Google sử dụng siêu máy tính Nvidia Eos để thiết kế bộ xử lý điện toán lượng tử
Bộ phận AI lượng tử của Google sử dụng siêu máy tính Eos của Nvidia để tăng tốc thiết kế các thành phần lượng tử.
Nvidia, hãng chip trí tuệ nhân tạo (AI) số 1 thế giới, đang hợp tác với Google để theo đuổi một công nghệ khác từng có trong khoa học viễn tưởng: điện toán lượng tử.
Bộ phận Quantum AI của Google sẽ sử dụng siêu máy tính Eos của Nvidia để tăng tốc thiết kế các thành phần lượng tử, hai công ty đã công bố trong một tuyên bố vào ngày 18 tháng 11.
Nhánh điện toán này nhằm mục đích sử dụng cơ học lượng tử để tạo ra những cỗ máy nhanh hơn nhiều so với công nghệ dựa trên chất bán dẫn hiện tại.
Công ty có vốn hóa lớn nhất thế giới tin rằng công nghệ này sẽ giúp Google giải quyết được một bài toán khó.
Giffre Vidal, nhà khoa học nghiên cứu tại Google Quantum AI cho biết: “Việc phát triển máy tính lượng tử hữu ích về mặt thương mại chỉ khả thi nếu chúng ta có thể mở rộng quy mô phần cứng lượng tử trong khi kiểm soát tiếng ồn”.
Để giúp thực hiện điều này, Nvidia đang cung cấp một siêu máy tính được trang bị chip tăng tốc AI.
Những tính toán như vậy trước đây rất tốn kém và tốn thời gian.
Nỗ lực của Google là một trong nhiều thông báo mà Nvidia đưa ra trong tuần này tại SC24 (Điện toán, Mạng, Lưu trữ và Phân tích hiệu suất cao) ở Atlanta, Georgia (Hoa Kỳ).
Điện toán lượng tử là một lĩnh vực công nghệ máy tính sử dụng các nguyên lý cơ học lượng tử để xử lý thông tin.
Siêu vị trí
Một qubit có thể tồn tại đồng thời ở cả trạng thái 0 và 1 chứ không chỉ một trạng thái như bit truyền thống.
Sự can thiệp
Hai hoặc nhiều qubit có thể "vướng" vào nhau, nghĩa là trạng thái của một qubit phụ thuộc vào trạng thái của qubit kia, bất kể khoảng cách giữa chúng.
Giao thoa lượng tử
Điện toán lượng tử sử dụng sự can thiệp này để tối đa hóa khả năng thu được kết quả chính xác và giảm thiểu khả năng thu được kết quả sai.
Các ứng dụng tiềm năng của điện toán lượng tử
Dù vẫn còn ở giai đoạn sơ khai nhưng điện toán lượng tử hứa hẹn sẽ mang đến những đột phá trong nhiều lĩnh vực.
Mô phỏng phân tử và vật liệu: Hỗ trợ phát triển các loại thuốc, hóa chất và vật liệu mới.
Tối ưu hóa: Giải quyết các vấn đề phức tạp trong quản lý hậu cần, tài chính và chuỗi cung ứng.
Mật mã học: Vừa phá vỡ các hệ thống mã hóa hiện có vừa tạo ra các hệ thống mã hóa an toàn hơn.
Trí tuệ nhân tạo: Đào tạo mô hình AI và tăng tốc xử lý dữ liệu lớn.
Bài kiểm tra
Tiếng ồn và lỗi: Qubit rất nhạy cảm với môi trường, dễ bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn dẫn đến kết quả sai lệch.
Khả năng mở rộng: Hiện tại, việc tạo ra các hệ thống lượng tử lớn, đáng tin cậy và ổn định vẫn là một thách thức lớn.
Chi phí: Điện toán lượng tử yêu cầu các phương pháp làm mát đặc biệt và điều kiện môi trường nghiêm ngặt, dẫn đến chi phí cao.
Mặc dù còn nhiều hạn chế nhưng điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa công nghệ trong tương lai.
Chip Blackwell của Nvidia gặp vấn đề khi triển khai trên máy chủ.
Reuters đưa tin, từng được kỳ vọng là một bước tiến lớn trong công nghệ AI, dòng chip mới của Blackwell đang gặp phải vấn đề quá nhiệt khi triển khai tới các máy chủ.
Vấn đề này không chỉ đặt ra những câu hỏi lớn về các đối tác lớn như Google, Microsoft và Meta Platforms mà còn về khả năng của NVIDIA trong việc đáp ứng kỳ vọng của thị trường trong lĩnh vực AI tiên tiến.
Vào tháng 3, Nivea công bố tạo ra dòng Blackwell với những tiến bộ về xử lý đồ họa và công nghệ AI.
Tuy nhiên, NVIDIA đã gặp phải một số sự chậm trễ trong việc vận chuyển Blackwell.
Theo trang dữ liệu của mình, Blackwell đang gặp sự cố tích hợp với máy chủ của mình.
Sự kiện quá nóng này có thể tác động tiêu cực đến danh tiếng của Nvidia, đặc biệt khi thị trường đặt nhiều kỳ vọng vào Blackwell.
Để bắt kịp xu hướng phát triển công nghệ, các trung tâm dữ liệu AI yêu cầu tích hợp nhanh chóng và hiệu quả.
Thị trường chip AI ngày càng trở nên cạnh tranh, có sự tham gia của các đối thủ như AMD, Intel và các công ty khởi nghiệp.
Một số chuyên gia cho rằng vấn đề nóng lên của Blackwell có thể được giải thích bởi hai yếu tố chính.
Theo nguồn tin, Navidi đã nhiều lần phải yêu cầu nhà cung cấp thay đổi thiết kế kệ, gây ra sự chậm trễ trong việc phát triển và phân phối sản phẩm.
Đại diện của Nvidia cho biết công ty đang làm việc với các nhà cung cấp lớn như một phần của quá trình phát triển và kỹ thuật.
Bất chấp những thách thức về mặt kỹ thuật, Nvidia vẫn giữ vị trí dẫn đầu trong ngành AI.
Nếu các vấn đề được giải quyết kịp thời, Blackwell AI là một bước tiến lớn trong việc cải thiện hiệu suất của trung tâm dữ liệu.
0 Comments