NVIDIA 通过 AI 超级计算拓展量子计算视野

正如最近在 Supercomputing 2024 (SC24) 上发布的公告所强调的那样，NVIDIA 通过集成 AI 超级计算功能，在量子计算领域取得了领先地位。 NVIDIA 表示，这家科技巨头已与各个行业和学术界的领导者建立了合作伙伴关系，以应对量子计算当前的挑战并突破这一快速发展的技术的界限。

人工智能遇上量子计算

生成式人工智能在克服量子计算挑战方面发挥着至关重要的作用。 NVIDIA 与科学家合作发表了一篇研究论文《量子计算的人工智能》，探讨了人工智能在该领域的变革潜力。该论文强调使用 GPT 等人工智能模型来合成量子电路并解码量子纠错码，展示了这两个变革性学科交叉点的重大进展。

创新的基础设施和算法

波兹南超级计算和网络中心 (PSNC)、ORCA 计算和 NVIDIA 之间的合作打造了第一个功能齐全的多 QPU、多 GPU、多用户基础设施。该设置利用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA CUDA-Q 平台，展示了一种适用于光子量子处理器的新型资源状态生成器，带有预训练变压器 (RS-GPT) 算法。此次合作还开发了用于面部识别的混合量子经典生成对抗网络（GAN）和用于医疗诊断的量子神经网络。

量子与经典技术的融合

在 SC24 上，多项公告强调了 CUDA-Q 与各种量子硬件提供商的集成，包括 Anyon、Fermioniq 和 QuEra。这些合作伙伴关系促进了量子资源与混合算法的无缝集成，拓宽了加速量子超级计算的途径。

增强量子硬件设计

NVIDIA 的 CUDA-Q 平台现在支持使用 AI 超级计算开发量子硬件。 CUDA-Q 0.9 中的新动态模拟功能可实现量子系统的高精度模拟，帮助 QPU 供应商进行硬件设计和量子位改进。 NVIDIA 还与 Google Quantum AI 合作，对 Transmon 量子位进行大规模模拟，增强对量子设备物理的理解。

更广泛地访问高级算法

CUDA-QX 是针对 GPU 加速优化的特定应用程序库的集合，为研究人员提供了探索下一代量子计算主题的工具。这些库包括适用于化学模拟等应用的量子纠错代码和求解器，利用 GPU 超级计算实现前所未有的可扩展性。

协同突破

NVIDIA 正在积极与耶鲁大学和 Moderna 等机构合作，探索用于分子生成的量子变压器和用于预测生物分子结合亲和力的量子神经网络。与惠普企业的合作重点是改进电路编织技术，而与 Algorithmiq 的合作则加速了量子计算中的噪声缓解。

通过这些合作伙伴关系和举措，NVIDIA 为量子计算生态系统做出了重大贡献，提供了集成 AI 和量子技术的工具和平台，以解决复杂的计算挑战。

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