Nvidia помогла ускорить обучение квантового декодера в 65 раз

Британская Riverlane совместно с Nvidia протестировала ИИ-систему для настройки декодеров, отвечающих за обнаружение и исправление ошибок в квантовых вычислениях. Использование ускорителя H100 сократило время одного цикла обучения со 180 до 2,8 секунды по сравнению с одним ядром CPU. Скорость обработки синдромов ошибок достигла 4,2 млн в секунду. Относительно 32-ядерного процессора H100 обеспечил трехкратное ускорение. Разработка может позволить чаще перенастраивать декодеры с учетом изменений в работе кубитов.

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X