Nvidia正在通过其具有Tensor功能（在新标签中打开）的量子模拟工具包cuQuantum，加速其在GPU和量子计算领域的沟通。通过它，该公司旨在以今天的NISQ（噪声中尺度量子）系统无法达到的方式加速量子电路模拟工作负载。但为了实现这一目标，该公司将赌注押在量子和经典系统之间的进一步整合，以实现混合解决方案。不出所料，GPU在Nvidia的量子发展中处于领先地位。
Nvidia cuQuantum
Nvidia已经将目光投向了创建一个低延迟的连接，可以将其GPU--及其具有量子模拟能力的Tensor核心--与当前和即将到来的QPU（量子处理单元）连接起来。这里的目的是利用GPU强大的并行处理能力，将其用于量子特定的工作负载，如电路优化、校准和纠错，同时解除量子和经典系统之间的通信瓶颈。
Nvidia的量子计算方法的另一个要素是提供一个通用的软件层，与该公司的CUDA编程模型并无不同。
这个想法是为了让这个编程模型大大简化与QPU和量子模拟的代码级互动，这仍然是在相当于低级别的汇编代码中完成的。其目的是简化一个量子化的、统一的编程模型和编译器工具链（在新标签中打开），抽象出不同的QPU，以便更集中地使用量子能力。Nvidia希望通过允许用户将他们的HPC（高性能计算）应用程序部分移植到模拟QPU上，然后再向处理器本身过渡，从而促进从经典到量子经典工作负载的过渡。
据NVidia称，有几十个组织已经在利用其cuQuantum工具包来支持他们的量子工作。亚马逊网络服务已经通过其Braket服务（在新标签中打开）提供了cuQuantum集成，展示了量子机器学习工作负载的900倍速度。其他利用Nvidia cuQuantum的平台包括谷歌的qsim、IBM的Qiskit Aer、Xanadu的PennyLane、Classiq的量子算法设计平台。Nvidia最近利用其cuQuantum框架和由其DGX SuperPODs驱动的超强大的Selene超级计算机，在量子计算模拟方面取得了世界纪录（在新标签中打开）。
加入Nvidia发展中的cuQuantum生态系统的是Menten AI，这是一家药物发现初创公司，旨在利用cuQuantum的张量网络库来模拟蛋白质相互作用和新药物分子。其目的是加快药物设计，其工作负荷自然适合量子计算的概率性质。
"Menten AI的首席科学家Alexey Galda说："虽然能够运行这些算法的量子计算硬件仍在开发之中，但像NVIDIA cuQuantum这样的经典计算工具对于推动量子算法的发展至关重要。
Nvidia通过其CUDA软件堆栈实现了显著的HPC市场渗透，而该公司似乎旨在通过cuQuantum为量子领域重复这一成就。在世界范围内最复杂的研究领域之一，这听起来当然是一个精简的软件包将有助于加速通往量子的飞跃之路。
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