Разработчики: | Toshiba |
Дата премьеры системы: | апрель 2021 г |
Отрасли: | Информационные технологии |
2021: Toshiba привносит квантовые вычисления в обычные компьютеры
В начале апреля 2021 года стало известно о том, что Toshiba реализовала возможность интеграции своего алгоритма имитации бифуркации (Simulated Bifurcation Algorithm или SBA) с программируемой вентильной матрицей (FPGA), которую можно подключить к рабочим станциям.
Алгоритм имитации бифуркации, созданный старшим научным сотрудником Toshiba Хаято Гото, может в несколько раз увеличить производительность компьютеров и кластерных серверов. Эта технология позволяет сделать обычный ПК быстрее самого суперсовременного компьютера. Алгоритм имитации бифуркации использует базовые принципы квантовых вычислений, несмотря на то, что работает на традиционных персональных компьютерах.
Инженеры Toshiba внедрили интегрированные решения FPGA и SBA в карту Intel PCIe, которую можно просто подключить к стандартной рабочей станции для мгновенного увеличения производительности вычислений.
SBA идеально подходят для решения таких задач, как маршрутизация транспортных средств, управление цепочкой поставок, молекулярное моделирование, оценка рисков и т.п.
Toshiba предлагает имитирующие бифуркационные машины (SBM), которые представляют собой физические системы, работающие на бифуркационных алгоритмах. Эти SBM также являются частью экосистемы Microsoft Azure Quantum и также могут использоваться через торговую платформу Amazon AWS. В то время как Toshiba предлагает SBM бесплатно, AWS взимает 3,06 доллара за час использования в своем сервисе EC2. По состоянию на начало апреля 2021 года Toshiba испытывает готовые к использованию версии SBM в Японии. Компания утверждает, что портативные SBM, помимо рабочих станций и серверов, также можно подключать к дронам и роботам.Метавселенная ВДНХ
В случае успеха модули SBM, работающие по принципу «plug-and-play», позволят решать сложные и крупномасштабные проблемы на стандартном оборудовании, что устраняет необходимость в специализированном оборудовании и значительно снижает затраты, связанные с суперкомпьютерами.[1]