apache/mahout

해결하는 문제

Apache Mahout은 확장 가능하고 성능이 뛰어난 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 현재 Qumat 라이브러리를 통해 다양한 양자 백엔드에 대한 통일된 API를 제공하고, 고전적 데이터를 양자 상태로 인코딩하는 과정을 가속화함으로써 양자 컴퓨팅 개발을 단순화하고 있습니다.

작동 방식

Qumat은 표준 게이트(Hadamard, CNOT 등)를 사용하여 양자 회로를 구축하고, 코드를 재작성하지 않고도 Qiskit, Cirq, Amazon Braket 등 다양한 백엔드에서 실행할 수 있는 추상화 계층 역할을 합니다. 또한 GPU 가속 커널과 DLPack을 사용하는 양자 데이터 플레인(QDP)을 제공하여 PyTorch, NumPy, TensorFlow 간의 텐서 전송을 제로 코피로 처리함으로써 양자 머신러닝에서 효율적인 데이터 이동을 가능하게 합니다.

대상 사용자

양자 머신러닝 및 양자 컴퓨팅 분야에서 일하는 개발자와 연구자로, 백엔드에 종속되지 않는 코드를 작성하고 양자 상태를 위한 데이터 인코딩을 효율적으로 처리하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 통일된 양자 API: 한 번 작성한 코드로 Qiskit, Cirq, Amazon Braket에서 양자 회로를 실행할 수 있습니다.
• GPU 가속 인코딩: 양자 데이터 플레인(QDP)은 CUDA 커널을 사용하여 고전적 데이터를 양자 상태로 인코딩합니다.
• 제로 코피 데이터 전송: DLPack을 통해 PyTorch, NumPy, TensorFlow와 통합되어 텐서 전송 시 오버헤드를 제거합니다.