IBM Q Experience対応 量子機械学習を可能にするTensorFlowエコシステムの提供を開始

-GPUとQPUのハイブリッド環境で動作「ClassCat(R) Hybrid QNN」-

 

 株式会社クラスキャット(代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市)は、量子機械学習ツールキット「ClassCat(R) Hybrid QNN」を本日(11月12日)から提供開始することを発表致しました。

 本製品はIBM Q Experienceで利用可能な量子プロセッサを始めとする各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できる製品で、深層学習フレームワークTensorFlowのエコシステム(拡張キット)として提供されます。GPUアクセラレータとQPU(量子処理ユニット)のハイブリッド環境で高速に量子機械学習を実行できます。

 本製品「ClassCat(R) Hybrid QNN」は各種量子デバイスやシミュレータ上で量子機械学習を遂行できます。リアル量子デバイスについてはIBM Q Experienceで利用可能な量子プロセッサに対応しています。IBM Q Experienceは米IBM社が公開している量子クラウドサービスとソフトウェアプラットフォームです。

 そしてまた以下のポピュラーな量子シミュレータもサポートしています:

 * Qiskit Aer (米IBM社)

 * Microsoft Quantum Development Kit

 * Cirq (米Google社)

 本製品「ClassCat(R) Hybrid QNN」はTensorFlowのエコシステムです。

 TensorFlowは米Google社がオープンソース化した、深層学習フレームワークのデファクトスタンダードです。高パフォーマンスな人工知能モデルを開発するために世界中で利用されています。最新版TensorFlow 2.0ではKerasと呼ばれる高位APIと柔軟性の高いEager execution動作モードを軸にすることにより、使い易さが更に改良されています。「ClassCat(R) Hybrid QNN」はこのTensorFlow 2.0上に構築されていますので、量子機械学習においてその洗練された最適化手法をGPUアクセラレータとともに利用することができます。

 本製品「ClassCat(R) Hybrid QNN」では量子回路を機械学習モデルとして位置付け、量子デバイスに接続して量子計算を実行しながらTensorFlowによりモデルを最適化していきます。GPUアクセラレータと量子処理ユニットQPUのハイブリッド環境で、ユーザが量子コンピューティングの様々な実験や研究を行なうことを可能にします。

 なおクラスキャットでは汎用性のあるモデルを順次提供していく予定です。

 本製品「ClassCat(R) Hybrid QNN」はマルチクラウド上のソリューションとして提供されます。GPUを装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド

 -Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platformが選択可能です。

【製品販売概要】

 製品名:ClassCat(R) Hybrid QNN

 販売時期:2019年11月12日

 販売形態:直接販売・販売パートナー経由・OEM

 販売価格:オープンプライス

【動作環境】

 製品名:ClassCat(R) Hybrid QNN

 OS:Ubuntu Server 18.04 LTS

 ハードウェア:各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ。

 ※GPU装備必須、マルチGPU推奨。

 WebSite:http://www.classcat.com/

 Facebook:https://www.facebook.com/ClassCatJP

 ※ ClassCatは株式会社クラスキャットの登録商標です。

 ※ その他、記載されている会社名・製品名は各社の登録商標または商標です。