Dynex神经形态量子计算平台在量子计算领域取得了重大突破。通过采用复杂的量子算法,我们成功求解了包含10,000个顶点的图,从而创造了比先前基准高出三倍的新记录。

The NVIDIA建立了先前的世界纪录 在内部超级计算机上使用他们的cuQuantum软件, 赛琳娜。NVIDIA的工作涉及896个GPU,以模拟1,688个量子位,能够解析具有3,375个顶点的图形。与以前最大的量子模拟相比,当时的这一成就代表了量子位数量的八倍增长。

我们最近的成就不仅提高了量子算法的功能,而且大大扩展了量子计算在解决复杂优化问题中的潜在应用。

源代码(包括参考MaxCut问题)已在Dynex ’上发布 GitHub存储库。The 计算 Dynex ’网络的一小部分,仅使用19名工人,总共提供120,000多个GPU,大约需要15分钟。该计算涉及18,653个量子门和10,009个Qubits。

量子计算将推动包括气候研究,药物发现和金融在内的各个领域的突破。通过在Dynex ’ n.quantum计算平台上计算量子算法,研究人员可以迅速开发和测试量子算法,从而能够以以前无法达到的规模进行探索。

MaxCut在数学中经常被提及为优化问题的一个示例,当前计算机无法有效解决该问题。它适用于各种实际情况,包括设计庞大的计算机网络,优化包含数十亿条硅通路的芯片的布局以及研究统计物理学。在量子计算社区中,MaxCut具有特殊的意义,因为它是展示量子算法优势的主要候选者之一。这个问题为证明量子方法优于传统计算方法提供了潜在的途径。

量子计算是一种新兴技术,具有解决复杂问题的巨大潜力,因为它有效地应用了量子力学的特性,例如叠加和纠缠。但是,像任何技术一样,也有缺点。Dynex凭借其5分优势克服了这些优势:

01成本效益: 比传统的超级计算机负担得起多达90。

02性能: 克服容量,误差校正,温度和速度方面的复杂性。

02安全性: 先进的加密协议和严格的安全审核可在提供计算能力的同时保护数据。

04能源效率: 通过改进与能耗相关的任务完成率,通过n.quantum计算可以节省能源。

05无缝集成: 通过Python开发环境中的无缝集成,易于使用和访问,并且作为大型常用库的一部分,更易于使用和访问。