Forwarded from Технозаметки Малышева
NVIDIA запустила крупнейший в мире квантовый суперкомпьютер
Nvidia совместно с японским Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий (AIST) объявила о запуске ABCI-Q — крупнейшего в мире исследовательского суперкомпьютера, ориентированного на гибридные квантово-классические вычисления. Этот шаг знаменует открытие Глобального исследовательского центра по бизнес-технологиям квантового ИИ (G-QuAT).
Техническая мощь ABCI-Q:
🧠 Сердце системы: Более 2020 тензорных графических процессоров Nvidia H100.
🔗 Связующее звено: Высокопроизводительная сеть Nvidia Quantum-2 InfiniBand.
💻 Программная основа: Открытая платформа Nvidia CUDA-Q для симуляции и интеграции квантовых процессоров.
얽 Гибридный подход: Интеграция с различными кубитными технологиями:
Сверхпроводящие кубиты от Fujitsu.
Нейтрально-атомные процессоры от QuEra.
Фотонные процессоры от OptQC.
Ключевые цели проекта:
Преодоление барьеров: Ускорение исследований в области квантовой коррекции ошибок — критически важного аспекта для создания отказоустойчивых квантовых компьютеров.
Практическое применение: Разработка и тестирование реальных квантовых и гибридных алгоритмов для решения задач в медицине, энергетике, финансах и других отраслях.
Создание экосистемы: Предоставление исследователям мощного инструмента для экспериментов и продвижения квантовых технологий от теории к практике.
Перспективы: Запуск ABCI-Q — это значительный шаг к созданию практически полезных квантовых вычислительных систем. Интеграция передовых GPU Nvidia с разнообразными квантовыми процессорами позволяет исследовать сильные стороны различных кубитных модальностей и разрабатывать гибридные алгоритмы, сочетающие мощь классических суперкомпьютеров с потенциалом квантовых вычислений.
Акцент на CUDA-Q подчеркивает стремление Nvidia создать единую программную среду для сложного гетерогенного компьютинга.
Этот проект не только усиливает позиции Японии в глобальной квантовой гонке, но и демонстрирует стратегию Nvidia по глубокой интеграции своих ИИ-технологий в нарождающуюся квантовую индустрию.
Успех ABCI-Q может существенно приблизить эру, когда квантовые компьютеры начнут решать задачи, недоступные современным суперкомпьютерам.
#QuantumComputing #NVIDIA #Supercomputing
———
@tsingular
Nvidia совместно с японским Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий (AIST) объявила о запуске ABCI-Q — крупнейшего в мире исследовательского суперкомпьютера, ориентированного на гибридные квантово-классические вычисления. Этот шаг знаменует открытие Глобального исследовательского центра по бизнес-технологиям квантового ИИ (G-QuAT).
Техническая мощь ABCI-Q:
🧠 Сердце системы: Более 2020 тензорных графических процессоров Nvidia H100.
🔗 Связующее звено: Высокопроизводительная сеть Nvidia Quantum-2 InfiniBand.
💻 Программная основа: Открытая платформа Nvidia CUDA-Q для симуляции и интеграции квантовых процессоров.
얽 Гибридный подход: Интеграция с различными кубитными технологиями:
Сверхпроводящие кубиты от Fujitsu.
Нейтрально-атомные процессоры от QuEra.
Фотонные процессоры от OptQC.
Ключевые цели проекта:
Преодоление барьеров: Ускорение исследований в области квантовой коррекции ошибок — критически важного аспекта для создания отказоустойчивых квантовых компьютеров.
Практическое применение: Разработка и тестирование реальных квантовых и гибридных алгоритмов для решения задач в медицине, энергетике, финансах и других отраслях.
Создание экосистемы: Предоставление исследователям мощного инструмента для экспериментов и продвижения квантовых технологий от теории к практике.
Перспективы: Запуск ABCI-Q — это значительный шаг к созданию практически полезных квантовых вычислительных систем. Интеграция передовых GPU Nvidia с разнообразными квантовыми процессорами позволяет исследовать сильные стороны различных кубитных модальностей и разрабатывать гибридные алгоритмы, сочетающие мощь классических суперкомпьютеров с потенциалом квантовых вычислений.
Акцент на CUDA-Q подчеркивает стремление Nvidia создать единую программную среду для сложного гетерогенного компьютинга.
Этот проект не только усиливает позиции Японии в глобальной квантовой гонке, но и демонстрирует стратегию Nvidia по глубокой интеграции своих ИИ-технологий в нарождающуюся квантовую индустрию.
Успех ABCI-Q может существенно приблизить эру, когда квантовые компьютеры начнут решать задачи, недоступные современным суперкомпьютерам.
#QuantumComputing #NVIDIA #Supercomputing
———
@tsingular
👍16⚡2
Forwarded from Технозаметки Малышева
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
NVIDIA выпустила трёхмерную модель для разбора КТ
🩻 NVIDIA вместе с Национальным институтом рака NIH и Цюрихским университетом выложили NV-Reason-CT, модель, которая читает КТ-объём целиком и делает заключение с разъяснениями.
⚙️ Механика: языковая модель Qwen3.5-4B соединена с трёхмерным визуальным кодировщиком Primus.
Объём 384 на 384 на 384 миллиметра превращается в решётку 24 на 24 на 24, это 13 824 визуальных токена.
Все токены вместе с координатами уходят в языковую модель без сжатия, а трёхмерное позиционное кодирование видит, где что находится.
Поэтому, например, модель различает поражение в правой и левой почке.
📋 Учили на 550 тысячах примеров из 70 111 КТ-объёмов. Сначала провели дообучение на разборах радиологов, потом обучение с подкреплением на проверяемых наградах за верный набор отклонений и структуру отчёта.
💼 На наборе CT-RATE модель размечает 18 видов отклонений точнее узких контрастивных моделей: усреднённая точность 0,614 против 0,581 у VoxelFM и 0,398 у CT-CLIP. Отдельная голова классификации для этого не нужна.
В пробном исследовании с радиологами время на разбор снимка и отчёт упало с 26,25 до 13,13 минуты.
🔗 Веса и код открыты под лицензией OpenMDW-1.1. Есть примеры дообучения, обучения с подкреплением и веб-демо.
NV-Reason-CT является частью семейства открытых медицинских моделей ИИ NVIDIA Medical AI, предназначенных для совместной работы по всему конвейеру радиологии:
NV-Generate-CTMR: синтезирует реалистичные объёмы 3D-КТ и МРТ для обучения, обогащения данных и исследований
NV-сегмент-CTMR: автоматизированная сегментация органов и поражений из объёмов 3D КТ и МР
NV-Reason-CXR: рассуждающая модель с CoT по анализу рентгена грудной клетки
NV-Reason-CT: рассуждающая модель с CoT для полного 3D-анализа КТ
#NVIDIA #медицина
———
@tsingular
🩻 NVIDIA вместе с Национальным институтом рака NIH и Цюрихским университетом выложили NV-Reason-CT, модель, которая читает КТ-объём целиком и делает заключение с разъяснениями.
⚙️ Механика: языковая модель Qwen3.5-4B соединена с трёхмерным визуальным кодировщиком Primus.
Объём 384 на 384 на 384 миллиметра превращается в решётку 24 на 24 на 24, это 13 824 визуальных токена.
Все токены вместе с координатами уходят в языковую модель без сжатия, а трёхмерное позиционное кодирование видит, где что находится.
Поэтому, например, модель различает поражение в правой и левой почке.
📋 Учили на 550 тысячах примеров из 70 111 КТ-объёмов. Сначала провели дообучение на разборах радиологов, потом обучение с подкреплением на проверяемых наградах за верный набор отклонений и структуру отчёта.
💼 На наборе CT-RATE модель размечает 18 видов отклонений точнее узких контрастивных моделей: усреднённая точность 0,614 против 0,581 у VoxelFM и 0,398 у CT-CLIP. Отдельная голова классификации для этого не нужна.
В пробном исследовании с радиологами время на разбор снимка и отчёт упало с 26,25 до 13,13 минуты.
🔗 Веса и код открыты под лицензией OpenMDW-1.1. Есть примеры дообучения, обучения с подкреплением и веб-демо.
NV-Reason-CT является частью семейства открытых медицинских моделей ИИ NVIDIA Medical AI, предназначенных для совместной работы по всему конвейеру радиологии:
NV-Generate-CTMR: синтезирует реалистичные объёмы 3D-КТ и МРТ для обучения, обогащения данных и исследований
NV-сегмент-CTMR: автоматизированная сегментация органов и поражений из объёмов 3D КТ и МР
NV-Reason-CXR: рассуждающая модель с CoT по анализу рентгена грудной клетки
NV-Reason-CT: рассуждающая модель с CoT для полного 3D-анализа КТ
#NVIDIA #медицина
———
@tsingular
👍12👎1