作者：毛朔。
“英偉達希望在未來支援量子計算機的實際應用，”黃仁勳說。 ”
因此，NVIDIA Cuda Quantum 平台正在澳大利亞國家超級計算和量子計算創新中心投入使用，進一步推動了量子計算的突破。
這一切的起點可以追溯到 2023 年的 GTC 春季會議。 當時，英偉達宣布已與Quantum Machines共同開發了世界上第乙個GPU加速的量子計算系統NVIDIA DGX Quantum。
作為技術革命的先行者，NVIDIA DGX Quantum 不僅是全球首款 GPU 加速的量子計算系統，還將 NVIDIA Grace Hopper 超級晶元的計算能力與 Cuda Quantum 開源程式設計模型的靈活性，以及 Quantum Machines 構建的全球領先的量子控制平台 OPX 相結合。
或許，當命運的齒輪開始緩緩轉動時，現階段加速計算的這一最新成就，預示著量子計算領域新時代的到來。
NVIDIA Cuda Quantum 使量子程式設計的複雜性變得不可計數
在當今瞬息萬變的技術環境中，NVIDIA Cuda Quantum 的推出標誌著量子計算與經典計算融合的重大突破。 這個創新平台不僅擴充套件了混合量子經典系統的程式設計模型，而且通過其對 GPU 混合計算的原生支援，為量子計算研究和應用開闢了新的途徑。
具體而言，NVIDIA Cuda Quantum 使用支援 C++ 和 Python 語言的高階核心程式設計模型，使研究人員和開發人員能夠以前所未有的靈活性和效率進行編寫**。
以此類推，NVIDIA Cuda Quantum 在處理大規模並行處理和資料密集型量子應用程式時非常強大。 它的 GPU 預處理和後處理能力，加上對經典優化演算法的支援，就像乙個高效的加速器，顯著提高了計算的速度和效率。
NVIDIA Cuda Quantum 引入的系統級編譯器工具鏈帶來了更多的經驗能力。 其NVQ++編譯器具有分解編譯的“超能力”，可以將量子程式設計的複雜度降低到零。
有了這個“超能力”，NVIDIA Cuda Quantum 能夠為量子核心建立多級中間表示 （MLIR） 和量子中間表示 （QIR），這就像構建了乙個多維世界，讓 ** 不僅可以在不同的環境中自由行走，還可以為未來的優化帶來更多可能。 事實上，這個過程不僅降低了程式設計的複雜度，還拓寬了可移植性和優化的空間，讓量子程式設計的旅程更加充滿驚喜。
初步的 NVQ++ 基準測試結果顯示，與傳統的 Pythonic 實現相比，使用 NVIDIA CUDA Quantum 的變分量子彎曲器-求解器 （VQE） 任務的端到端效能提高了驚人的 287 倍，尤其是在處理 20 量子位元系統時，隨著系統的擴充套件，效能顯著增加。
此外，Cuda Quantum 提供了乙個標準庫，涵蓋了量子演算法的基本基元，使開發人員更容易實現複雜的量子演算法。
該平台的互操作性也是其強大功能的一部分，因為它不僅與合作夥伴量子處理單元 （QPU） 互動，還支援通過 CuQuantum GPU 平台模擬的 QPU，以及與 QPU 構建者合作處理許多不同型別的量子位元。 這意味著研究人員可以輕鬆地在不同的 QPU 之間切換，無論是模擬的還是物理的，就像更改編譯器標誌一樣簡單。
在筆者看來，NVIDIA Cuda Quantum的出現不僅提高了量子演算法的實現效率，而且通過其高靈活性和可擴充套件性，為量子計算的研究和實際應用提供了強大的動力。 NVIDIA Cuda Quantum 的 GPU 混合計算支援和系統級編譯器工具鏈為量子經典聚變系統的發展樹立了新標準，預示著未來量子計算技術將在更多領域得到廣泛應用，從而加速向量子優勢和量子效用的過渡。
事實上，澳大利亞國家超級計算和量子計算的研究人員正在使用 NVIDIA CUDA Quantum，這是乙個開源混合量子計算平台，具有強大的模擬工具，能夠對混合 CPU、GPU 和 QPU 系統進行程式設計，以及 NVIDIA CUDA QUANTUM 軟體開發工具包，其中包括為加速量子計算工作流程而優化的庫和工具。
正如 Pawsey 超級計算研究中心執行主任 Mark Stickells 所解釋的那樣：“Pawsey 超級計算研究中心的研究和測試平台設施正在推動澳大利亞和世界各地的科學探索。 NVIDIA 的 CUDA Quantum 平台將使我們的科學家能夠推動量子計算研究的突破性創新。 ”
設定 7 倍“高速”和 10 倍效能的 GPU 和 CPU，為量子計算構建“大核心汙垢”
澳大利亞 Pawsey 超級計算研究中心的 NVIDIA CUDA Quantum 平台將由其國家超級計算和量子計算創新中心的 NVIDIA Grace Hopper 超級晶元加速，旨在進一步推動該中心在量子計算方面取得突破。
無論是位於英國雷丁的 Oxford Quantum Circuits，還是在由 CUDA Quantum 程式設計的混合 QPU GPU 系統中使用 NVIDIA Grace Hopper。 或者芝加哥的 Qbraid 使用 NVIDIA Grace Hopper 來構建量子雲服務，或者阿姆斯特丹的 Fermioniq 使用 NVIDIA Grace Hopper 來開發張量網路演算法。
為什麼超級晶元經常被量子計算領域的創新研究所“喜愛”？
事實上，NVIDIA Grace Hopper 超級晶元架構將 NVIDIA Hopper GPU 的強大功能與 NVIDIA Grace CPU 的靈活性和多功能性相結合。 巧妙地“放置”在這款獨一無二的超級晶元中，偽造了傳統的 CPU-GPU PCIe 連線，先進的 NVIDIA NVLink 晶元 2 晶元 （C2C） 高速通道和 NVIDIA NVLink 交換機系統可實現資料和記憶體的快速流動，無縫連線高頻寬和記憶體的世界。
與最新的 PCIe 技術相比，NVIDIA Grace Hopper 在 GPU 和 CPU 之間提供了一條超寬的“高速公路”，為執行 TB 級資料的應用程式提供高達 7 倍的頻寬和高達 10 倍的效能，使量子計算研究人員能夠以前所未有的方式解決世界上最複雜的問題。
高效能超級晶元還能夠在加速器上進行高保真、可擴充套件的量子模擬，並能夠與量子硬體基礎設施對接。
無論是開發演算法、設計裝置，還是發明可靠的糾錯、校準和控制方法，高效能模擬對於研究人員應對量子計算中的重大挑戰都至關重要。 CUDA Quantum 與 NVIDIA Grace Hopper 超級晶元一起，在 Pawsey 超級計算研究中心等創新組織中實現了這些重要突破，加速了量子整合超級計算的採用。 英偉達高效能計算和量子計算總監蒂姆·科斯塔（Tim Costa）表示。
目前，Pawsey 超級計算研究中心正在部署八個基於 NVIDIA MGX 模組化架構的 NVIDIA Grace Hopper 超級晶元節點。
隨著超級晶元的加速，PAWSEY將能夠直接在傳統的高效能計算系統上執行量子工作負載，利用現有系統的處理能力，通過開發混合演算法，將計算任務智慧型地劃分為經典核心和量子核心，從而提高計算效率。
站在“量子變分演算法”研究的起點，當PAWSEY超級計算研究中心決定開始部署它時，它預示著在多個領域實現前所未有的計算效率提公升的可能性。 量子機器學習、化學模擬、射電天文學影象處理、金融分析、生物資訊學以及專業量子模擬器的研究都將受益於 NVIDIA 強大的計算能力。 特別是在化學模擬和量子機器學習等計算密集型領域計算能力極強的領域，這種混合計算模型有可能徹底改變世界。
寫在最後
隨著多機構部署的加速，量子計算生態與發展的整體格局不斷擴大，PAWSEY超級計算研究中心也致力於為澳大利亞量子社群及其國際合作夥伴搭建橋梁。 並為其提供 NVIDIA Grace Hopper 平台。
隨著量子計算生態邊界的不斷拓展，以及如今SORA等新一代大型模型的問世，它們在量子計算中的支援可能意味著更高效的資料處理和分析能力，尤其是在處理高複雜度的任務時。 量子加速的人工智慧演算法有可能顯著提高模型訓練的速度和效率，使模型能夠處理更大的資料集，實現更高的準確性，並實現更快的推理。
我們有理由相信，量子計算有望成為下一代人工智慧基礎設施的關鍵。 儘管英偉達強調不直接參與量子計算，但其對AI基礎設施未來的潛在貢獻不容忽視，而NVIDIA Grace Hopper等跨領域合作和技術融合，有望加速AI技術的進步，推動全球AI應用向更廣、更深層次的發展。