
D-WaveがAIワークフロー用のオープンソース量子を開始
量子アニーリングをディープラーニングに導入するツールキット
量子コンピューティング企業のD-Waveが、量子アニーリングをAIと機械学習(ML)のワークフローに組み込むためのオープンソースツールキットを発表しました。
このツールキットは、D-WaveのOceanソフトウェアスイートの一部として、MLモデルの構築とトレーニングで最も広く使用されているフレームワークの一つであるPyTorchと直接統合され、従来は古典的計算に依存していたフレームワークに量子処理を導入します。
開発者は、D-Waveの量子アニーリングベースのプロセッサを使用し、生成AI(genAI)でよく使用されるニューラルネットワークの一種である制限付きボルツマンマシン(RBM)をトレーニングできるようになります。量子アニーリングが特徴選択の最適化が可能であり、これがMLの根本的な構成要素であるとD-Waveは述べています。
PyTorchの統合はクラウドベースのOceanプラットフォームに依存しており、開発者はネットワーク経由で量子ワークロードをテストできます。これは、ディープラーニング用にGPUをレンタルするのと同様の仕組みです。
量子アニーリングとは?
量子アニーリングは量子揺らぎを利用して最適な解を探索します。一方で、IBMをはじめとする量子コンピューティングベンダーが提供するゲートモデル量子コンピュータは、問題を量子ゲートを用いて表現する必要があります。
D-Waveのツールキットは、アニーリングが実践的なAIタスクに既に適応可能であることを示しており、開発者はゲートベースのマシンが大規模に展開されるのを待つ必要がありません。
この動きは、D-Waveが開発者にクラウド上の量子実験を提供するための他のサービスと一致しています。同社のフラッグシップ製品であるLeapクラウドプラットフォームは、Quantum-Computing-as-a-Serviceを提供し、Amazon Web Services(AWS)マーケットプレイスでの統合が可能です。
アニーリング分野での地位を強化するため、同社は今年初めに未公開の顧客に対し、Advantage量子コンピュータの最初の商用販売を発表し、オンプレミスシステムの販売を含む全体的な販売戦略を拡大しました。
D-Waveは最近、Advantage2プロトタイプ・アニーリング量子コンピュータを使用して量子優位性を実証したと主張しましたが、専門家はこの発表に懐疑的でした。
この記事は海外Data Centre Dynamics発の記事をData Center Cafeが日本向けに抄訳したものです。
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