Categoria: computação

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  • A utilidade da computação quântica está a pelo menos 10 anos de distância

    A utilidade da computação quântica está a pelo menos 10 anos de distância

    A era da computação quântica com impacto prático na vida real pode estar mais próxima do que se imaginava, mas ainda enfrenta obstáculos importantes. Uma nova pesquisa da Economist Impact revelou que 83% dos profissionais do setor acreditam que a chamada “utilidade quântica” será alcançada em até uma década.

    O que é a utilidade quântica?

    Utilidade quântica é o momento em que computadores quânticos começam a resolver problemas reais de forma mais eficiente que computadores clássicos.

    Diferente da “supremacia quântica”, que marca uma vantagem em tarefas específicas de laboratório, a utilidade quântica indica ganhos práticos em áreas como saúde, finanças e logística.

    O conceito ainda gera confusão: muitas vezes é usado como sinônimo de “vantagem quântica”, embora se refira ao uso efetivo da tecnologia em cenários do mundo real. Para alcançar essa fase, é preciso superar grandes desafios, como erros de hardware e limitações na correção de falhas quânticas.

    A diferença conceitual é tamanha que a própria Economist Impact definiu utilidade quântica como o momento em que “os computadores quânticos superam desafios de hardware e correção de erros para performar melhor do que os clássicos”.

    Otimismo com cautela

    Apesar dos desafios, um terço dos entrevistados pela pesquisa se mostra ainda mais otimista, prevendo que a utilidade quântica pode chegar entre um e cinco anos. É o caso da startup finlandesa IQM, que almeja alcançar esse marco já no próximo ano.

    Outros gigantes da tecnologia também têm dado seus palpites. Em fevereiro, o CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou que computadores quânticos úteis na prática devem surgir entre cinco e dez anos.

    Já Jensen Huang, da NVIDIA, adotou uma postura mais conservadora: em janeiro, declarou que a tecnologia ainda está a pelo menos 15 anos de distância — o que causou uma queda nas ações de empresas do setor quântico.

    Desafios para o avanço da computação quântica

    A pesquisa revelou que mais da metade dos profissionais acredita que mal-entendidos sobre o que é a computação quântica têm atrapalhado o desenvolvimento da área.

    No entanto, o problema mais urgente está longe de ser apenas a percepção pública: 80% apontaram os desafios técnicos — especialmente a correção de erros — como o principal obstáculo à utilidade quântica.

    Outro grande entrave é a escassez de profissionais qualificados. Cerca de 75% dos entrevistados citaram a falta de talentos como uma barreira crítica. O crescimento acelerado do setor criou uma verdadeira corrida por especialistas, com startups e grandes corporações disputando um grupo limitado de profissionais com domínio em física quântica, engenharia, ciência da computação e matemática avançada.

    A computação quântica promete resolver problemas que estão muito além do alcance dos supercomputadores atuais, mas exige superar um dos maiores desafios da ciência moderna: controlar o mundo subatômico com precisão

    Reprodução/IBM

    Para que serve a computação quântica?

    A computação quântica é eficaz em problemas que envolvem o comportamento de sistemas extremamente pequenos — como átomos, elétrons e moléculas. Como ela opera com as leis da mecânica quântica, seu ambiente natural é o mundo subatômico.

    Por isso, suas aplicações mais promissoras estão em áreas onde a escala é microscópica e as variáveis são complexas demais para os computadores tradicionais.

    Entre os principais usos esperados estão:

    • Descoberta de medicamentos: simular interações entre moléculas de forma precisa, acelerando o desenvolvimento de novos tratamentos.
    • Design de materiais: criar compostos inéditos e mais eficientes desde a estrutura atômica, com aplicações em energia, eletrônica e sustentabilidade.
    • Química avançada: prever reações químicas com mais exatidão, o que pode revolucionar processos industriais e ambientais.
    • Otimização complexa: resolver problemas logísticos gigantescos — como rotas de entrega, organização de tráfego ou gestão de redes de energia — mais rápido e melhor que qualquer supercomputador atual.
    • Finanças e modelagem de risco: processar grandes volumes de dados incertos para prever cenários econômicos ou financeiros complexos.

    Vale destacar que essa tecnologia não é voltada para uso doméstico ou pessoal. Ao contrário do que muitos imaginam, não se trata de “um computador muito mais rápido para tarefas ou ‘rodar Crysis’”.

    Seu verdadeiro valor está em aplicações altamente técnicas, em indústrias específicas, onde os computadores clássicos simplesmente não conseguem dar conta.

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    Perspectivas e riscos

    O potencial da computação quântica é imenso. Entre as aplicações mais promissoras estão a simulação de moléculas para descoberta de novos medicamentos, o desenvolvimento de materiais inéditos a partir do nível atômico, além da resolução de problemas complexos de otimização em setores como logística e finanças.

    Por outro lado, especialistas alertam para os riscos. Uma vez que computadores quânticos suficientemente potentes forem desenvolvidos, será possível quebrar os sistemas de criptografia que protegem a internet atualmente. Esse evento é conhecido como Q-Day — e já é tema de debate entre governos, empresas e especialistas em segurança cibernética.

    A corrida pela utilidade quântica já começou — e, embora o futuro ainda esteja envolto em incertezas, o potencial transformador dessa tecnologia é inegável.

    Fonte: The Next Web

  • AMD quebra recorde em supercomputação ao acelerar simulação CFD em mais de 25 vezes

    AMD quebra recorde em supercomputação ao acelerar simulação CFD em mais de 25 vezes

    Em um avanço significativo no campo da engenharia computacional, a AMD foi responsável por uma conquista histórica em supercomputação. A empresa viabilizou a execução de uma simulação de dinâmica dos fluidos computacional (CFD) 25 vezes mais rápida do que os métodos convencionais, utilizando o supercomputador Frontier, no Laboratório Nacional de Oak Ridge (ORNL), nos Estados Unidos.

    De 38 horas para 1h30: a revolução na simulação CFD

    A simulação de um turbocompressor axial, envolvendo 2,2 bilhões de células, foi conduzida para a empresa Baker Hughes, especializada em tecnologia para o setor energético.

    Tradicionalmente, o processamento desse tipo de tarefa levava cerca de 38,5 horas, usando 3.700 núcleos de CPU. Com a nova abordagem, apenas 1.024 aceleradores AMD Instinct MI250X combinados com processadores AMD EPYC foram suficientes para reduzir esse tempo para impressionantes 1,5 horas.

    A redução drástica no tempo de execução permite que empresas do setor façam ajustes e testem novas soluções com muito mais agilidade, aumentando a produtividade e acelerando o desenvolvimento de tecnologias sustentáveis.

    O resultado mostra como a supercomputação de ponta pode enfrentar os desafios mais complexos da engenharia moderna, abrindo caminho para inovações mais eficientes e sustentáveis

    Brad McCredie, vice-presidente sênior de engenharia de data centers da AMD.

    Frontier e El Capitan: rivais de altíssimo desempenho

    Frontier, antes detentor do título de supercomputador mais rápido do mundo, foi também o primeiro a ultrapassar a barreira de performance em exaescala. No entanto, em novembro de 2024, foi superado pelo El Capitan, localizado no Laboratório Nacional de Lawrence Livermore. Ainda assim, ambos os sistemas são alimentados por tecnologias AMD.

    O Frontier utiliza 9.408 processadores EPYC e 37.632 GPUs Instinct MI250X. Já o El Capitan aposta em 44.544 aceleradores AMD Instinct MI300A. Curiosamente, a simulação da Ansys Fluent usou apenas uma fração dos recursos disponíveis no Frontier, o que indica um potencial ainda maior de processamento, caso todas as unidades fossem utilizadas.

    Reprodução/Ansys

    AMD desafia NVIDIA no campo da IA e HPC

    Apesar do domínio da NVIDIA no mercado de GPUs voltadas para inteligência artificial, a AMD agora se posiciona como um forte concorrente, principalmente em aplicações de alto desempenho (HPC). No entanto, ainda enfrenta desafios no campo do suporte a software, fator que impacta a adoção em centros de dados de IA.

    Um exemplo recente foi o TinyBox, sistema da Tiny Corp, que sofreu instabilidades com GPUs Radeon RX 7900 XTX. Apesar de uma intervenção direta da CEO da AMD, Lisa Su, a empresa optou por lançar duas versões do produto: uma com GPUs AMD e outra com placas NVIDIA RTX 4090 — recomendando, inclusive, a versão da “Team Green” pela superioridade dos drivers.

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    O que vem a seguir depende do software

    A AMD já mostra que tem poder de fogo em hardware para competir com qualquer empresa do mercado, mas ainda precisa consolidar seu ecossistema de software para alcançar uma adoção mais ampla, principalmente entre startups e empresas de IA. Se conseguir resolver esse ponto fraco, tem tudo para ocupar uma posição mais equilibrada no cenário competitivo frente à NVIDIA.

    Fonte: Ansys