美国东部时间 11 月 18 日星期一，NVIDIA 宣布与 Google Quantum AI（谷歌开发量子计算软件和硬件工具的团队）合作，利用 NVIDIA CUDA-Q 平台支持的模拟来加速 Google 下一个量子计算的设计。一代量子计算机。计算设备。
谷歌量子人工智能正在使用混合量子经典计算平台和 Nvidia 的 Eos 超级计算机来模拟其量子处理器的物理原理。这将有助于克服当前量子计算硬件的限制。由于研究人员所说的“噪声”，量子计算硬件目前只能运行一定数量的量子操作，然后计算才会停止。
中国科技报此前报道称，噪声是“量子处理器的危险”。由于量子处理器对噪声非常敏感，即使是最轻微的干扰，例如热量产生的杂散光子、周围电子设备的随机信号以及物理振动，也会快速破坏量子叠加态，严重影响量子计算机的精度。因此，建造实用量子计算机的进展最终取决于噪声能否被“驯服”。
谷歌量子人工智能研究科学家 Guifre Vidal 周一宣布与 Nvidia 合作，他表示：
“只有我们能够在控制噪声的同时扩展量子硬件，我们才能开发出商业上可行的量子计算机。利用 NVIDIA 的加速计算，我们正在探索噪声对越来越大的量子芯片设计的影响。”
了解量子硬件设计中的噪声需要复杂的动态模拟，以充分捕获量子处理器中的量子位如何与其环境交互。这些模拟的计算成本通常非常昂贵。 NVIDIA表示，利用其CUDA-Q平台，谷歌可以在NVIDIA Eos超级计算机上使用1024个H100 Tensor核心GPU，以非常低的成本执行世界上最大、最快的量子设备动力学模拟之一。
使用 NVIDIA 的 CUDA-Q 和 H100 GPU，Google 可以对容纳 40 个量子位的设备进行全面、真实的模拟。这是同类中规模最大的一次模拟。 CUDA-Q提供的仿真技术意味着原本需要一周时间的噪声仿真现在可以在几分钟内完成。
NVIDIA公开提供了支持CUDA-Q平台上上述加速动力学模拟的软件，使量子硬件工程师能够快速扩展他们的系统设计。
NVIDIA 量子与 HPC 总监 Tim Costa 表示：“AI 超级计算能力将帮助量子计算取得成功。谷歌使用 CUDA-Q 平台已经证明了其推动量子计算帮助解决现实世界问题的能力。GPU 加速模拟发挥着核心作用。”
对于谷歌量子计算研发采用NVIDIA CUDA-Q平台的消息，有网友评论称谷歌屈服于CUDA-Q的威力。还有评论称，每当听到美股七巨头正在研发自己芯片的消息时，总觉得这些报道没有经过充分研究。 AMD 或 Nvidia 等公司制造 GPU 不仅需要资金和人力，还需要深厚的专业知识。
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