量子機械学習クラウドシステムにKubeflowを採用し、より企業に柔軟なプロジェクト管理を提供開始
企業向けに有償のクラウドサービスを提供していますが、以前は独自のインターフェイスでご利用いただいておりました。この度、Kubeflowを採用し、より柔軟な量子計算や機械学習の研究開発を利用しやすい環境の提供（独自クラウド、オンプレ、大手クラウド）を始めました。
Kubeflowは機械学習のモデルのトレーニングやデプロイを管理するためのフレームワークとなっていて、今回量子計算に拡張することにより、より柔軟な開発を行うことができる様になりました。
弊社ではCPUだけでなく、開発環境を機械学習と統合しGPUを利用したNVIDIA cuQuantumの利用を促進しております。また、弊社で開発しているPyTorchを利用した量子計算フレームワークなどを活用することにより、量子計算と機械学習をシームレスに実行でき、多くの恩恵を受けることができます。
今回はKubeflowをインターフェイスに採用し、より多くのGPUの利用管理とデータ、モデルの管理を柔軟にできます。
基本的な利用方法は、
・利用するGPUの種類（H100やRTX6000adaやT4など）を選ぶ
・利用するフレームワークのNotebookイメージ（PyTorchやcuQuantumやTensorFlowなど）を選ぶ
・データを格納するボリューム（個人用、グループ共有など）を選ぶ
・その他のCPUやメモリなどの計算リソース（CPUやメモリ量など）を選ぶ
上記のような契約の範囲内での自由な組み合わせを選んでいただける様になりました。量子コンピュータとはAPIで繋がっているので、これらの計算に自由に組み込むことができます。
また、基本的にこれまでawsで構築されていた弊社のクラウドサービスの一部を弊社の独自クラウドシステムへ移行しました。そのため、マシンの管理により柔軟性が生まれ、さまざまなサービスを提供できます。ネットワークも自由に選択でき、より柔軟な量子計算の研究開発を行うことができる様になりました。
さらに、GPUを複数採用することにより量子計算や機械学習を大幅に高速化できます。NVIDIA公式のcuQuantumを採用した場合、マルチGPU、マルチノードでの計算が可能で、これらはcuQuantum Applianceと呼ばれる専用フレームワークの導入が必要ですが、今回このような拡張性を持たせることで多くのビジネス上のメリットを提供できる様になりました。
弊社の専用クラウドインフラ管理チームが常にシステムの改善と要望に応じた機能追加を行っておりますので、ぜひこの際にクラウドサービスを利用して自社の量子機械学習の研究開発を推進したい企業様はご検討ください。
生成AIモデル(画像、言語など) + 量子モデル / 生成AIモデル（画像・言語など）+量子モデルを強化
量子コンピューティングと機械学習モデルは現在、大幅な開発中です。特に、機械学習モデルの機能は、生成 AI の使用によって大幅に拡張されました。これを踏まえ、生成 AI サービスを大幅に強化します。
現在の量子コンピュータや機械学習モデルは大変発展しています。 特に機械学習モデルに関しては、生成AIと呼ばれるものを使ってできることが非常に増えています。ます。
具体的には、PyTorchをベースとした機械学習モデルや研究開発サービスを企業や個人ユーザーに提供していきます。 GPU を所有している企業は、自社の GPU を使用することも、有料で利用できる当社の GPU 環境を選択することもできます。
具体的にはPyTorchをベースにした機械的な学習モデルの提供や研究開発を企業や一般ユーザーに提供します。GPUを保有している企業様には今後を使っていただければ良いですし、弊社のGPU環境を有料で提供もできます。
モデルはPyTorchをベースにエンジニアが構築・運用しており、データや学習操作の管理も可能です。
モデルはPyTorchをベースに弊社エンジニアが構築運用し、データや学習などの運用も苦労して見ることができます。
量子要素をモデルに組み込むことも、従来の機械学習モデルとして単純に構築することもできます。
量子をモデル内部に入れることもできますし、一般的な機械学習としてモデルを構築したりもできます。
We have been providing a paid cloud service for businesses, previously utilizing our own proprietary interface. We are pleased to announce the adoption of Kubeflow, making it easier to conduct flexible research and development in quantum computing and machine learning across various environments, including our unique cloud, on-premises, and major cloud platforms.
Kubeflow is a framework designed to manage the training and deployment of machine learning models. By extending its capabilities to quantum computing, we have enabled more flexible development opportunities.
In addition to CPUs, our company promotes the integration of development environments with machine learning and the use of GPUs through NVIDIA cuQuantum. By utilizing our quantum computing framework developed with PyTorch, we enable seamless execution of quantum computing and machine learning, offering numerous benefits.
With the adoption of Kubeflow as the interface, we now offer more flexible management of GPU usage and data and model management.
The basic usage involves:
– Selecting the type of GPU to use (e.g., H100, RTX6000ada, T4, etc.)
– Choosing the Notebook image of the framework to use (e.g., PyTorch, cuQuantum, TensorFlow, etc.)
– Selecting the volume for data storage (e.g., personal, group shared, etc.)
– Choosing other computational resources such as CPU and memory (e.g., amount of CPU, memory, etc.)
This allows for a free combination within the scope of the contract, integrating these computations freely with quantum computers via API.
Furthermore, we have transitioned part of our cloud services, previously built on AWS, to our proprietary cloud system. This shift offers more flexibility in machine management and the ability to provide various services. Networks can also be freely chosen, enabling more flexible quantum computing research and development.
Additionally, by employing multiple GPUs, we can significantly accelerate quantum computing and machine learning. Adopting NVIDIA’s official cuQuantum enables multi-GPU and multi-node computations, requiring the introduction of a dedicated framework called cuQuantum Appliance. This expansion provides numerous business benefits.
Our dedicated cloud infrastructure management team is constantly improving the system and adding features in response to requests. Businesses interested in advancing their quantum machine learning research and development using our cloud services are encouraged to consider this opportunity.
開発元：blueqat株式会社