勉強会向け資料GPUクラウドを活用する2023年2月編

こんにちは、GPUのクラウドシステムを量子コンピュータのAPIと一緒に提供をしています。

GPUなどのハイパフォーマンスコンピュータや量子コンピューティングがビジネスに大きく影響をしています。弊社は機械学習と最適化を中心にGPUの利用と量子コンピューティングの利用を促進します。

blueqat社ではGPUをより使いやすくするためのクラスタ型GPUの運用を始めました。企業向けには各種のセットアップなどはかなりの煩雑だと思いますので、すでにセットアップ済みのものを提供を開始しました。弊社のGPUクラウドを使っていますので、安価に利用をすることができます。企業の収益アップや新規事業創出にご活用ください。

GPUの利用方法は、

１、最先端の量子コンピューティングを利用する。量子ゲートおよび量子アニーリングのシミュレーションができる。量子ゲートではハイブリッド利用ができる。

２、最先端の機械学習・深層学習ができる。

の二点をお勧めしています。弊社では量子コンピューティングだけでなく機械学習のサポートもできますので、深層学習や量子コンピューティングを進めたい企業にお勧めです。最近ではGPUの活用方法も多岐に渡ります。

今回は機械学習ではなく量子コンピューティングにGPUを利用する利点と利用方法を確認します。弊社がお勧めする量子コンピューティングの事業の組み立て方は、最新情報を常にチェックしながら進捗を確認し、気になる論文などをGPUで再現することです。そして時々実機での実行を行います。全てblueqat cloud + Quantum Business Magazineの組み合わせで可能です。現在の価格2023/2現在では、クラウドは月額11万円（税込）とQuantumBusinessMagazineは月額2万円（税込）となっていて、今後GPUは現在のV100提供よりもリーズナブルなプランも提供予定です。

GPUクラウドは基本的にjupyterlabと呼ばれるnotebook形式で実行をします。GPUクラウドにはすでにGPUがセットアップされていますので、申し込みをしてすぐに使うことができます。申し込みをいただいたら希望のメールアドレスをお伝えいただければすぐに使えます。

基本的にはcuQunatum / Google Cirq / IBM Qiskit / blueqat SDKなどをご利用いただき、最新のGPUを使った量子コンピューティングを体験いただけます。

NVIDIA公式cuQuantumページ

https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk

弊社のblueqatはNVIDIAのcuQuantumとして対応できますので、サポートとして利用方法をサポートします。

では、早速GPUを利用する利点を確認します。

GPUを利用する利点：

１、速度

CPUを利用した場合と比べて格段に速度向上が実現できます。blueqatSDKにおいてCPUとGPUの利用では100倍近くの速度差が生まれます。

２、スケーラビリティ

GPUの枚数を増やすことでより大きな問題、より複雑な問題を解くことができ、ビジネスのサイズに合わせてGPUを選ぶことでスケールすることができます。

３、できなかった問題ができるように

これまではあまり一般的でなかったような最新技術を利用することで今までのCPUでは計算が終わらなかったために実現が難しかった計算など新しい問題の取り組み方が実現できるようになりました。

４、PR効果

こうした新しい技術は活用に人気があります。GPUを保有したり、利用しているということで将来性を感じ企業の人気や広報効果が上がります。

GPUを活用する利点はたくさんありますが、GPUを提供している企業は少ないです。amazon社などの限られた企業が柔軟なGPUの利用サービスを提供しておりますが、それらを活用するのにも専門の人材や知識が必要で、環境構築に苦労をすることも多いです。blueqat cloudでは事前に全て設定されたため、SaaSとしてログインするだけですぐに利用が可能です。

ベンチマーク：

cuStateVec。状態ベクトルと呼ばれる一般的なシミュレータを活用した28量子ビットのベンチマークです。

まずはGPUを利用するメリットが見えてきます。記述するプログラムはほぼ変わらず、最後に実行するシミュレータを指定することで高速化を図ることができます。

cuTensorNet:

こちらは最新のシミュレータTensorNetworkで1000量子ビットの計算実行です。量子ゲートは少ないですがそれでも時間がかかります。

こちらは最新技術のTensorNetworkを利用しています。CPUは時間がかかりすぎるために割愛しています。GPUでも1000量子ビット単位となると、時間がかかるため今後はより高速なGPUやクラスタと呼ばれる並列計算が必要になることが予想されます。

GPU量子コンピューティングを利用してできる産業分野：

基本的にはあらゆる産業分野に応用ができます。cuQuantumを利用するには量子回路と呼ばれるプログラミングが必要となり、習得にかなりの学習コストがかかりますので、早めの準備をお勧めします。

他企業の取り組み：

国内でもGPUを利用した量子ゲート方式の計算事例が増えております。かなりの企業様が行なっておりますので、ぜひこの機会にご利用ください。