Nvidia помогла ускорить обучение квантового декодера в 65 раз

Британская компания Riverlane вместе с Nvidia провела тесты новой системы на базе искусственного интеллекта. Она создана для настройки декодеров, которые исправляют ошибки в квантовых вычислениях. В ходе экспериментов специалисты задействовали графический ускоритель H100, чтобы существенно ускорить процесс обучения ИИ-моделей. В итоге время одного цикла сократилось со 180 до 2,8 секунды при сравнении с работой на одном ядре центрального процессора.

Такой прорыв имеет огромное значение для всей индустрии квантовых технологий. Главная боль таких систем – высокая чувствительность к внешним помехам и неизбежные сбои в вычислениях. Новая разработка довела скорость обработки синдромов ошибок до 4,2 миллиона операций в секунду. Более того, в сравнении с мощным 32-ядерным процессором ускоритель Nvidia дал троекратное преимущество в производительности.

Команда проекта рассчитывает внедрить технологию в реальные рабочие процессы. Ученые смогут намного чаще адаптировать декодеры под меняющиеся условия среды и особенности аппаратного обеспечения. Это приближает момент создания стабильных коммерческих квантовых компьютеров, способных решать сложные практические задачи без потери точности.