我国发布全球首个高量子比特数开放式计算云平台

发布日期:2023-08-24         新闻来源:中国电影科技网      点击0

 我国发布全球首个高量子比特数开放式计算云平台


 第六代固定通信网(F6G)可有力支撑全息通信和虚实交互等业务


 英伟达推出AI加速网络平台Spectrum-X


                   

【点睛】


人工智能与虚实交互技术的不断发展,对计算资源和网络资源提出了更高要求。我国通过“东数西算”、5G信息网络建设等重大战略工程提前布局,算力与网络规模已跻身全球前列,并已启动下一代计算与通信技术的前沿探索和研究试验。


面向电影高品质画面的虚实交互与人工智能模型训练,对AI算法、训练数据集、计算能力、传输带宽、时延等提出了更高要求,与当前及未来我国算力网络建设成果和技术研发高度契合。随着算网融合持续推进,将促进电影制作生产和视听体验创新升级,引发新一轮技术革新与产业升级。



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我国发布全球首个高量子比特数开放式计算云平台



近日,我国176比特“祖冲之号”量子计算云平台正式上线,面向全球用户开放。这刷新了我国云平台的超导量子计算机比特数纪录,也是国际上首个在超导量子路线上具有实现量子优越性潜力、对外开放的量子计算云平台。


量子计算云平台旨在通过云技术连接用户与量子计算设备,支持用户远程进行量子计算实验和开发。但由于量子计算机研发门槛极高、运行环境严苛、辅助设备复杂等,目前全球接入量子计算真机的云平台很少,更缺少能实现量子优越性的高性能量子计算机。


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超导量子计算机


比特数是衡量量子计算机可实现计算能力的重要指标。此前,中国科技大学研究团队构建了66比特可编程超导量子计算机“祖冲之号”,是目前全球仅有的2台完成“量子计算优越性”里程碑实验的超导量子计算机,主要服务于重大科技攻关项目。


为将高性能量子计算机真机开放给社会,中国科技大学研发团队在原“祖冲之号”66比特芯片基础上,新增110个耦合比特的控制接口,使用户可操纵的量子比特数达到176比特。除了比特规模,在其他涉及量子计算机性能的连通性、保真度、相干时间等关键指标上,“祖冲之号”云平台接入的新一代量子计算机的设计指标也瞄准国际最高水平,不断在实际中调试提升其性能。


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量子计算云平台图形实验界面


量子计算未来可为密码分析、人工智能、气象预报、资源勘探、药物设计等所需的大规模计算难题提供解决方案,其中量子计算云平台是量子计算走向应用的重要一步。现阶段,社会大众可通过使用量子计算云平台,亲身体验简易的量子计算编程和图像实验等,从而增加对量子计算的科普理解。

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第六代固定通信网(F6G)可有力支撑全息通信和虚实交互等业务


近日,北京邮电大学联合多所国内知名高校团队共同发布了全球首个《第六代固定通信网(F6G)白皮书》。F6G以天地一体化光通信为技术特征,由卫星组成的骨干网络,实现卫星网络与地面光纤网络的互联互通,更好地支撑未来的全息通信、虚拟交互等新型业务。


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F6G全域覆盖接入能力示意


虽然第五代固定通信网(F5G)已经可以满足地面业务的多种需求,但地基固定网络在建设成本等方面仍面临诸多挑战。因此,以卫星为基座的天基通信系统正在快速发展,未来将与地面固定通信网进行深度融合,实现包括地面、高空平台在内的任意两点之间的高速通信,共同面向消费级互联网业务提供宽带通信服务,形成天地一体化的F6G


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F6G关键使能技术范畴


F6G可支撑大尺度空间的全时全域宽带互联,为虚实交互、全息通信、万物互联等广泛的应用场景提供高速、稳定、低延迟的数据传输和通信支持。


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英伟达推出AI加速网络平台Spectrum-X



当前以ChatGPT为代表的人工智能(AI)大模型快速发展,给服务器和底层网络基础设施带来的工作负载和数据处理量呈指数级增长。传统以太网虽然足以处理音视频流、文件传输和游戏等主流应用产生的数据流,但并未针对新一代人工智能工作负载进行优化。在传统以太网构建的云基础架构上运行这类业务,可能引发严重拥塞、延迟以及带宽分配不合理的问题,导致系统性能下降。


对此,英伟达(NVIDIA)推出Spectrum-X加速网络平台。Spectrum-X是一种端到端解决方案,专为满足人工智能应用程序的性能需求而全新设计,具有专为AI工作负载构建的以太网网络架构,并针对高速网络性能、延迟和规模进行了优化,致力于在AI集群内实现最佳资源利用和高效数据传输。


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Spectrum-X以英伟达Spectrum-4以太网交换机和BlueField-3 DPU作为关键元素,提供RoCE自适应路由、RoCE性能隔离、RoCE拥塞控制等功能,提供最佳负载均衡,避免网络内存缓冲区中可能发生的数据包堆积,以实现最高的有效数据带宽。


与传统以太网相比,Spectrum-X能够提供2倍的AI集群性能,减少基于Transformer大规模生成式AI模型的运行时间,从而实现更快、更可预测的模型训练,帮助网络工程师、AI数据科学家和云服务商及时获取更好的结果,并更快地做出明智决策。


Spectrum-X可用于GPT和BERT大型语言模型、分布式训练和并行处理、自然语言处理(NLP)、计算机视觉、高性能模拟、高性能数据分析、推理应用程序等各种人工智能应用程序,并显著提高AI集群的性能和效率。


(本期图片均来自互联网)




编辑撰写丨张雪

校对丨王薇娜

审核王萃

终审刘达