أعلنت أيه أم دي AMD وأي بي أم IBM في 26 أغسطس آب عن شراكة استراتيجية تهدف إلى تطوير تقنيات الحوسبة الكمية وبناء نماذج هجينة تتجاوز القيود التقليدية للحوسبة الكلاسيكية، نقلاً عن غرفة أخبار أي بي أم. 

يُنظر إلى هذا النهج الهجين كخيار عملي لتسريع الانتقال نحو التطبيقات الواقعية للحوسبة الكمية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات الضخمة، والنمذجة العلمية.

شرح تفصيلي للتكنولوجيا الحديثة والشراكة

كما قد يساعد هذا الجهد المقترح في دفع رؤية أي بي أم نحو تقديم حواسيب كمية مقاومة للأخطاء بحلول نهاية هذا العقد.

وتُعدّ تقنيات أيه أم دي واعدة لتوفير قدرات تصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي، وهي عنصر رئيسي في الحوسبة الكمية المقاومة للأخطاء.

كما تخطط الشركتان لاستكشاف كيفية مساهمة النظم مفتوحة المصدر، مثل كويسكيت Qiskit، في تحفيز تطوير واعتماد خوارزميات جديدة تستفيد من الحوسبة الفائقة المعتمدة على الكم.

فضلاً عن التعاون مع شركات رائدة في الصناعة مثل كليفلاند Cleveland Clinic، وحكومة الباسك، ولوك هييد مارتن Lockheed Martin لإظهار كيف يمكن للجمع بين الموارد الكمية والكلاسيكية أن يقدم نتائج قيّمة للمشكلات الصعبة، بما يتجاوز ما يمكن أن تفعله الحواسيب التقليدية بمفردها.

خلفية وسياق أوسع

ومن الجدير بالذكر أن أي بي أم تعتبر من أوائل الشركات التي استثمرت في تطوير الحواسيب الكمية، بينما رسخت أيه أم دي مكانتها في سوق المعالجات عالية الأداء لبيئات الحوسبة الفائقة ومراكز البيانات.

بينما استمرت أيه أم دي على مدى أكثر من 55 عاماً، قادت الشركة الابتكار في مجال الحوسبة عالية الأداء وتقنيات الرسوميات والتصور.

يعتمد مليارات الأشخاص والشركات الرائدة ضمن قائمة فورشن 500 ومؤسسات الأبحاث العلمية المتطورة حول العالم على تقنيات أيه أم دي يومياً لتحسين طريقة عيشهم وعملهم وترفيههم، يركز موظفو أيه أم دي على بناء منتجات رائدة عالية الأداء وقابلة للتكيف تدفع حدود الممكن.

ومع هذه الشراكة، تسعى الشركتان إلى الجمع بين نقاط قوتهما لتسريع الوصول إلى حوسبة هجينة عملية تجمع بين الأداء الفائق والقدرات الكمية.

في بنية الحوسبة الفائقة المعتمدة على الكم، تعمل الحواسيب الكمية جنباً إلى جنب مع البنية التحتية القوية للحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي، التي تدعمها عادة وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، ووحدات المعالجة الرسومية (GPUs)، ومحركات الحوسبة الأخرى.

وفي هذا النهج الهجين، يتم التعامل مع أجزاء مختلفة من المشكلة بواسطة النموذج الأنسب لحلها.

فعلى سبيل المثال، في المستقبل يمكن أن تحاكي الحواسيب الكمية سلوك الذرات والجزيئات، في حين تتولى الحواسيب الفائقة التقليدية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الضخمة.

معاً، يمكن لهذه التقنيات معالجة المشكلات الواقعية بسرعة ونطاق غير مسبوقين.