejos y la descifración o creación de protocolos criptográficos, en los que las máquinas clásicas tienen dificultades incluso a escala de superordenador. Para la mayoría de las tareas de computación cotidianas, el hardware clásico sigue siendo más eficiente. Por este motivo, se espera que los ordenadores cuánticos funcionen como aceleradores junto con los superordenadores clásicos, no como sustitutos.
Se espera que la computación cuántica tenga repercusión en una amplia gama de sectores, como los de defensa, energía, logística, ingeniería, medicina, finanzas y comercio minorista. Las áreas de aplicación clave incluyen:
- Descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales: simulación de sistemas químicos y moleculares complejos para guiar el desarrollo de nuevos medicamentos, baterías, células solares y productos de consumo
- Servicios financieros: estimación más rápida de las métricas de riesgo y las predicciones financieras, lo que permite operaciones más rentables y una gestión de riesgos más precisa
- Optimización: resolver desafíos logísticos complejos, desde las cadenas de suministro globales hasta el análisis genético
- Criptografía y ciberseguridad: capacidades ofensivas y defensivas que redefinen fundamentalmente la ciberdefensa y la seguridad nacional
- IA y aprendizaje automático: procedimientos novedosos que extraen información más profunda de los datos y mejoran la fiabilidad de las predicciones para los responsables de la toma de decisiones
No todos los sectores se beneficiarán por igual o al mismo tiempo. Se espera que las aplicaciones de ciencia química y de materiales vean ventajas tempranas, mientras que otras requerirán hardware cuántico de mayor tamaño y de generación posterior. Es probable que aún no se hayan descubierto las aplicaciones cuánticas más transformadoras.
En la actualidad existen dispositivos de computación cuántica que pueden preparar, manipular y leer cientos, y cada vez más, miles, de qubits. Sin embargo, estos siguen siendo en gran medida experimentales. Los ordenadores cuánticos actuales aún no pueden competir con los superordenadores convencionales en tareas significativas y del mundo real porque sus qubits se ven afectados de forma adversa por el ruido: la interferencia ambiental que corrompe las computaciones.
Los objetivos de relevancia práctica se reflejan en el concepto de computación cuántica a escala de utilidad: el punto en el que un ordenador cuántico puede no solo superar las alternativas clásicas, sino hacerlo de forma rentable en las dimensiones económica, científica, social o medioambiental. Para lograr este objetivo, se requieren avances continuos en hardware cuántico, corrección de errores cuánticos y desarrollo de algoritmos.
Los sistemas cuánticos son extremadamente frágiles. Incluso la más mínima perturbación ambiental (un impulso electromagnético perdido, una vibración o una fluctuación de temperatura) puede introducir errores que corrompen una computación. La corrección de errores cuánticos (QEC) es el conjunto de técnicas utilizadas para proteger la información cuántica de este ruido.
QEC funciona codificando muchos qubits físicos ruidosos en un número menor de qubits lógicos más limpios. Los códigos de corrección de errores supervisan los qubits de forma repetida para detectar dónde se han producido los errores, lo que permite a un ordenador clásico descodificar y corregir los errores en tiempo real. Para que el QEC funcione de verdad, el nivel de ruido en el hardware cuántico debe estar por debajo de una tasa de error «umbral» crítica.
Los ordenadores cuánticos con tolerancia a fallos (FTQC), que implementan activamente QEC, se consideran el «santo grial» del campo, porque solo ellos son capaces de ejecutar los algoritmos grandes y complejos necesarios para aplicaciones verdaderamente útiles. La creación de FTQC requiere una estrecha integración entre los procesadores cuánticos y los superordenadores clásicos de alto rendimiento.
La biblioteca CUDA-Q QEC de NVIDIA acelera uno de los algoritmos de descodificación QEC más prometedores (Descodificación de estadísticas ordenadas por propagación de creencias o BP-OSD) con una aceleración de 29–35 veces en comparación con los descodificadores estándar del sector para un solo disparo, con aceleraciones adicionales de hasta 42 veces para casos de uso de alto rendimiento.
La computación cuántica-clásica híbrida es el modelo en el que los procesadores cuánticos (QPU) y los ordenadores clásicos trabajan conjuntamente, cada uno haciendo lo que mejor hace. El hardware cuántico acelera subrutinas específicas de difícil computación, mientras que los superordenadores clásicos se encargan de la compilación, la calibración, el control, la corrección de errores, el posprocesamiento y otras tareas de apoyo.
Este emparejamiento no es una solución temporal, sino una realidad arquitectónica duradera. Las aplicaciones cuánticas más útiles serán inherentemente híbridas, lo que requerirá hardware clásico y cuántico como parte de un flujo de trabajo más grande. Para ciertas tareas, la comunicación de baja latencia entre los dos es fundamental, lo que significa que las QPU y los procesadores clásicos deben estar físicamente colocados en el mismo lugar.
Esta relación recíproca (en la que los ordenadores cuánticos permiten a los superordenadores resolver nuevas clases de problemas, y los superordenadores permiten a los ordenadores cuánticos funcionar) se conoce como supercomputación acelerada por tecnología cuántica.
NVIDIA está creando la infraestructura de pila completa necesaria para acelerar el desarrollo de superordenadores cuánticos útiles y acelerados. En lugar de crear QPU directamente, NVIDIA se centra en la capa de supercomputación clásica de la que depende el hardware cuántico, proporcionando las plataformas de software, las bibliotecas, las interconexiones y la infraestructura de investigación que necesita todo el ecosistema cuántico.
La cartera de computación cuántica de NVIDIA incluye:
- CUDA-Q: una plataforma de programación híbrida cuántica-clásica de código abierto
- CUDA-QX: bibliotecas específicas de dominio para la corrección de errores cuánticos, solucionadores híbridos y mucho más
- cuQuantum: bibliotecas de simulación de circuitos cuánticos aceleradas por GPU
- NVQLink: una interconexión abierta de alta velocidad para integrar las QPU con superordenadores de IA
- NVIDIA Ising: una familia de modelos de IA y un marco de entrenamiento para automatizar la calibración cuántica y la descodificación con corrección de errores
- cuPQC: implementaciones de criptografía poscuántica acelerada
- NVIDIA Quantum Cloud: acceso basado en la nube a la plataforma de computación cuántica de NVIDIA
- NVAQC: Centro de Investigación de Computación Cuántica Acelerada de NVIDIA
NVIDIA también se asocia con las principales instituciones académicas de todo el mundo a través del programa CUDA-Q Academic para formar a la próxima generación de científicos e ingenieros con conocimientos cuánticos.
NVIDIA CUDA-Q es la primera plataforma de programación unificada del mundo para ordenadores híbridos cuántico-clásicos. Permite a los desarrolladores integrar y programar QPU, emuladores cuánticos, GPU y CPU en un solo sistema y un solo modelo de programación.
Las características clave de CUDA-Q incluyen:
- Programación híbrida unificada: los desarrolladores escriben un solo programa que distribuye el trabajo en todo el hardware cuántico y clásico de forma automática.
- Independiente de la QPU: CUDA-Q puede compilar y ejecutar código en una amplia gama de hardware cuántico de diferentes proveedores.
- Código abierto: la plataforma es de código abierto y está disponible de forma gratuita.
- Soporte de lenguajes de alto nivel: CUDA-Q admite lenguajes familiares como Python y C++, lo que reduce las barreras para los científicos del dominio que no son físicos cuánticos.
CUDA-Q es la base sobre la que NVIDIA construye toda su pila de software cuántico, desde las bibliotecas de corrección de errores hasta el plan de estudios de CUDA-Q Academic.
CUDA-Q Academic es la iniciativa de NVIDIA para crear una fuerza laboral global lista para la cuántica mediante la asociación con universidades e instituciones de investigación para desarrollar recursos educativos basados en la plataforma CUDA-Q. Ofrece módulos de aprendizaje en línea a ritmo individual, completos con ejercicios de codificación interactivos y vídeos, diseñados tanto para investigadores como para estudiantes de pregrado y posgrado. Los estudiantes adquieren las habilidades prácticas necesarias para trabajar con los superordenadores cuánticos acelerados que impulsarán las futuras aplicaciones del mundo real.
El plan de estudios está disponible de forma gratuita a través del repositorio de CUDA-Q Academic en GitHub, y NVIDIA se asocia directamente con instituciones para integrar el contenido en los cursos y programas de investigación.
Las instituciones académicas asociadas actuales incluyen:
Universidad Estatal de Arizona · Universidad Carnegie Mellon · Centro de Información Cuántica de la Universidad Chung Yuan Christian · Dartmouth Engineering · Centro Cuántico ETH Zurich · Universidad de Fordham · IIT Madras · KAUST · Universidad de Mälardalen · Universidad Northwestern · Centro de Supercomputación de Pittsburgh · Universidad Politécnica de Valencia · Universidad de Princeton · Universidad de Purdue · Universidad Robert Morris · Technion – Instituto de Tecnología de Israel · Cátedra TUM de Automatización del Diseño · UC Davis · Laboratorio de Computación Física de la Universidad de Cambridge · Universidad de Chicago · Universidad de Florida · Universidad de Illinois Urbana-Champaign · Universidad de Nevada, Reno · Universidad de Pittsburgh · UPC Barcelona Tech
Los investigadores y educadores interesados en el programa pueden inscribirse para recibir más información.
NVIDIA NVQLink es una arquitectura de interconexión abierta y de alta velocidad diseñada para integrar cualquier tipo de procesador cuántico (QPU) con superordenadores de IA. NVQLink, desarrollado en colaboración con Argonne, Brookhaven, Fermilab, Lawrence Berkeley, Oak Ridge y Sandia National Laboratories, entre otros, proporciona:
- Comunicación de baja latencia y alto rendimiento entre las QPU y las GPU, esencial para la corrección de errores cuánticos en tiempo real y las cargas de trabajo híbridas.
- Universalidad: NVQLink está diseñado para funcionar con todas las modalidades de procesadores cuánticos (superconductor, iones atrapados, átomo neutro, fotónico y otros).
- Arquitectura abierta: los desarrolladores de QPU, los proveedores de controladores cuánticos y los centros de supercomputación pueden interoperar a través de NVQLink.
Los principales centros de supercomputación de todo el mundo ya están adoptando NVQLink para integrar los procesadores cuánticos en sus instalaciones, lo que permite flujos de trabajo cuántico-clásicos a gran escala.
El Centro de Investigación en Computación Cuántica Acelerada de NVIDIA (NVAQC) es una instalación de investigación dedicada (ubicada en Boston) que se centra en acortar el plazo de la computación cuántica útil. El NVAQC integra hardware cuántico asociado con los superchips GB200 NVL72 Grace Blackwell de vanguardia a través de la arquitectura NVIDIA DGX Quantum.
El NVAQC aborda cuatro de los desafíos más apremiantes en la computación cuántica:
- Escalar el hardware cuántico: desarrollar la infraestructura de supercomputación de IA necesaria para controlar y operar QPU a gran escala
- Corrección de errores cuánticos: uso de la descodificación acelerada por GPU para hacer viable la corrección de errores cuánticos en tiempo real
- Simulación de nuevos diseños de QPU: ejecución de simulaciones de hardware integrales para iterar rápidamente en mejores diseños de qubits
- Desarrollo de algoritmos híbridos: colocar hardware cuántico y clásico para que los investigadores puedan crear y probar aplicaciones verdaderamente híbridas
Los socios actuales de NVAQC incluyen Quantinuum, QuEra, Quantum Machines y EQuS (Engineering Quantum Systems at MIT).
La criptografía poscuántica (PQC) se refiere a los algoritmos de cifrado diseñados para resistir los ataques de futuros ordenadores cuánticos. Los estándares de cifrado ampliamente utilizados en la actualidad (como RSA y la criptografía de curva elíptica) son potencialmente vulnerables a los algoritmos cuánticos como el algoritmo de Shor, que podría romperlos mucho más rápido que cualquier ordenador clásico.
Las organizaciones deben empezar a migrar a algoritmos cuánticamente seguros ahora (antes de que lleguen los ordenadores cuánticos con tolerancia a fallos) para proteger los datos confidenciales que tengan requisitos de confidencialidad a largo plazo (una estrategia a veces denominada «cosechar ahora y descifrar más tarde»).
La biblioteca cuPQC de NVIDIA proporciona implementaciones seguras y aceleradas por GPU de los principales algoritmos de PQC avalados por el NIST, lo que mejora la seguridad de los datos frente a la amenaza cuántica y permite la investigación criptográfica a escala.
NVIDIA Ising es una familia de modelos, un marco de entrenamiento y una guía de referencia para crear e implementar IA específicamente para la computación cuántica. Está diseñado para que los expertos en computación cuántica puedan aprovechar la tecnología de IA de vanguardia sin necesidad de conocimientos especializados en el ámbito del aprendizaje automático, lo que elimina una barrera significativa para los desarrolladores y operadores de QPU que están familiarizados con la física cuántica, pero no necesariamente con el deep learning.
Ising aborda dos de los desafíos de ingeniería a corto plazo más difíciles en el camino hacia los ordenadores cuánticos con tolerancia a fallos:
Calibración cuántica (Ising Calibration)
Los procesadores cuánticos requieren una calibración continua y precisa, un proceso de ajuste de hardware que requiere mucha mano de obra para minimizar el ruido y mantener la fidelidad de qubits. Ising Calibration 1 es un modelo de visión-lenguaje (VLM) que se puede implementar dentro de un flujo de trabajo de agentes para automatizar la preparación y la recalibración de los procesadores cuánticos. El agente evalúa los resultados experimentales de la QPU y ajusta los parámetros en consecuencia, lo que reduce drásticamente el esfuerzo manual necesario para mantener un ordenador cuántico funcionando al máximo rendimiento.
En la prueba de referencia QCalEval (el conjunto de evaluación publicado de NVIDIA para modelos de calibración cuántica), Ising Calibration 1 supera a los principales modelos de frontera de propósito general: obtiene una puntuación un 3,27 % mejor que Gemini, un 9,68 % mejor que Claude Opus y un 14,5 % mejor que GPT.
Descodificación de corrección de errores cuánticos (Ising Decoding)
La corrección de errores en tiempo real es uno de los requisitos más exigentes desde el punto de vista computacional para los ordenadores cuánticos con tolerancia a fallos. Cada vez que se ejecuta el ciclo de código QEC, un descodificador clásico debe procesar los datos de síndrome resultantes e identificar los errores con la rapidez suficiente para seguir el ritmo de la QPU. Ising Decoder SurfaceCode 1 proporciona dos variantes ajustadas a las diferentes necesidades operativas:
- Variante rápida: latencia 2,5 veces menor y precisión 1,1 veces mayor que PyMatching (el descodificador estándar del sector) para la distancia de código de superficie d = 13 con una tasa de error p = 0,003
- Variante precisa: latencia 2,3 veces menor y precisión 1,5 veces mayor que PyMatching en las mismas condiciones
Lo más importante es que Ising Decoding también incluye un marco de entrenamiento para que los desarrolladores de QPU puedan ajustar modelos de descodificadores a las características de ruido específicas de su propio hardware, en lugar de depender de modelos genéricos.
Primeros pasos
Los modelos de NVIDIA Ising están disponibles a través de las API de NVIDIA NIM™ (para la inferencia en la nube), Hugging Face (para la descarga y el ajuste preciso) y GitHub (para el código de entrenamiento y tutoriales). El marco se integra con NVIDIA CUDA-Q QEC para los flujos de trabajo de descodificación en tiempo real y utiliza cuQuantum cuStabilizer junto con PyTorch para el entrenamiento de modelos.
NVIDIA ofrece varias rampas de incorporación para desarrolladores, investigadores y estudiantes:
- CUDA-Q: disponible como software de código abierto con documentación, tutoriales y una comunidad en crecimiento
- CUDA-QX: bibliotecas específicas del dominio para QEC, solucionadores híbridos y mucho más
- cuQuantum: SDK de simulación de circuitos acelerada por GPU para desarrolladores que crean marcos de simulación cuántica, disponible a través del catálogo de NGC
- NVIDIA Quantum Cloud: acceso anticipado a las API de computación cuántica basadas en la nube para ejecutar proyectos de CUDA-Q en sistemas de GPU NVIDIA
- CUDA-Q Academic: entrenamiento a ritmo individual para estudiantes e investigadores; consulte las preguntas frecuentes anteriores para obtener información completa
- Centro de recursos: blogs, grabaciones de sesiones de la GTC, informes técnicos y tutoriales disponibles en el Centro de Recursos de Computación Cuántica de NVIDIA