qBraid ने क्वांटम कंप्यूटिंग सेवाओं के संचालन के लिए OS लेयर लॉन्च की

qBraid ने qBraid OS पेश किया है, जो क्वांटम हार्डवेयर प्रदाताओं और सिस्टम ऑपरेटरों के लिए तैयार किया गया एक सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है, जिन्हें मशीनें चलानी हैं और उन्हें उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराना है, चाहे वाणिज्यिक रूप से या आंतरिक वर्कलोड के लिए। कंपनी की घोषणा के अनुसार, यह उत्पाद एक्सेस कंट्रोल, शेड्यूलिंग, उपयोग ट्रैकिंग और बिलिंग संभालता है, साथ ही क्वांटम प्रोसेसरों का NVIDIA GPUs और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ समन्वय भी करता है।

क्या घोषित किया गया

कंपनी का कहना है कि qBraid OS का उद्देश्य उस सॉफ्टवेयर स्टैक की जगह लेना है, जिसे अभी कई क्वांटम कंप्यूटिंग निर्माता हार्डवेयर के साथ-साथ स्वयं विकसित करते हैं। qBraid इस पेशकश को एक परिचालन परत के रूप में पेश कर रही है, जिसे वहां स्थापित किया जा सकता है जहां भी कोई क्वांटम सिस्टम लगाया गया हो, जिसमें किसी विक्रेता की अपनी लैब या कोई सुपरकंप्यूटिंग केंद्र शामिल है।

घोषणा के अनुसार, यह सिस्टम अभी शुरुआती-पहुंच ग्राहकों और भागीदारों के लिए उपलब्ध है। यह ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड, दोनों तरह की डिप्लॉयमेंट का समर्थन करता है।

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qBraid का कहना है कि यह उत्पाद उस इन्फ्रास्ट्रक्चर पर आधारित है जिसे वह अपनी ही प्लेटफ़ॉर्म के लिए पहले से बना चुकी है, और उसके अनुसार यह प्लेटफ़ॉर्म हजारों क्वांटम डेवलपर्स को सेवा देता है तथा 18 क्वांटम हार्डवेयर प्रदाताओं के सिस्टम तक पहुंच उपलब्ध कराता है।

तकनीकी विवरण

घोषणा के अनुसार, qBraid OS या तो किसी मौजूदा प्रोसेसर इंटरफ़ेस के माध्यम से या सीधे किसी सिस्टम के कंट्रोल इलेक्ट्रॉनिक्स से जुड़ सकता है। इसे केवल एक क्वांटम प्रोसेसर ही नहीं, बल्कि एक व्यापक हाइब्रिड वातावरण को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें NVIDIA GPUs और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग संसाधन शामिल हैं।

इसका एक केंद्रीय तत्व NVIDIA CUDA-Q का समर्थन है। qBraid का कहना है कि OS को क्वांटम त्रुटि-सुधार डिकोडिंग के साथ-साथ उस शास्त्रीय प्रसंस्करण के लिए CUDA-Q का उपयोग करने हेतु डिज़ाइन किया गया है, जो प्रत्येक क्वांटम जॉब से पहले और बाद में होता है, और यह सब क्वांटम प्रोसेसर के साथ NVIDIA GPUs पर चलता है। क्योंकि qBraid एक समर्थित CUDA-Q प्रदाता है, कंपनी का कहना है कि qBraid OS के साथ संचालित सिस्टमों को CUDA-Q के माध्यम से डेवलपर्स के लिए भी उपलब्ध कराया जा सकता है।

कंपनी कई प्रमुख कार्यों की सूची देती है: क्वांटम प्रोसेसरों, GPUs और HPC सिस्टमों में संयुक्त शेड्यूलिंग, जिसमें NVIDIA NVQLink के माध्यम से जुड़े सिस्टम भी शामिल हैं; उपयोगकर्ता प्रबंधन और आरक्षण; उपयोग मीटरिंग और बिलिंग; तथा कंपाइलरों, ऑप्टिमाइज़र, त्रुटि-शमन टूल्स और संसाधन-अनुमान सेवाओं के लिए परिभाषित इंटीग्रेशन पॉइंट्स।

qBraid का यह भी कहना है कि सिस्टम ऑपरेटर द्वारा परिभाषित अनुमतियों के भीतर, सेटअप और संचालन को AI एजेंट्स की मदद से किया जा सके, इस तरह इसे डिज़ाइन किया गया है। घोषणा के अनुसार, डेवलपर्स qBraid SDK, qBraid के AI एजेंट्स और NVIDIA CUDA-Q के माध्यम से सिस्टमों तक पहुंच सकते हैं, और इसके लिए वे वही कोड इस्तेमाल कर सकते हैं जो वे qBraid प्लेटफ़ॉर्म पर अन्य हार्डवेयर के लिए लिखते हैं।

यह क्यों मायने रखता है

यह लॉन्च क्वांटम कंप्यूटिंग के व्यावसायीकरण में एक व्यावहारिक अड़चन को निशाना बनाता है: किसी मशीन को सेवा के रूप में संचालित करने के लिए केवल एक प्रोसेसर और कंट्रोल स्टैक काफी नहीं होता। प्रदाताओं को प्रमाणीकरण, आरक्षण, ऑर्केस्ट्रेशन, लेखांकन और शास्त्रीय कंप्यूट के साथ एकीकरण के लिए टूल्स की भी जरूरत होती है।

इस परत को उत्पाद के रूप में पेश करके, qBraid केवल एक डेवलपर-एक्सेस प्लेटफ़ॉर्म होने से आगे बढ़कर हार्डवेयर विक्रेताओं और सिस्टम ऑपरेटरों को परिचालन सॉफ्टवेयर उपलब्ध कराने की कोशिश कर रही है। NVIDIA के साथ जुड़ाव इसलिए उल्लेखनीय है क्योंकि यह qBraid OS को ऐसे हाइब्रिड वर्कफ़्लो के भीतर रखता है, जिसमें शास्त्रीय एक्सेलरेटर आसपास के कंप्यूट कार्यों और संभावित रूप से त्रुटि-सुधार डिकोडिंग को संभालते हैं।

आगे क्या देखना है

तत्काल प्रश्न अपनाने का है। qBraid ने कहा कि यह सॉफ्टवेयर शुरुआती-पहुंच ग्राहकों और भागीदारों के लिए उपलब्ध है, लेकिन घोषणा में उसने इनमें से किसी का नाम नहीं लिया। यह देखना भी महत्वपूर्ण होगा कि हार्डवेयर प्रदाता CUDA-Q के आसपास के इंटीग्रेशन मॉडल का कितनी व्यापकता से उपयोग करते हैं और क्या ऑपरेटर क्वांटम, GPU और HPC संसाधनों में एकीकृत शेड्यूलिंग के लिए qBraid के दृष्टिकोण को अपनाते हैं।

जैसा कि qBraid CEO Kanav Setia ने कहा, "क्वांटम कंप्यूटर बनाने वाली कंपनियों को अपना समय हार्डवेयर पर खर्च कर पाना चाहिए।"