Atos Quantum Learning Machine (QLM)

Продукт
Название базовой системы (платформы): BullSequana S-серия Серверы
Разработчики: Atos SE
Дата премьеры системы: 2017/08/03
Технологии: Суперкомпьютер

Содержание

Atos Quantum Learning Machine (Atos QLM) — машинная система, созданная на базе ультракомпактного суперкомпьютера, использующая универсальный язык программирования aQasm (Atos Quantum Assembly Language) и способная выполнять моделирование до 40 квантовых бит (кубит) в секунду.

Квантовая система моделирования от Atos доступна в 5 различных конфигурациях (от 30 до 40 кубит) для соответствия потребностям различных организаций и отличается простотой установки. Atos QLM позволяет исследователям, студентам и инженерам разрабатывать и тестировать квантовые приложения и алгоритмы будущего.

Универсальный язык программирования

aQasm (Atos Quantum Assembly Language) разработан специалистами лаборатории Atos Quantum. Язык может выполняться как на квантовой моделирующей системе, так и в будущем на квантовых ускорителях или физических квантовых компьютерах. aQasm отличают широкие возможности для настройки конфигурации: язык предлагает возможность запрограммировать квантовые переключатели (по аналогии с логическими элементами в традиционных вычислительных технологиях) и совместно использовать их с другими существующими квантовыми переключателями для создания более полных расширений.

По задумке компании, aQasm — это общий язык для всех будущих разработок Atos в области квантовых технологий, что гарантирует совместимость и простой переход в будущем. Благодаря универсальной конфигурации aQasm поддерживает возможность разработки соединительных элементов для переноса программ с других квантовых симуляторов.

Ультракомпактный суперкомпьютер размером с обычный сервер

Разработанный командой специалистов Atos Quantum ультракомпактный суперкомпьютер обеспечивает следующие возможности:

  • обработка в памяти для повышения скорости работы;
  • программно-аппаратное обеспечение, оптимизирующее обмен данными в соответствии с квантовой моделью, разработанной aQasm;
  • специализированные аппаратные компоненты для ускорения определенных квантовых вычислений, которые впоследствии можно будет заменить квантовыми ускорителями.

Размеры, сопоставимые с размерами обычного сервера, позволяют установить новую систему практически в любом месте.

2019: Atos Quantum Learning Machine на базе серверов BullSequana

Высокопроизводительные вычислительные системы и квантовый симулятор Atos Quantum Learning Machine на базе серверов BullSequana позволяют дополнительно увеличить скорость работы технологии глубинного обучения и Искусственного интеллекта для повышения эффективности процессов контроля качества. Решение использует системы распознавания изображений для быстрого и простого обнаружения проблем качества на основе алгоритма обучения.

Симулятор может просчитывать квантовые системы. Физически он не является квантовым компьютером, но воспроизводит его работу и может решить часть задач для данного компьютера или показать, что задача на нём решаема. Его технологическая платформа модульной конструкции BullSequana S, в свою очередь, имеет возможность масштабирования до 42U/ 32 ЦПУ. Один модуль может содержать дополнительно 2 графических ускорителя с возможностью роста до 32 ускорителей. Таким образом, машинное обучение может использовать эту вычислительную мощность в своей работе.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.2 т

2017: Анонс системы

3 августа компания Atos представила свою первую квантовую самообучающуюся вычислительную машину Atos Quantum Learning Machine, которая создана лабораторией Atos Quantum на базе ультракомпактного суперкомпьютера и использует универсальный язык программирования.

«
Квантовая физика коренным образом изменит основы информационной безопасности, которая имеет стратегическое значение для современных компаний. И мы должны подготовиться к изменениям будущего уже сегодня. Специалисты лаборатории Atos Quantum добились выдающихся результатов, подтвержденных всемирно признанным ученым советом. Ученые и инженеры во всем мире получили возможность воспользоваться средой моделирования для разработки квантовых алгоритмов, которые сыграют важную роль в будущем, — заявил в рамках презентации Atos Quantum Learning Machine Тьерри Бретон (Thierry Breton), председатель совета директоров и главный исполнительный директор компании Atos.
»

Atos уже начала работу над созданием квантовых алгоритмов, высочайший уровень сложности которых позволит защитить данные от незаконной расшифровки, в том числе и с помощью квантовых компьютеров. Компания намерена применять в этой работе систему Atos Quantum Learning Machine.

Смотрите также

Квантовый компьютер и квантовая связь



ПРОЕКТЫ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (1) СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Т-Платформы (T-Platforms) (22)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (9)
  IBM (8)
  Fujitsu (6)
  Cray (5)
  Другие (88)

  BSSG - Business Solutions & Service Group (1)
  Fujitsu (1)
  Hewlett Packard Enterprise (HPE) (1)
  Intel (1)
  Lenovo (1)
  Другие (2)

  Национальный центр информатизации (НЦИ) (1)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1)
  Трансинформ (1)
  Другие (0)

  БПС Инновационные программные решения (ранее БПЦ Банковские технологии) (1)
  К2 Тех (1)
  Другие (0)

  Advance Engineering (Адванс Инжиниринг) (1)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1)
  РСК Технологии (1)
  Другие (0)

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

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  РСК Технологии (9, 15)
  IBM (16, 14)
  Nvidia (Нвидиа) (9, 8)
  МЦСТ (1, 8)
  Т-Платформы (T-Platforms) (8, 7)
  Другие (98, 32)

  IBM (1, 1)
  Hewlett Packard Enterprise (HPE) (1, 1)
  Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
  Другие (0, 0)

  РСК Технологии (1, 1)
  МЦСТ (1, 1)
  Другие (0, 0)

  МЦСТ (1, 1)
  Другие (0, 0)

  РСК Технологии (2, 2)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  IBM Watson - 10
  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 9
  Nvidia DGX Суперкомпьютеры - 8
  Эльбрус - 8
  Atos Bull Sequana X Суперкомпьютер - 5
  Другие 41

  HPE Cray EX series - 1
  Nvidia DGX Суперкомпьютеры - 1
  IBM Watson - 1
  Другие 0

  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 1
  Эльбрус - 1
  Другие 0

  Эльбрус - 1
  Другие 0

  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 2
  РСК БазИС - 1
  Другие 0