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對一些人來說，量子計算（Quantum computer）可能聽上去像是科幻小說，是幾十年后的情景。實際上，全球已經(jīng)有不少人已經(jīng)投入這項前沿計算的研究中，有超過2100篇量子計算的研究論文發(fā)布，有超過250家量子計算初創(chuàng)公司，有22個國家級量子計算相關(guān)的政策。

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量子計算是一種遵循量子力學規(guī)律調(diào)控量子信息單元進行計算的新型計算模式，通常與經(jīng)典計算相比較。從原理看，量子計算可以擁有比經(jīng)典計算更快的計算速度，這種差距有可能高達百萬億倍。

量子計算有望攻破當今面臨的諸多挑戰(zhàn)，推動從藥物研發(fā)到天氣預報等各項工作的發(fā)展，能夠在未來的HPC中發(fā)揮巨大作用。正因為如此，大量公司和研究人員都投資資源研究量子計算。

目前，實現(xiàn)量子計算的物理平臺有多種方案，比如超導、離子阱、中性原子、硅量子、光量子等，不過也都面臨著不用的挑戰(zhàn)。

想要加速量子計算的發(fā)展，混合量子計算有望實現(xiàn)量子計算的首批實際應(yīng)用。

所謂混合量子計算，就是量子計算機和經(jīng)典計算機協(xié)同工作，充分發(fā)揮經(jīng)典計算（比如CPU和GPU）在傳統(tǒng)作業(yè)中的優(yōu)勢，如電路優(yōu)化、校正和糾錯，以及系統(tǒng)級量子處理器（即QPU）作為新型加速器的優(yōu)勢。

相比CPU，GPU是實現(xiàn)混合量子計算的一個好選擇，因為GPU可以縮短傳統(tǒng)作業(yè)的執(zhí)行時間，并大幅降低經(jīng)典計算機和量子計算機之間的通信延遲，而這是當今混合量子作業(yè)面臨的主要瓶頸。

與此同時，另一個巨大的挑戰(zhàn)是軟件工具。量子處理器作為新興的硬件，想要對其編程實現(xiàn)發(fā)揮其價值，研究人員只能使用相當于低級組裝代碼的量子，也就是說只有量子計算專家才能對量子加速器進行編程，這也就難以推動量子計算的快速發(fā)展。

因此，量子計算領(lǐng)域需要統(tǒng)一的編程模型和編譯器工具鏈。

編譯器可以讓科學家輕松地將其 HPC應(yīng)用的一部分先移植到模擬版QPU，然后再移植到真正的QPU，高效找到量子計算加速工作的方法。

將GPU加速的模擬工具、編程模型和編譯器工具鏈全部結(jié)合在一起后， HPC 研究人員就可以開始構(gòu)建未來的混合量子數(shù)據(jù)中心。

擁有業(yè)界領(lǐng)先高性能GPU，且在HPC和AI方面有豐富經(jīng)驗的英偉達，能夠幫助其在量子計算領(lǐng)域迅速建立獨特的產(chǎn)品和優(yōu)勢。

英偉達確實已經(jīng)開始將其在AI領(lǐng)域的成功經(jīng)驗復制到量子計算領(lǐng)域。從離開發(fā)者最近的軟件切入，降低使用開發(fā)者的使用門檻，幫助量子計算領(lǐng)域的開發(fā)者能解決問題，創(chuàng)造價值，一旦量子計算的研究者和使用者首選英偉達的工具，自然也就能幫英偉達在量子計算領(lǐng)域搶占先機。

GTC 2021上，英偉達宣布推出cuQuantum SDK，目的是加速在GPU上運行的量子電路模擬。如今，已經(jīng)有數(shù)十家量子組織已經(jīng)在使用cuQuantum 軟件開發(fā)套件，在 GPU 上加速其量子電路模擬。

近期，AWS在Braket服務(wù)中提供cuQuantum，并展示了cuQuantum在量子機器學習工作負載上實現(xiàn)了900倍的加速，同時減少3.5倍的成本。

cuQuantum對于推動量子計算發(fā)展的另一個重要價值在于，其能夠在主要的量子軟件框架上實現(xiàn)加速計算，包括Google的qsim、IBM的Qiskit Aer、Xanadu的PennyLane和Classiq 的Quantum Algorithm Design平臺。

對于科學家和開發(fā)者而言，這些框架的用戶可以訪問GPU加速，而無需再進行任何編碼。對于英偉達而言，將意味著其在量子計算軟件框架上的重要價值，以及充分發(fā)揮其GPU在混合量子計算中的作用。

2022年7月12日，英偉達在量子計算領(lǐng)域繼續(xù)向前邁進，發(fā)布了一個統(tǒng)一計算平臺QODA。

量子優(yōu)化設(shè)備架構(gòu) (QODA)的目標是通過創(chuàng)建相干的混合量子經(jīng)典編程模型，使量子計算更容易使用。QODA也使HPC和AI領(lǐng)域的專家能夠輕松將他們的應(yīng)用移植到公有云、NVIDIA DGX系統(tǒng)或者配備了大量NVIDIA GPU的超算中心當中。

對于已經(jīng)使用cuQuantum軟件開發(fā)工具包在GPU上模擬量子線路的量子組織，通過QODA，量子研究人員還可以在相同的cuQuantum模擬環(huán)境中開發(fā)量子線路。

與AI和高性能計算一樣，生態(tài)才是成功的關(guān)鍵，因此軟硬件合作伙伴對于英偉達在量子計算領(lǐng)域的成功都至關(guān)重要。

Q2B 22 東京量子計算會議上，英偉達宣布與量子硬件供應(yīng)商IQM quantum Computers、Pasqal、Quantum、Quantum Brilliance和Xanadu，軟件供應(yīng)商QC Ware和Zapata Computing， 以及超級計算中心德國尤里希研究中心、勞倫斯伯克利國家實驗室和橡樹嶺國家實驗室開展QODA方面的合作。

英偉達CEO黃仁勛一直都在強調(diào)，英偉達要做的是開創(chuàng)新的產(chǎn)品和市場，而不是去搶占已有的市場。量子計算正是這樣一個全新的市場，英偉達無論在量子計算領(lǐng)域技術(shù)路線的選擇，還是選擇的切入點，都有助其搶占量子計算的先機。

但也要看到，量子計算還有很長的路要走，還難以判斷誰能擁有量子霸權(quán)。

關(guān)鍵詞： nVIDIA 英偉達正將其在AI領(lǐng)域的成功經(jīng)驗復制到量子計算 cnBeta