Search Results BASF

「加速、効率的なAIシステムの新しいクラスがスーパーコンピューティングの次の時代を示す」

エヌビディアは、今日のSC23で、科学や産業の研究センターを新たなパフォーマンスとエネルギー効率のレベルに引き上げる次世代のテクノロジーを発表しました。同社の高性能コンピューティングおよびハイパースケールデータセンター事業の副社長であるイアン・バックは、この会議での特別なスピーチで、「エヌビディアのハードウェアとソフトウェアのイノベーションは、新しいAIスーパーコンピュータのクラスを創り出しています」と述べました。これらのシステムの一部は、メモリ強化型のNVIDIA Hopperアクセラレータを搭載し、他のシステムは新しいNVIDIA Grace Hopperシステムアーキテクチャを搭載しています。すべてのシステムは、拡張された並列処理を使用して、生成AI、HPCおよびハイブリッド量子コンピューティングのためのスタックを実行するための加速ソフトウェアを使用します。バックは新しいNVIDIA HGX H200を「世界最高のAIコンピューティングプラットフォーム」と表現しました。 NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは、成長する生成AIモデルを実行するためのHBM3eメモリを搭載しています。このGPUは、最初のAIアクセラレータとして超高速技術を使用した141GBのHBM3eを搭載しています。GPT-3などのモデルを実行する場合、NVIDIA H200 Tensor Core GPUsは前世代のアクセラレータに比べて18倍のパフォーマンス向上を提供します。ほかの生成AIベンチマークの中でも、彼らはLlama2-13Bの大規模な言語モデル(LLM)で1秒あたり12,000トークンを処理します。バックは、4つのNVIDIA GH200 Grace Hopper…

「NVIDIA CUDA Quantumによる研究者の進歩が期待される」

マイケル・クーンとダヴィデ・ヴォドラは、世界最大の化学会社のために量子コンピューティングを開拓する取り組みを新たな高みにもっていく。 BASFの研究者たちは、量子アルゴリズムが従来のシミュレーションでは見ることのできない、NTAという化合物の重要な属性を見ることができることを実証している。この化合物には鉄などの有害金属を都市の下水から除去するなどの応用がある。 BASFの量子コンピューティングチームは、GPU上で24キュービットに相当する量子コンピュータの処理エンジンであるもので、この課題に取り組むことができるかどうかをシミュレーションした。多くの企業の研究開発拠点では、これを重要な達成と見なすだろうが、彼らはさらに進み、最近NVIDIAのEos H100スーパーコンピュータで初めて60キュービットのシミュレーションを実行した。「これは、量子アルゴリズムを使用して分子の最大シミュレーションです」とクーンは言った。柔軟で使いやすいソフトウェア BASFは、NVIDIA CUDA QuantumというCPU、GPU、および量子コンピュータのためのプラットフォームでシミュレーションを実行している。これは、QPUsとも呼ばれる。ヴォドラはこれを「非常に柔軟で使いやすく、比較的シンプルなブロックから複雑な量子回路シミュレーションを構築することができる」と述べた。「CUDA Quantumがなければ、このシミュレーションを実行することは不可能でした」と彼は付け加えた。この作業には多くの計算能力も必要であり、それでBASFはNVIDIAのH100 Tensor Core GPUを使用したNVIDIA DGX Cloudサービスに頼った。「私たちは多くの計算能力が必要であり、この種のシミュレーションにはCPUベースのハードウェアよりもNVIDIAプラットフォームの方がはるかに高速です」とクーンは語った。 BASFの量子コンピューティングイニシアティブは、クーンが立ち上げに関与した2017年に始まった。チームは化学の他にも、機械学習、物流、スケジューリングの最適化など、量子コンピューティングの利用事例の開発にも取り組んでいる。 CUDA Quantumコミュニティの拡大他の研究グループもCUDA Quantumを用いて科学の進歩を遂げている。…

「Google Quantum AIは、薬学、化学、および原子力エネルギーに関連する量子計算の応用を探るために3つのケーススタディを紹介します」(Google Quantum AIが、やくがく、かがく、およびげんしりょくエネルギーにかんれんするりょうしけいさんのおうようをさぐるためにみっつのけーすすたでぃをしょうかいします)

さまざまな産業は、量子コンピューティングの変革的な可能性を賞賛していますが、有限サイズの問題に対する応用の実用性は疑問の残るところです。Google Quantum AIの共同研究は、量子コンピュータが古典コンピュータを上回る問題を特定し、実用的な量子アルゴリズムを設計することを目指しています。最近の取り組みには以下のものがあります：酵素化学の研究。リチウムイオンバッテリーの持続可能な代替手段の探索。慣性収束融合実験用の材料モデリング。実用的な量子コンピュータはまだ利用できませんが、彼らの取り組みは結果としてこれらの応用の効率的な量子アルゴリズムを実行するために必要なハードウェアの仕様を提供します。 Boehringer Ingelheimとコロンビア大学との共同研究により、Google Quantum AIは酵素ファミリーCytochrome P450の複雑な電子構造の理解における量子コンピューティングの応用を探索しました。これらの酵素は薬物代謝において重要な役割を果たしています。古典的な手法と量子的な手法を比較することで、彼らは量子コンピュータの高い精度がこの系統の複雑な化学を正確に解決するために不可欠であることを示しました。研究では、量子の利点は系統の大きさが大きくなるにつれてますます顕著になり、この問題において量子の利点を実現するために数百万個の物理的なキュービットが必要であることを示しました。リチウムイオンバッテリーはさまざまな応用に欠かせないものですが、しばしばコバルトに依存しており、環境上の懸念や倫理的な問題があります。研究者はコバルトの代替手段としてリチウムニッケル酸化物（LNO）を探求しました。LNOの特性を理解することが重要です。「Bloch軌道を用いた物質の耐故障性量子シミュレーション」と題された論文では、BASF、QSimulate、マクワリー大学との共同研究により、LNOのような周期的な原子構造に対する量子シミュレーション技術が開発されました。彼らの研究では、量子コンピュータがLNOのエネルギーを効率的に計算できることが分かりましたが、現時点では実用的ではないほどの量のキュビットが必要とされており、将来の改善に期待が寄せられています。研究者は、極限条件下での慣性収束融合実験のための量子シミュレーションを探求しています。これは反応速度の計算に焦点を当てており、炉の効率にとって重要です。量子アルゴリズムは有望であり、リソース要件は以前の応用の間に位置づけられています。不確定性は残りますが、これは複雑なシステムのシミュレーションにおいて系統的なエラーを導入する平均場法に依存する古典的な代替手法よりも優れています。研究者は物理系のシミュレーションに対するエラーコレクションされた量子コンピュータの将来的な具体的な応用を提示し、複雑な問題を解決する可能性を示しています。静的な基底状態の問題とは異なり、量子ダイナミクスは時間の経過に伴う量子システムの進化を伴います。共同研究により、量子アルゴリズムが効率と精度において近似的な古典的な計算を上回ることが明らかになりました。これらのアルゴリズムの開発は、エラーコレクションされた量子コンピュータの準備が整い、それらの能力についての誇張された主張を排除することを保証します。

『革命的なロボティクス：電子機器なしで機能する3Dプリントグリッパー』

「ロボット工学において重要な進歩を遂げた、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）のエンジニアチームとBASF社の研究者との協力により、電子機器を必要としない3Dプリントされたロボット用グリッパーが開発されましたこの革新的なデバイスは、物を掴み、保持し、放すことができ、[…]ということを証明しています」

Robotics

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