IBM оголосила, що планує розширити свої квантові амбіції і переглянув дорожню карту з ще більш амбітною метою, «Експлуатувати 4000-кубітну систему до 2025 року». Створення пристрою, який фактично фіксує поведінку атомів і може використовувати цю поведінку для вирішення деяких з найскладніших проблем нашого часу, може здатися неможливим, якщо ви обмежите своє мислення знайомим світом обчислень.
Через кілька днів після продажу підрозділу Watson Health IBM оголосила, що нова модель її мейнфреймів серії Z з’явиться «до кінця першої половини» 2022 року, зазначивши, що дебют команди стане джерелом збільшення доходу для компанія інфраструктурний бізнес компанії.
Ця новина стала предметом обговорення в галузі, оскільки Big Blue, здавалося, «відходить» від цих «великих старих систем», щоб зосередитися на більш прибутковому бізнесі, як-от гібридна хмара та штучний інтелект (AI). Однак у компанії запевнили інвесторів, що «деякі» клієнти все ж зацікавлені.
За словами IBM, ринок мейнфреймів все ще існує і забезпечує компанії довгоочікуваний приріст доходу. Для цього вона готує новий цикл мейнфреймів до кінця першого півріччя.
Про це було оголошено в понеділок під час конференц-дзвінка Big Blue за четвертий квартал 2021 року. Під час розмови фінансовий директор Джеймс Кавано припустив, що новий випуск матиме позитивний вплив на дохід IBM, який склав 16,700 мільярдів доларів у кварталі та 57,000-35,000 мільярдів доларів за рік.
Через сорок років після того, як почала займатися квантовими обчисленнями, IBM готова винести цю технологію з лабораторії та в більш практичні застосування, як-от суперкомп’ютер! Компанія вже пройшла ряд етапів розвитку з моменту випуску своєї попередньої квантової дорожньої карти в 2020 році, включаючи 127-кубітний процесор Eagle з використанням квантових схем і API Qiskit.
Для цього потрібно IBM планує спочатку отримати кілька наборів процесорів, щоб взаємодіяти один з одним паралельно і послідовно. Це повинно призвести до розробки кращих схем пом’якшення помилок і кращої координації між процесорами, двох необхідних елементів для практичних квантових комп’ютерів завтрашнього дня.
На додачу до цього, IBM розробляє та реалізує з’єднувачі на рівні мікросхем, який, за словами компанії, «тісно з’єднає декілька мікросхем разом, щоб ефективно утворити єдиний більший процесор», а потім побудує квантові комунікаційні канали для з’єднання цих більших мультипроцесорів, навіть у більших кластерах: по суті, об’єднавши все більші групи процесорів разом. поки вони не утворюють функціональну модульну обчислювальну платформу з 4000 кубітами.
Як такий, На початку цього року IBM випустила набір готових до використання програмних примітивів, «попередньо створені програми, які дозволяють розробникам легко отримати доступ до результатів квантових розрахунків, не вимагаючи складного розуміння апаратного забезпечення», за словами суспільства. IBM має намір розширити цей набір програм у 2023 році, дозволивши розробникам запускати їх на розпаралених квантових процесорах.
Ці робочі процеси розбиратимуть певну проблему, розбиватимуть її на менші квантові та класичні програми, оброблятимуть ці процеси паралельно чи послідовно, залежно від того, що є найефективнішим, а потім використовують рівень оркестровки, щоб «зв’язати» всі ці різні робочі процеси разом. когерентний результат, який зможуть зрозуміти звичайні комп’ютери. IBM називає свою власну інфраструктуру складання Quantum Serverless, і відповідно до нової дорожньої карти, вона впровадить цю функцію в свій основний квантовий програмний стек у 2023 році.
Ми вважаємо, що до 2025 року розробники моделей зможуть досліджувати квантові програми в машинному навчанні, оптимізації, фінансах, природничих науках тощо. «Протягом багатьох років суперкомп’ютери, орієнтовані на ЦП, були робочою конякою для обробки на підприємстві, а IBM була ключовим розробником цих систем», — продовжив він.
Останніми роками ми спостерігаємо зростання суперкомп’ютерів, орієнтованих на штучний інтелект, де центральні і графічні процесори працюють разом у гігантських системах, щоб вирішувати важкі робочі навантаження AI.
Фуенте: https://research.ibm.com