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用于模拟量子多态性的张量网络方法...
3.2 使用不同优化方法计算 QAOA 假设状态的张量网络线图。“默认”和“对角线”分别显示使用全矩阵门和对角线门方法的图 3.1 所示电路的张量网络线图。“ZZ 门 + 对角线”是通过在应用公式 3.4 获得的简化量子电路上使用对角线门方法获得的。该图演示了如何通过改进量子算法到张量网络的转换来降低网络的复杂性，从而为寻找收缩阶和收缩本身提供加速。....................................................................................................................................................................................................................................................................36
基于梯度的机器在张量上的限制...
非局部性是量子物理学的重要组成部分，是量子状态（例如纠缠）许多引人注目的特征的核心。高度纠缠的量子状态的一个重要类别是Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态，它们在各种基于量子的技术中扮演关键角色，并且特别感兴趣地基于噪音量子硬件进行基准测试。一种新型的量子启发的生成模型被称为天生机器，该模型利用量子物理的概率性质，在学习经典数据和量子数据方面取得了巨大的成功。为此，我们研究了训练天生机器在张量网络的两个不同架构上学习GHz状态的任务。我们的结果表明，基于梯度的训练方案对TN BORN机器无法学习GHz状态相干叠加（或平等）的非本地信息。这导致了一个重要的问题，即哪种建筑设计，初始化和优化方案更适合学习隐藏在量子状态中的非本地信息，以及我们是否可以适应量子启发的培训算法以学习此类量子状态。
通过混合张量网络进行量子经典机器学习
张量网络 (TN) 在机器学习中得到了广泛的应用，特别是 TN 和深度学习有着惊人的相似之处。在这项工作中，我们提出了量子-经典混合张量网络 (HTN)，它将张量网络与经典神经网络结合在一个统一的深度学习框架中，以克服常规张量网络在机器学习中的局限性。我们首先分析了常规张量网络在机器学习应用中的局限性，包括表示能力和架构可扩展性。我们得出结论，事实上，常规张量网络不适合成为深度学习的基本构建块。然后，我们讨论了 HTN 的性能，它克服了常规张量网络在机器学习方面的所有缺陷。从这个意义上说，我们能够以深度学习的方式训练 HTN，这是反向传播和随机梯度下降等算法的标准组合。最后，我们提供两个适用案例来展示 HTN 的潜在应用，包括量子态分类和量子-经典自动编码器。这些案例也展示了以深度学习方式设计各种 HTN 的巨大潜力。
用于控制增强量子计量的高效张量网络
优化的量子控制可以提高量子计量的性能和抗噪能力。然而，当多个控制操作顺序应用时，优化很快就会变得难以处理。在这项工作中，我们提出了有效的张量网络算法来优化通过一长串控制操作增强的量子计量策略。我们的方法涵盖了一种普遍而实用的场景，其中实验者在要估计的通道的 N 个查询之间应用 N - 1 个交错的控制操作，并且不使用或使用有界辅助。根据不同的实验能力，这些控制操作可以是通用量子通道或变分酉门。数值实验表明，我们的算法在优化多达 N = 100 个查询的计量策略方面具有良好的性能。具体来说，我们的算法确定了一种在 N 有限但很大的情况下能够胜过最先进策略的策略。
研讨会 张量网络方法的最新进展
Ulrich Schollwoeck：用于真实材料的张量网络。张量网络已成为量子多体理论中不可或缺的工具，但主要应用于模型系统。在本次演讲中，我将介绍如何将张量网络与量子嵌入理论（例如动态平均场理论和密度泛函理论）相结合，从而获得迄今为止无法获得的真实材料的结果。我还将展示如何在复平面上使用时间演化的进展将如何为以非常有效的方式计算极低频率特性开辟道路。 Henrik Larsson：用于计算振动和电子状态的张量网络状态 电子结构和振动量子动力学领域大多彼此独立，它们开发了强大的方法来精确求解薛定谔方程。特别是，将高维波函数分解为较小维度函数的复杂收缩的方法引起了广泛关注。它们为这两个领域的具有挑战性的量子系统带来了令人印象深刻的应用。虽然底层的波函数表示、张量网络状态非常相似，但用于求解电子和振动运动的薛定谔方程的算法却大不相同。目前尚无对不同方法的优缺点进行系统的比较，但这将有助于更好地理解和有益的思想交流。本文首次尝试了这一方向 [1,2]。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 架构
图 1. 现代云数据中心工作负载需要 NVIDIA GPU 加速 .......................................................... 8 图 2. NVIDIA A100 中的新技术.................................................................................... 10 图 3. 新 SXM4 模块上的 NVIDIA A100 GPU ........................................................................ 12 图 4. 用于 BERT-LARGE 训练和推理的统一 AI 加速 ............................................................. 13 图 5. 与 NVIDIA Tesla V100 相比，A100 GPU HPC 应用程序加速 ............................................. 14 图 6. 带有 128 个 SM 的 GA100 全 GPU（A100 Tensor Core GPU 有 108 个 SM） ............................................................................................. 20 图 7. GA100 流多处理器 (SM) ............................................................................................. 22 图 8. A100 与 V100 Tensor Core 操作 ............................................................................................. 25 图 9. TensorFloat-32 (TF32) ........................................................................................... 27 图 10. 迭代TCAIRS 求解器收敛到 FP64 精度所需的时间 .............................................. 30 图 11. TCAIRS 求解器相对于基线 FP64 直接求解器的加速 ........................................................ 30 图 12. A100 细粒度结构化稀疏性 ...................................................................................... 32 图 13. 密集 MMA 和稀疏 MMA 操作示例 ............................................................................. 33 图 14. A100 Tensor Core 吞吐量和效率 ............................................................................. 39 图 15. A100 SM 数据移动效率 ............................................................................................. 40 图 16. A100 L2 缓存驻留控制 ............................................................................................. 41 图 17. A100 计算数据压缩 ............................................................................................. 41 图 18. A100 强扩展创新 ............................................................................................. 42 图 19. Pascal 中基于软件的 MPS 与硬件加速的 MPS Volta............. 44 图 20. 当今的 CSP 多用户节点 ...................................................................................... 46 图 21. 示例 CSP MIG 配置 .............................................................................................. 47 图 22. 具有三个 GPU 实例的示例 MIG 计算配置。 ...................................................... 48 图 23. 具有多个独立 GPU 计算工作负载的 MIG 配置 ...................................................... 49 图 24. 示例 MIG 分区过程 ............................................................................................. 50 图 25. 具有三个 GPU 实例和四个计算实例的示例 MIG 配置。 .................... 51 图 26. 带有八个 A100 GPU 的 NVIDIA DGX A100............................................................. 53 图 27. 光流和立体视差的说明 .................................................................................... 55 图 28.顺序 2us 内核的执行细分。................................................................ 59 图 29. 任务图加速对 CPU 启动延迟的影响 .............................................................. 60
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 的芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点选项相比，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 2 倍的 A100 SM MMA（矩阵乘法累加）计算速率，使用新的 FP8 数据类型提供 4 倍的 A100 速率。Sparsity 功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 加速高达 7 倍。两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。○ 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 芯片间处理速度提高了 3 倍，这是由于每个 SM 的时钟对时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。集群支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持集群中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。● 新的 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型训练和推理。Transformer Engine 可智能管理并动态选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少 HBM3 的访问次数。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
小鼠脑扩散张量成像的技术
在小鼠脑jiang-yang Zhang博士中进行扩散张量成像的技术。 NMR研究助理教授Russell H. Morgan放射学科学系Johns Hopkins大学医学院神经科学研究介绍，老鼠模型在促进我们对大脑及其疾病的知识方面发挥了重要作用。 要研究小鼠神经解剖学，尤其是由基因突变或病理引起的神经解剖学的变化，需要新颖的成像工具。 扩散张量成像（DTI）是一个很好的候选者，因为它可以可视化大脑中的白质（WM）结构，并已用于研究神经系统疾病，例如多发性硬化症和阿尔茨海默氏病。 即使DTI在诊所经常进行，但小鼠大脑的DTI仍然是一项艰巨的任务。 在总体积期间，小鼠大脑比人脑小约1000倍。 人脑DTI的当前分辨率约为每个像素1-2 mm。 为了实现相同的相对分辨率，我们需要使用特殊技术来实现小鼠脑DTI的分辨率为0.1-0.2 mm。 小鼠脑DTI的技术挑战在小鼠大脑的DTI中的主要技术挑战是实现高空间分辨率，同时保持令人满意的信号与噪声比（SNR）。 dTI被称为差的SNR技术，因为扩散加权图像中的信号幅度通过扩散敏化梯度减弱。 为了达到令人满意的SNR，大多数小鼠脑DTI实验都是在具有定制线圈的高场系统上进行的。在小鼠脑jiang-yang Zhang博士中进行扩散张量成像的技术。 NMR研究助理教授Russell H. Morgan放射学科学系Johns Hopkins大学医学院神经科学研究介绍，老鼠模型在促进我们对大脑及其疾病的知识方面发挥了重要作用。要研究小鼠神经解剖学，尤其是由基因突变或病理引起的神经解剖学的变化，需要新颖的成像工具。扩散张量成像（DTI）是一个很好的候选者，因为它可以可视化大脑中的白质（WM）结构，并已用于研究神经系统疾病，例如多发性硬化症和阿尔茨海默氏病。即使DTI在诊所经常进行，但小鼠大脑的DTI仍然是一项艰巨的任务。在总体积期间，小鼠大脑比人脑小约1000倍。人脑DTI的当前分辨率约为每个像素1-2 mm。为了实现相同的相对分辨率，我们需要使用特殊技术来实现小鼠脑DTI的分辨率为0.1-0.2 mm。小鼠脑DTI的技术挑战在小鼠大脑的DTI中的主要技术挑战是实现高空间分辨率，同时保持令人满意的信号与噪声比（SNR）。dTI被称为差的SNR技术，因为扩散加权图像中的信号幅度通过扩散敏化梯度减弱。为了达到令人满意的SNR，大多数小鼠脑DTI实验都是在具有定制线圈的高场系统上进行的。强磁场的缺点是它缩短了组织t 2，而加长组织t 1。高场系统比1.5特斯拉或3特斯拉磁铁具有更严重的场不均匀性。简短的T 2和场不均匀性使得通常用于临床DTI的回声平面成像（EPI）的采集类型，在高场系统上很难。除了分辨率挑战外，DTI数据通常还被受试者运动或梯度涡流引起的伪像所损坏。在体内实验期间的受试者运动可以通过更好的动物约束和呼吸触发来最小化。涡流可以通过调整梯度预先强调来显着降低。即使面临这些挑战，近年来，小鼠大脑的DTI也取得了许多进步。表1列出了几个DTI实验及其成像参数。在体内DTI获得的最佳分辨率约为0.1 mm x 0.1 mm x 0.5 mm [1]，EX Vivo DTI获得的最佳分辨率为0.02 mm x 0.02 mm x 0.02 mm x 0.3 mm [2]。应用程序分辨率和成像参数
使用扩散张量的机器学习应用
我们进行了PubMed搜索，以发现2010年1月至2019年12月之间发表的148篇论文，与人脑，扩散张量成像（DTI）和机器学习（ML）有关。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。 使用来自DTI信息的信息对患者进行分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。 研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。 近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。 尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。