AMD สร้างปรากฏการณ์ใหม่ – รันอัลกอริธึมควอนตัมบนชิปทั่วไป แซงหน้า NVIDIA ในสนามควอนตัม
ในโลกของควอนตัมคอมพิวติ้ง “qubit” คือหน่วยข้อมูลที่เปราะบางมาก แค่แรงสั่นสะเทือนเล็กน้อยก็ทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้ ดังนั้นการมีอัลกอริธึมที่สามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดโดยไม่ทำลายสถานะของ qubit จึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาระบบควอนตัมที่ใช้งานได้จริง
IBM ได้พัฒนาอัลกอริธึม QEC และทดลองรันบนชิป FPGA ของ AMD ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ทั่วไปที่สามารถปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ (reconfigurable hardware) ผลลัพธ์คือความเร็วในการประมวลผลสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า และไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
นี่คือจุดที่ AMD ได้เปรียบ เพราะมี Xilinx อยู่ในเครือ ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน FPGA ขณะที่ NVIDIA ใช้แนวทางต่างออกไป โดยพัฒนาแพลตฟอร์ม DGX Quantum ที่รวมซอฟต์แวร์ CUDA-Q เข้ากับฮาร์ดแวร์ระดับสูง แต่ยังไม่สามารถรัน QEC บนชิปทั่วไปได้เหมือน AMD
แม้ NVIDIA จะมีเทคโนโลยีที่ทรงพลัง แต่ความสำเร็จของ AMD ในการใช้ฮาร์ดแวร์ “off-the-shelf” กับงานควอนตัม ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนแนวทางของอุตสาหกรรมในอนาคต
ความสำเร็จของ AMD กับอัลกอริธึม QEC
รันบนชิป FPGA ที่ปรับแต่งได้
ประสิทธิภาพสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า
ไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
จุดเด่นของ FPGA ในงานควอนตัม
ปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ
รองรับ feedback loop ที่มี latency ต่ำ
เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง
ความแตกต่างจากแนวทางของ NVIDIA
ใช้แพลตฟอร์ม DGX Quantum + CUDA-Q
ยังไม่สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปกับ QEC ได้
ขาดทรัพยากรด้าน FPGA แบบที่ AMD มีจาก Xilinx
https://wccftech.com/amd-beats-nvidia-in-quantum-computing-milestone-for-now/
ในโลกของควอนตัมคอมพิวติ้ง “qubit” คือหน่วยข้อมูลที่เปราะบางมาก แค่แรงสั่นสะเทือนเล็กน้อยก็ทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้ ดังนั้นการมีอัลกอริธึมที่สามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดโดยไม่ทำลายสถานะของ qubit จึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาระบบควอนตัมที่ใช้งานได้จริง
IBM ได้พัฒนาอัลกอริธึม QEC และทดลองรันบนชิป FPGA ของ AMD ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ทั่วไปที่สามารถปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ (reconfigurable hardware) ผลลัพธ์คือความเร็วในการประมวลผลสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า และไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
นี่คือจุดที่ AMD ได้เปรียบ เพราะมี Xilinx อยู่ในเครือ ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน FPGA ขณะที่ NVIDIA ใช้แนวทางต่างออกไป โดยพัฒนาแพลตฟอร์ม DGX Quantum ที่รวมซอฟต์แวร์ CUDA-Q เข้ากับฮาร์ดแวร์ระดับสูง แต่ยังไม่สามารถรัน QEC บนชิปทั่วไปได้เหมือน AMD
แม้ NVIDIA จะมีเทคโนโลยีที่ทรงพลัง แต่ความสำเร็จของ AMD ในการใช้ฮาร์ดแวร์ “off-the-shelf” กับงานควอนตัม ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนแนวทางของอุตสาหกรรมในอนาคต
ความสำเร็จของ AMD กับอัลกอริธึม QEC
รันบนชิป FPGA ที่ปรับแต่งได้
ประสิทธิภาพสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า
ไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
จุดเด่นของ FPGA ในงานควอนตัม
ปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ
รองรับ feedback loop ที่มี latency ต่ำ
เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง
ความแตกต่างจากแนวทางของ NVIDIA
ใช้แพลตฟอร์ม DGX Quantum + CUDA-Q
ยังไม่สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปกับ QEC ได้
ขาดทรัพยากรด้าน FPGA แบบที่ AMD มีจาก Xilinx
https://wccftech.com/amd-beats-nvidia-in-quantum-computing-milestone-for-now/
🧠 AMD สร้างปรากฏการณ์ใหม่ – รันอัลกอริธึมควอนตัมบนชิปทั่วไป แซงหน้า NVIDIA ในสนามควอนตัม
ในโลกของควอนตัมคอมพิวติ้ง “qubit” คือหน่วยข้อมูลที่เปราะบางมาก แค่แรงสั่นสะเทือนเล็กน้อยก็ทำให้ข้อมูลผิดพลาดได้ ดังนั้นการมีอัลกอริธึมที่สามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดโดยไม่ทำลายสถานะของ qubit จึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาระบบควอนตัมที่ใช้งานได้จริง
IBM ได้พัฒนาอัลกอริธึม QEC และทดลองรันบนชิป FPGA ของ AMD ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ทั่วไปที่สามารถปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ (reconfigurable hardware) ผลลัพธ์คือความเร็วในการประมวลผลสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า และไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
นี่คือจุดที่ AMD ได้เปรียบ เพราะมี Xilinx อยู่ในเครือ ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน FPGA ขณะที่ NVIDIA ใช้แนวทางต่างออกไป โดยพัฒนาแพลตฟอร์ม DGX Quantum ที่รวมซอฟต์แวร์ CUDA-Q เข้ากับฮาร์ดแวร์ระดับสูง แต่ยังไม่สามารถรัน QEC บนชิปทั่วไปได้เหมือน AMD
แม้ NVIDIA จะมีเทคโนโลยีที่ทรงพลัง แต่ความสำเร็จของ AMD ในการใช้ฮาร์ดแวร์ “off-the-shelf” กับงานควอนตัม ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนแนวทางของอุตสาหกรรมในอนาคต
✅ ความสำเร็จของ AMD กับอัลกอริธึม QEC
➡️ รันบนชิป FPGA ที่ปรับแต่งได้
➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าที่คาดไว้ถึง 10 เท่า
➡️ ไม่ต้องใช้ชิปเฉพาะทางราคาแพง
✅ จุดเด่นของ FPGA ในงานควอนตัม
➡️ ปรับแต่งได้ตามงานเฉพาะ
➡️ รองรับ feedback loop ที่มี latency ต่ำ
➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง
✅ ความแตกต่างจากแนวทางของ NVIDIA
➡️ ใช้แพลตฟอร์ม DGX Quantum + CUDA-Q
➡️ ยังไม่สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปกับ QEC ได้
➡️ ขาดทรัพยากรด้าน FPGA แบบที่ AMD มีจาก Xilinx
https://wccftech.com/amd-beats-nvidia-in-quantum-computing-milestone-for-now/
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
12 มุมมอง
0 รีวิว