量子コンピューティング向けシステム

量子コンピュータは、開発と活用事例が確実に蓄えられ、クラウドサービスでの量子コンピュータの利用も活発化しています。特に組合せ最適化に関するアプリケーションは、実際の業務として利用される例も増えています。
古典コンピュータとのハイブリット利用も成果を上げはじめています。またNVIDIA GPUとNEC SX-AuroraによるHPC計算のプラットホームは、量子コンピュータのエミュレーション環境として、ゲート型・アニーリング型の両方も活用できます。TensorFlow Quantumなど、量子機械学習向けライブラリなどもリリースされています。
量子コンピュータは現在のコンピュータを置き換えるものではなく、お互いの特性を生かして適材適所で組み合わせてハイブリッドに利用されていくものと考えられています。

量子ビットが少ない現状では特に、量子コンピュータと古典コンピュータのハイブリッド利用は有効です。前処理や、問題を細かく分割して量子コンピュータで実行した後で集約したりするアプローチもよく見られます。
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また、物性にかかわる分野で大きな分子を想定するとき、下位として安定した部分を取り除き繰り返し処理するようなアルゴリズムでは、繰り返し処理を現在のコンピュータ（古典コンピュータ）で行います。AIや記入などの分野でも、量子コンピュータ（QPU)と古典コンピュータのハイブリッドなアルゴリズムの可能性は高いと思われます。
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GPUによるアクセアレートによる量子回路シミュレータに加え、シミュレータも量子コンピュータも同等に扱え、更に古典コンピュータによるHPCクラスタも扱えるプラットフォームがあれば、様々な研究者やエンジニアに非常に有効だと思われます。

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HPC用ベクトル演算マシン
■ CPU：Xeon® Silver 4310 × 1
■ メモリ：64GB
■ ベクトルエンジン：Type 20B （8Core,48GB MEM） × 1
■ HDD：2TB × 1
■ NEC Vector Annealingソフトウェア × 1
※ホスト構成、ベクトルエンジンの枚数はカスタマイズ可能です。
■ 1年間ハードウェア＆ソフトウェア保守
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NEC Vector Annealing ソフトウェア
● アニーリング処理に適した独自開発のアルゴリズムと
　 ベクトルコンピュータにより超高速に処理
● 10万量子ビット相当の大規模な組み合わせ最適化問題に対応
　・ビッグデータ／AIソフトウェアと連携したアプリケーションを
　 容易に開発可能
　・８VE構成の場合は30万量子ビット相当まで対応可能
● インターネット未接続のネットワーク環境で利用可能

 

 

 

 

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HPC／AI用 GPU演算サーバ（オンプレCPU＋GPU版）
■ CPU：Xeon® Silver 4310（12コア、2.1GHz） × 1
■ メモリ：256GB DDR4 ECC
■ GPU：NVIDIA H100 × 1
■ HDD：4TB × 1
■ SSD：480GB × 2　※RAID1
■ TYTAN SDK一式　※マニュアル＆サンプルプログラム
■ ライセンス期間：３か月／講習３回付き
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TYTAN SDK ＋ NQSソルバ
● アニーリング処理に適した独自開発のアルゴリズムにより
　 超高速に処理
● 10万量子ビット相当の大規模な組み合わせ最適化問題に対応
　・ビッグデータ／AIソフトウェアと連携したアプリケーションを
　 容易に開発可能
● インターネット未接続のネットワーク環境で利用可能
＊オンプレCPU版／オンプレCPU＋GPU版（ライセンス2か月／講習２回）／クラウド版もございます。

 

 

 

 

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GPU大規模クラスタマシン
■ CPU：AMD EPYC 9654（96コア、2.4GHz）× 2
■ メモリ：1536GB
■ GPU：NVIDIA H100 × 8
■ HDD：2TB × 1
■ NVIDIA cuQuantum Appliance
※オプション：Singularity、Qulacs、Jupyter Lab/Notebook環境
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NVIDIA cuQuantum Appliance
● NVIDIA cuQuantum：量子回路シミュレーションを
　 GPUで加速できるソフトウェア開発キット
● 状態ベクトルおよびテンソルネットワーク手法に基づき、
　 NVIDIA製GPUを使って量子回路シミュレーションを高速化
● NVIDIA cuQuantumを簡単に利用できるようデプロイ可能な
　 ソフトウェアとしてコンテナ化

 

 

 

 

 

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GPUアクセラレート可能な３種類の
量子回路シミュレータもご用意

　　─ 量子コンピュータ スターターパッケージ ─
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量子コンピュータのアプリケーションの開発には、量子回路のより良いアルゴリズム開発が求められます。有力な量子回路のシミュレーション環境に加え、量子コンピューティング フレームワークとして、Googleの開発したCirqとIBMのQiskitを導入しています。
また、Python環境とJupyter Notebookなども導入しています。

 

【導入量子回路シミュレータ】
■ Qsim・Qiskit Aer ＋cuQuantum
cuQuantumはTensorCore演算を利用するNVIDIAのSDKです。状態ベクトルおよびテンソルネットワーク手法に基づき、NVIDIA製GPUを使って、量子回路シミュレーションを高速化します。
QsimとQiskit-aerは、cuQuantumに対応した量子回路シミュレータです。
■ Qulacs
NVIDIA GPUにも対応し、
最速をうたう量子回路シミュレータです。NVIDIA GPUとCUDAにも対応しています。
大阪大学藤井教授らにより
開発されました。
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　　 量子ソフトウェア開発環境　アプライアンス製品

Atos Quantum Learning Machine

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仏 Atos社のQLMは、本格的に量子コンピュータのご利用を想定している方に、もってこいの、ソフトウエア開発および量子シミュレーションのアプライアンス製品です。
最大40キュービットをシミュレート可能な量子ソフトウェア開発環境です。
量子ハードウェアのベンダーロックインを回避するユニバーサルな量子プログラミング環境とシミュレーターを備えています。

 

 

 

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