🖥NVIDIA снизила логические ошибки в квантовых вычислениях более чем в 300 раз

NVIDIA показала Ising Decoder ColorCode 1 Fast для квантовой коррекции ошибок. В тесте с color codes он дал до 347,7× меньший Logical Error Rate и одновременно работал в 7,3× быстрее Chromobius при distance=31 и физической ошибке 0,3%.

В основе подхода небольшая 3D CNN, которая предварительно обрабатывает синдромы ошибок и убирает большую часть локальных ошибок до запуска основного декодера. Это снижает задержку и делает color codes практичнее для коррекции ошибок в реальном времени.

Модель компактная: около 2,9 млн параметров и 17 слоёв. Её можно адаптировать под конкретный QPU, профиль шума и требуемый баланс между скоростью и точностью.

NVIDIA открыла веса, тренировочные рецепты и пайплайн генерации синтетических данных на базе cuQuantum и cuStabilizer. Код обучения опубликован под Apache 2.0.

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-decoding-cuts-color-code-logical-error-rates-by-over-300x/

📌 США могут ускорить гонку ИИ, вложив в "Манхэттенский проект ИИ" ресурсы, сопоставимые с программой «Аполлон».

Идея «Манхэттенского проекта для ИИ», витавшая последние месяцы на самом высоком уровне в США, кажется, начинает обретать очертания. Но за громкими сравнениями обычно теряется суть: а что это значит на практике?

Аналитики из Epoch AI решили посчитать, какой вычислительный монстр может появиться, если американское правительство консолидирует ресурсы частного сектора и вложит в проект долю ВВП, сопоставимую с пиком лунной программы.

Epoch AI - некоммерческий исследовательский институт, который изучает траекторию развития искусственного интеллекта, анализирует тренды в вычислениях, данных и алгоритмах, чтобы прогнозировать влияние ИИ на экономику и общество.

🟡Картина получается масштабная.

Расчеты показывают, что к концу 2027 года такой проект мог бы обеспечить тренировочный прогон модели с вычислительной мощностью порядка 2 × 10²⁹ FLOP.

Чтобы понять масштаб: это примерно в 10 000 раз больше, чем потребовалось для обучения GPT-4. По сути, это рывок, который по текущим прогнозам должен был случиться на несколько лет позже.

Финансирование на уровне программы «Аполлон» (около 0.8% ВВП или 244 млрд. долларов сегодня) позволило бы закупить и объединить в один кластер эквивалент 27 миллионов NVIDIA H100. Эта цифра, кстати, совпадает с экстраполяцией текущих доходов NVIDIA от продаж в США.

🟡А хватит ли на это электричества?

27 миллионов GPU потребуют около 7.4 ГВт мощности - это больше, чем потребляет весь город Нью-Йорк. Оказывается, это не главная преграда. Аналитики говорят, что к 2027 году в США и так планируется ввод 8.8 ГВт за счет новых газовых электростанций, значительная часть которых уже предназначена для дата-центров.

При наличии политической воли и используя законодательные инструменты, правительство США сможет сконцентрировать эти мощности в одном месте, так что энергия не станет узким местом.

🟡Разумеется, у сценария есть свои «но».

Геополитическая напряженность, например, вокруг Тайваня, может сорвать поставки чипов. Кроме того, нельзя просто так взять и увеличить масштаб в тысячи раз. Масштабирование требует времени на отладочные прогоны и эксперименты, но это скорее инженерное, а не ресурсное ограничение.

Тем не менее, анализ показывает: при должной координации и инвестициях технологический скачок в области ИИ может произойти гораздо быстрее, чем мы думаем. И это уже вполне просчитываемая возможность.

🔜 Статья на Epoch AI