路易莎·克劳福德（Luisa Crawford）
6月11日，2025年07:42
NVIDIA的GB200 NVL72系统正在通过整合GPU加速度，对于开发算法，低噪声量子和混合应用程序来推进量子计算。
NVIDIA通过引入其GB200 NVL72系统在量子计算方面取得了长足的进步。根据NVIDIA博客的一份报告，这些系统旨在将量子处理器整合到未来的超级计算机中，并可能改变诸如药品和材料开发的行业。
量子研究的加速计算
配备第五代NVIDIA NVLINK NVLINK互连功能的GB200 NVL72系统是量子研究的最前沿。他们通过提供实质性的计算能力和速度来推进量子算法和硬件的开发。这种整合对于实现混合量子量子超级计算机的视野至关重要。
关键量子计算工作负载
NVIDIA的Blackwell体系结构为五个关键的量子计算工作负载增强。其中包括开发更好的量子算法，低噪声量子位的设计以及量子训练数据的产生。 GB200 NVL72系统为这些任务提供了显着提高的速度，从而以前所未有的速率实现了模拟和数据处理。
开发量子算法
在量子计算机上模拟候选算法对于精炼量子应用至关重要。与传统的CPU实施相比，GB200 NVL72系统在模拟技术中以800倍的加速促进了这一过程。该功能对于在计算流体动力学等领域开发新算法至关重要。
设计低噪声量子
量子硬件设计人员依靠详细的模拟来创建低噪声量子设计。 GB200 NVL72系统与NVIDIA的Cuquantum Dynamics库一起提供了1,200倍的速度，在这些模拟中加速了设计过程，以及像Alice＆Bob这样的帮助公司在其硬件开发工作中提供了帮助。
生成量子训练数据
量子计算的AI模型需要大量的培训数据，这通常很难从实际的量子硬件中获得。 GB200 NVL72系统可以比基于CPU的技术快4,000倍，从而支持量子计算中最新的AI进步。
探索混合应用程序
未来的量子应用程序将依赖于量子和经典硬件。 GB200 NVL72系统具有其混合计算环境，使研究人员能够探索混合量子经典应用，从而使开发加速1,300倍。
量子误差校正
量子误差校正对于将来的量子GPU超级计算机至关重要。 GB200 NVL72系统在运行误差校正所需的解码算法时提供了500倍的加速，这使其成为维持量子准确性的可行解决方案。
NVIDIA在量子计算方面的进步正在为将量子硬件集成到超级计算机中，从而解决了商业上相关的问题。 GB200 NVL72系统对于这项工作至关重要，证明了大规模，有用的量子计算的潜力。
有关更详细的见解，请访问NVIDIA博客。
图像来源：Shutterstock
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