Kuantum bilgisayarlarının büyümesi ile birlikte, bu bilgisayarlar AI süper bilgisayarları ile entegre olacak ve dünyanın en zorlu problemlerini çözmede kullanılacak. Bu hızlandırılmış kuantum süper bilgisayarları, CPU’lar, GPU’lar ve QPU’ların yeteneklerinden faydalanan uygulamaları çalıştıracak.
NVIDIA’nın CUDA-Q platformu sayesinde kullanıcılar, hızlandırılmış kuantum süper bilgisayarlarında sorunsuz bir şekilde çalışabilen uygulamalar geliştirebilecek. Bu platform, farklı qubit modlarını ve simülasyonları entegre edebiliyor. CUDA-Q şu anda, daha iyi kuantum donanım simülasyonları yapma, hata düzeltmeyi inceleme gibi çeşitli akademik ve endüstriyel uygulamalar için kullanılıyor.
Eğitim kaynaklarına olan ihtiyaç gün geçtikçe artmakta. Öğrencilere bu tür hızlandırılmış kuantum süper bilgisayarlarını destekleyen araçlarla çalışma becerilerini öğretmek için NVIDIA CUDA-Q Akademik programı oluşturuldu. Bu program, teoriyi pratiğe dökerek kuantum bilgisayarları (QC) alanında geleceğin uzmanlarını hazırlamayı amaçlıyor.
CUDA-Q Akademik, birçok üniversite ile iş birliği içinde geliştirilen ve gerçek sınıf ortamlarında test edilen etkileşimli Jupyter defterlerinden oluşan, serbestçe erişilebilen bir koleksiyondur. Modüler ve etkileşimli dersler; video açıklamaları, alıştırmalar ve çözümlerle, öğrencilere CUDA-Q ile programlama deneyimi kazandırmayı hedefliyor.
Carnegie Mellon Üniversitesi’nde ders veren Daniel Justice, bu konuda önemli bir görüş sundu: “Öğrencilerin ilk kez GPU hızlandırmalı simülasyondan beslenen etkileşimli bir kuantum uygulamasına erişebilmeleri, benim için oyunun kurallarını değiştirdi.”
Kuantum Bilgisayarlarıyla Pratik Hazırlık
CUDA-Q Akademik, pratik kuantum bilgisayarlarının gerçeklərinə odaklanarak yüksek performanslı bilgisayar becerilerini kuantum becerileri ile birleştiriyor. Öğrencilere hibrit kuantum-klasik iş akışları ve büyük ölçekli problemler için GPU hızlandırmasını tanıtıyor. Bu yaklaşım, verilen örneklere dayanarak etkileyici bir değişim sağladı. Öğrenciler, kuantum algoritmaları hakkında yenilikleri öğrenme fırsatına sahip oluyor.
CUDA-Q Akademik, öğrencilerin arka plan ve ilgi alanlarına dayalı özelleştirilmiş öğrenme planları yaratabilecekleri birçok yol sunuyor. Başlangıç düzeyindeki öğrencilerin Kuantum Hesaplamaya Hızlı Giriş yolu ile başlaması önerilmektedir. Bu yol, qubit tanımından başlayarak, bir GPU üzerinde varyasyonel bir algoritmanın uygulanmasına kadar geniş bir kapsam sunuyor.
Konu Örnekleri: Max Cut Problemi
Öğrenciler, Max Cut problemi için Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması (QAOA) uygulamalarını kullanarak kuantum devre simülasyonu konusunu keşfedebilirler. Bu, çok sayıda qubit ile çalışmayı ve büyük sorunları ele almayı mümkün kılan etkileşimli bir öğrenme deneyimi sunuyor. Max Cut serisi, CUDA-Q Akademik modüllerinin düzenini gösteriyor.
Modül, Notebook 0 ile başlıyor; burada öğrenme ortamının hazırlanması için detaylı talimatlar bulunuyor. Sonrasında, Notebook 1 ile interaktif araçlar kullanılarak kavramlara yönelik uygulamalı çalışmalar yapılıyor.
HPC ve Kuantum Hesaplama Bir Arada
CUDA-Q Akademik modülleri, kuantum algoritmalarının uygulanmasındaki zorlukları ve HPC araçlarının bu sorunları nasıl aşabileceğini vurgulayan şeffaf bir yaklaşım sunmaktadır. Örneğin, pratiğe geçişte karşılaşılan yaygın bir zorluk olan sınırlı qubit sayısı problemi hakkında öğrencilere bilgi veriliyor.
Max Cut modülündeki daha sonraki notlarda, devre kesme yönteminin nasıl uygulanabileceği öğretiliyor. Bu yaklaşım, kuantum devrelerini daha küçük parçalara ayırarak, her birinin gerekenden daha az qubit gereksinimi ile işlenmesine olanak tanır. Küçük devreler, paralel bir şekilde çalıştırılabilir ve çıktıları orijinal devrenin yürütülmesine yakın bir sonuç elde etmek için birleştirilebilir.
Öğrenciler, CUDA-Q’un sunduğu hibrit kaynakları keşfederek, devre kesme yöntemlerini öğreniyorlar. Notebook 2, GPU’ları kullanarak birden fazla QPU’yu simüle ederek, devre kesme uygulamalarını gösteriyor.
Bu modüller, öğrencilerin kuantum algoritmalarını uygularken karşılaşabilecekleri seçimleri ve stratejileri deneyimlemelerini sağlıyor. Öğrenciler, ayrıca QAOA algoritmasını öğrenirken GPU’lar üzerinde büyük ölçekli algoritmaları simüle etme becerileri de kazanıyorlar.
Kuantum Hesaplamaya Giriş Kolaylaştı
Kendini kuantum hesaplama ve HPC becerileri geliştirmek isteyenler için, Jupyter defterleri ile nasıl başlayacağınız hakkında talimatlar, CUDA-Q Akademik GitHub reposu‘nda da mevcut. CoCalc ve qBraid gibi platformlarla entegre kullanımlar da sağlanmaktadır.
Öğretim üyeleri, müfredatlarına CUDA-Q materyalleri eklemek istediklerinde CUDA-Q Örnek Müfredatı‘na göz atabilir. Bu materyaller, öğrencilerle paylaşmak için CoCalc üzerindeki öğrenme yönetimi ve iş birliği araçlarını kullanabilirler.
CUDA-Q Akademik derslerini birlikte geliştirmek veya pilot test etmek isterseniz, daha fazla bilgi almak için NVIDIA Kuantum sayfasını ziyaret edebilirsiniz.
