Разработчики: | Nvidia (Нвидиа) |
Дата премьеры системы: | 2022/07/13 |
Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
Технологии: | Процессоры |
Основные статьи:
2022: Представление платформы Quantum Optimized Device Architecture
Nvidia представила свою вычислительную платформу Quantum Optimized Device Architecture (QODA), цель которой — преодолеть разрыв между квантовыми и классическими приложениями. Об этом стало известно 13 июля 2022 года. QODA использует открытый подход к квантовым вычислениям и их интеграцию с классическими системами.
QODA призвана облегчить специалистам по вычислительной технике использование сложных квантовых вычислений (Quantum Computing, QC) при разработке приложений и методов ускорения рабочих нагрузок.
Высокоуровневый язык QODA будет поддерживать все типы квантовых компьютеров, а его компилятор будет доступен в виде ПО с открытым исходным кодом. Платформа Nvidia QODA уже получила сильную поддержку отрасли, поскольку она может решить многие проблемы в сфере квантовых вычислений.
QODA от Nvidia обеспечивает доступ к квантовым процессорам, которые моделируются на собственных системах Nvidia GDX SuperPod и ускорителях на базе GPU (graphics processing unit).
QODA использует работу Nvidia в cuQuantum, узкоспециализированном ПО, которое позволяет клиентам разрабатывать отдельные квантовые схемы, моделируя их производительность и характеристики перед фактическим развертыванием. С помощью QODA разработчики могут создавать полноценные квантовые приложения, смоделированные с помощью NVIDIA cuQuantum, на суперкомпьютерах с ускорением на GPU.CIO девелопера Tekta Group Антон Солорев — о переходе с ERP Microsoft на «1С» и особенностях цифровизации в строительстве
Действуя как программный мост, QODA позволит разработчикам выбирать для выполнения своих квантовых заданий графический процессор или квантовый процессор. Квантовые компьютеры и их квантовые процессоры (Quantum Processing Unit, QPU) идеально подходят для моделирования процессов на атомарном уровне. Это может обеспечить достижения в области химии и материаловедения: от более эффективных батарей до более эффективных лекарств.
Специалисты по высокопроизводительным вычислениям и искусственному интеллекту смогут использовать Nvidia QODA в привычной классической среде, легко используя вероятностный подход к расчетам, который является отличительной чертой квантовых вычислений.
![]() | Научные прорывы могут произойти в ближайшее время благодаря гибридным решениям, сочетающим классические и квантовые вычисления, — сказал Тим Коста, директор по продуктам высокопроизводительных и квантовых вычислений в Nvidia. — QODA совершит революцию в области квантовых вычислений, предоставив разработчикам мощную и продуктивную модель программирования[1]. | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов












Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров






Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения





