Jak sztuczna inteligencja, obliczenia kwantowe i klasyczne zmieniają oblicze superkomputerów

(Dan Tri) - Jack Dongarra, znany jako „ojciec superkomputerów i oprogramowania naukowego”, właśnie nakreślił obiecującą przyszłość wysokowydajnych komputerów.

Jako laureat Nagrody Turinga z 2021 r. (znanej również jako Nagroda Nobla w dziedzinie informatyki) i jeden z założycieli listy 500 najpotężniejszych superkomputerów na świecie, Dongarra podziela poglądy na temat przyszłości superkomputerów, które stanowią ważny przewodnik zarówno dla społeczności naukowej , jak i dla całej branży.

Komputery hybrydowe – rozwiązania na przyszłość

Według Dongarry następna generacja superkomputerów nie będzie po prostu ulepszeniem tradycyjnego sprzętu, ale inteligentnym połączeniem klasycznych systemów komputerowych z technologią kwantową i sztuczną inteligencją (AI).

Uważa się, że jest to decydujący krok w kierunku przekroczenia obecnych ograniczeń prawa Moore’a, w sytuacji, gdy miniaturyzacja tranzystorów osiągnęła już niemal fizyczną barierę.

Dongarra podkreśla, że ​​przyszłość superkomputerów nie leży w całkowitym zastąpieniu klasycznych systemów komputerami kwantowymi, lecz w harmonijnym połączeniu obu tych technologii.

Opisuje ten hybrydowy system jako wielowarstwową maszynę obliczeniową, w której każdy komponent będzie wykonywał zadania najlepiej odpowiadające jego cechom.

W wizji Dongarry jednostki przetwarzania kwantowego (QPU) działałyby jako „specjalistyczne akceleratory” służące do rozwiązywania złożonych problemów optymalizacyjnych, w szczególności w symulacjach molekularnych mających na celu odkrywanie nowych leków lub materiałów.

Te problemy są wykładniczo złożone, co sprawia, że ​​trudno je rozwiązać nawet najpotężniejszym superkomputerom. Jednak komputery kwantowe, które wykorzystują superpozycję kwantową i efekty splątania, radzą sobie z nimi znacznie wydajniej.

Tymczasem tradycyjne procesory CPU i GPU nadal będą obsługiwać główne zadania obliczeniowe, przetwarzając duże zbiory danych i realizując algorytmy AI. Ten rozsądny podział zadań nie tylko optymalizuje wydajność, ale także pomaga w pełni wykorzystać mocne strony każdego typu procesora.

Jedną z najbardziej unikatowych perspektyw Dongarry jest rola sztucznej inteligencji w systemie superkomputerów przyszłości. Postrzega on sztuczną inteligencję nie jako prostą aplikację działającą na superkomputerze, ale jako „klej”, który łączy i koordynuje cały system.

Jack Dongarra odgrywa kluczową rolę w dziedzinie obliczeń o wysokiej wydajności (zdjęcie: Departament Energii USA).

Według Dongarry, sztuczna inteligencja będzie optymalizować superkomputery w czasie rzeczywistym, wykorzystując techniki modelowania predykcyjnego do inteligentnego przydzielania zasobów. System będzie w stanie automatycznie decydować, kiedy używać klasycznych procesorów, kiedy przełączać się na jednostki QPU i jak koordynować je w celu uzyskania optymalnej wydajności.

Wizja ta jest realizowana poprzez wiele pionierskich projektów.

Gigant branży półprzewodników, firma Nvidia, oraz firma Quantum Machines właśnie zaprezentowali system DGX Quantum, który w zaledwie kilka mikrosekund ściśle łączy kontrolery kwantowe z superchipami AI.

System umożliwia korekcję błędów kwantowych w czasie rzeczywistym i kalibrację procesora kwantowego opartą na sztucznej inteligencji, otwierając nowe możliwości dla hybrydowych zastosowań kwantowo-klasycznych.

Nowe wyzwania w globalnym wyścigu technologicznym

Dongarra nie unikał także dyskusji o wyzwaniach stojących przed branżą superkomputerów, takich jak brak funduszy na badania i presja międzynarodowej konkurencji, zwłaszcza ze strony Chin.

Ostatnie osiągnięcia Chin na tym polu, takie jak komputer kwantowy Jiuzhang, który może wykonywać zadania 180 milionów razy szybciej niż najpotężniejszy superkomputer, czy procesor kwantowy Zuchongzhi 3.0 ze 105 kubitami, stały się sygnałem ostrzegawczym dla krajów zachodnich.

Chiński komputer kwantowy Jiuzhang może wykonywać zadania 180 milionów razy szybciej niż najpotężniejszy superkomputer (zdjęcie: Spectrum)

Przyznanie w tym roku nagrody Jacka Dongarry Early Career Award dr. Lin Ganowi z Uniwersytetu Tsinghua (Chiny) za jego wkład w rozwój algorytmów HPC łączących systemy klasyczne i kwantowe dodatkowo potwierdza globalny charakter tego wyścigu.

Dongarra wzywa do zacieśnienia współpracy międzynarodowej poprzez organizacje takie jak North American Artificial Intelligence (NAAI), do której niedawno dołączył, w celu promowania etycznej integracji sztucznej inteligencji z superkomputerami.

Dongarra wskazuje na równie istotne wyzwania w rozwoju zasobów ludzkich. Nadal brakuje utalentowanych osób z interdyscyplinarną wiedzą specjalistyczną w dziedzinie sztucznej inteligencji, obliczeń kwantowych i HPC.

Chociaż inicjatywy takie jak Texas Quantum Program poszerzają pulę talentów, to do powszechnej gotowości wciąż daleka droga.

Co więcej, integracja sztucznej inteligencji (AI), systemów HPC i technologii kwantowych w ramach ujednoliconych przepływów pracy wymaga skomplikowanej koordynacji infrastruktury, co spowalnia wdrażanie. Cyberbezpieczeństwo staje się coraz bardziej złożone, ponieważ te hybrydowe systemy mogą być atakowane z wielu stron.

Przełomowe aplikacje czekają

Potencjał hybrydowych systemów superkomputerowych nie jest jedynie teoretyczny. Praktyczne zastosowania rozwijają się w szybkim tempie, od odkrywania leków, przez modelowanie klimatu, po optymalizację finansową i rozwój zaawansowanych materiałów.

W medycynie systemy hybrydowe umożliwiają symulację złożonych reakcji molekularnych, co pozwala na szybsze i dokładniejsze odkrywanie nowych związków farmaceutycznych.

Jeśli chodzi o zmiany klimatu, możliwość przetwarzania globalnych modeli klimatycznych w wysokiej rozdzielczości pomoże naukowcom lepiej przewidywać ekstremalne zjawiska pogodowe i reagować na nie.

W finansach algorytmy optymalizacji kwantowej mogą zrewolucjonizować analizę ryzyka i zarządzanie portfelem. W badaniach nad materiałami, możliwość symulacji struktury atomowej na niespotykanym dotąd poziomie może utorować drogę do materiałów nadprzewodzących, baterii wysokoenergetycznych i zaawansowanych stopów.

Aby zrealizować tę wizję, Dongarra podkreślił wagę zbudowania odpowiedniej infrastruktury. Obejmuje ona nie tylko zaawansowany sprzęt, ale także oprogramowanie pośredniczące, umożliwiające integrację obwodów kwantowych z klasycznymi zasobami obliczeniowymi.

Japoński superkomputer ABCI-Q (zdjęcie: Wccftech).

Centra superkomputerowe na całym świecie aktywnie wdrażają tę hybrydową infrastrukturę. Japońskie Globalne Centrum Badań i Rozwoju Technologii Biznesowych Sztucznej Inteligencji Kwantowej (G-QuAT) z superkomputerem ABCI-Q wyposażonym w 2020 procesorów graficznych Nvidia H100, zintegrowanych z nadprzewodzącymi procesorami kwantowymi Fujitsu, procesorami QuEra dla atomów neutralnych i procesorami fotonicznymi OptQC.

Podobnie, europejskie projekty, takie jak niemiecki superkomputer Jupiter, japoński Fugaku i polski PCSS, rozpoczęły integrację sprzętu do obliczeń kwantowych. Ogłoszenie przez Danię planów budowy superkomputera kwantowego Magne, początkowo wyposażonego w 50 kubitów logicznych, we współpracy z Microsoft i Atom Computing, również odzwierciedla ten globalny trend.

Przygotuj się na nową erę, która się zaczyna

Dongarra przewiduje, że w latach 2025–2030 nastąpi eksplozja zastosowań hybrydowych sztucznej inteligencji i technologii kwantowej.

Początkowe przypadki użycia będą obejmować kwantowe sieci adwersarskie generujące rozwiązania do odkrywania leków, uczenie przez wzmacnianie wspomagane przez podprogramy kwantowe oraz wspomagane kwantowo rozwiązania optymalizacyjne stosowane do rozwiązywania rzeczywistych problemów logistycznych.

IBM, dzięki swojemu planowi rozwoju technologii kwantowych, spodziewa się w tym roku znaczących przełomów, które usuną niektóre z największych barier stojących na drodze do skalowania sprzętu kwantowego.

Do 2026 roku układ Kookaburra firmy IBM stworzy system składający się z 4158 kubitów, co będzie stanowić ogromny krok naprzód w zakresie możliwości obliczeń kwantowych.

Wizja Jacka Dongarry dotycząca przyszłości superkomputerów to nie tylko naukowa prognoza, ale także wezwanie do działania. Połączenie obliczeń klasycznych, kwantowych i sztucznej inteligencji stworzy niespotykane dotąd możliwości obliczeniowe, otwierając drogę do rozwiązania największych wyzwań ludzkości.

Jak powiedział Jack Dongarra, wkraczamy w nową erę informatyki, w której granice między tym, co możliwe, a tym, co niemożliwe, zostaną całkowicie przedefiniowane. Pytanie nie brzmi, czy to się stanie, ale czy jesteśmy gotowi to wykorzystać.

Source: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/cach-ai-luong-tu-va-tinh-toan-co-dien-dinh-hinh-lai-sieu-may-tinh-20250807140924177.htm