詹姆斯·丁
3月20日，2025年12:10
NVIDIA引入了一套高级工具，旨在加速量子误差校正，从而增强经典和量子计算资源的整合。
正如泰勒·李·帕蒂（Taylor Lee Patti）最近的博客文章中所详述的那样，NVIDIA在量子计算社区的重大大步迈步中，宣布了一种新的工具集合，旨在增强量子误差校正（QEC）研究。这些工具旨在应对量子计算中噪声的基本挑战，这甚至可能导致最简单的量子算法中的错误。
量子误差纠正中的挑战
量子误差校正对于通过使用许多嘈杂的量子位来编码对噪声有抵抗力的逻辑Qubits来维持量子计算的完整性至关重要。该过程涉及通过重复测量和复杂的解码技术来识别和纠正错误。但是，按大规模实施有效的误差校正协议仍然是一个重大障碍。
快速，准确地解码错误是一个主要挑战，因为它需要无缝整合古典和量子计算资源。 NVIDIA的新工具旨在通过提供紧密耦合量子处理单元（QPU）和图形处理单元（GPU）（GPU）的硬件体系结构来简化此过程，从而利用基于内核的编程模型。
NVIDIA的量子计算创新
在GTC 25会议上，NVIDIA推出了与Quantum Machines合作开发的DGX量子参考体系结构。这种体系结构允许GPU和量子硬件之间的超低潜伏连接，从而促进诸如校准，控制和解码之类的任务。该系统将NVIDIA GRACE HOPPER SUPERCHIPS与量子机的OPX控制系统集成在一起，从而启用可扩展连接性。
NVIDIA还引入了CUDA-Q QEC V0.2，其中包括用于生成和加速量子低密度平等检查（QLDPC）代码的工具。这些代码对于它们有效地编码功能和对量子噪声的耐受性而有希望，尽管它们在解码复杂性方面提出了挑战。
量子错误解码的进步
CUDA-Q QEC V0.2具有加速的信念传播和秩序统计解码（BP+OSD）解码器，可显着加快解码过程。这种进步对于评估新QLDPC代码的性能和确保QEC方法的实用性至关重要。
在CUDA-Q版本0.10中引入的NVIDIA嘈杂的状态向量和基于张量的基于网络的量子电路模拟器，通过允许对量子噪声进行大规模模拟，从而进一步增强了研究功能。这些模拟器可以有效地生成大量逼真的噪声数据，这些噪声数据可用于训练AI解码器并改善QEC协议。
未来的含义
NVIDIA的工具不仅有助于开发更健壮的QEC方法，而且还为实用的量子计算应用铺平了道路。通过整合AI超级计算资源，研究人员可以加速他们的实验，并专注于实现量子计算中的突破。
有关NVIDIA在量子计算中的计划的更多详细信息，请访问NVIDIA官方博客。
图像来源：Shutterstock
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