Forklog 2026-10-15 13:00:00

Nvidia помогла ускорить обучение квантового декодера в 65 раз

Британская Riverlane совместно с Nvidia протестировала ИИ-систему для настройки декодеров, отвечающих за обнаружение и исправление ошибок в квантовых вычислениях. Использование ускорителя H100 сократило время одного цикла обучения со 180 до 2,8 секунды по сравнению с одним ядром CPU. Скорость обработки синдромов ошибок достигла 4,2 млн в секунду. Относительно 32-ядерного процессора H100 обеспечил трехкратное ускорение. Разработка может позволить чаще перенастраивать декодеры с учетом изменений в работе кубитов.

Прочтите Отказ от ответственности : Весь контент, представленный на нашем сайте, гиперссылки, связанные приложения, форумы, блоги, учетные записи социальных сетей и другие платформы («Сайт») предназначен только для вашей общей информации, приобретенной у сторонних источников. Мы не предоставляем никаких гарантий в отношении нашего контента, включая, но не ограничиваясь, точность и обновление. Никакая часть содержания, которое мы предоставляем, представляет собой финансовый совет, юридическую консультацию или любую другую форму совета, предназначенную для вашей конкретной опоры для любых целей. Любое использование или доверие к нашему контенту осуществляется исключительно на свой страх и риск. Вы должны провести собственное исследование, просмотреть, проанализировать и проверить наш контент, прежде чем полагаться на них. Торговля - очень рискованная деятельность, которая может привести к серьезным потерям, поэтому проконсультируйтесь с вашим финансовым консультантом, прежде чем принимать какие-либо решения. Никакое содержание на нашем Сайте не предназначено для запроса или предложения