🚨NVIDIA新聞稿，NVIDIA通過量子設備物理模擬加速 Google Quantum AI 處理器的設計。

憑藉NVIDIA CUDA-Q平台，Google Quantum AI研究人員能夠建立大規模數位模型並解決設計上的問題。

📌CUDA-Q(NVIDIA CUDA-Q™是一個不依賴QPU的平台，實現快速量子超級計算)

📌透過新的量子動力學功能加速Google的QPU開發 | NVIDIA技術部落格(新量子動力學功能加速Google的QPU開發)

📌NVIDIA H100 Tensor Core GPU(NVIDIA H100 Tensor Core GPU，為所有數據中心提供卓越的性能、可擴展性和安防)

📌一個關於量子加速超級計算的介紹 | NVIDIA 技術部落格(量子加速超級計算入門)

NVIDIA 今日宣布與 Google Quantum AI 合作，利用 NVIDIA CUDA-Q ™ 平台進行模擬，加速設計下一代量子計算裝置。

Google Quantum AI 使用混合量子經典計算平台和 NVIDIA 柚子超級計算機來模擬量子處理器的物理特性。這樣一來，研究人員可以克服量子計算硬件當前的限制，即由於所謂的“噪音”導致僅能執行一定數量的量子運算，必須停止計算的問題。
「商業上有用的量子計算機開發，只有在量子硬件能夠控制噪音並進行擴張的情況下才可能實現」，Google Quantum AI 的研究科學家 Guifre Vidal 先生表示。「透過 NVIDIA 的高速計算，我們正在研究越來越大型的量子芯片設計對噪音的影響。」
在量子硬件設計中理解噪音，需要進行完整動態模擬以充分理解量子位元如何與環境互動。

這種模擬過去通常耗費巨大成本。但是透過使用 CUDA-Q 平台，Google 在 NVIDIA 柚子超級計算機上搭配 1,024 個 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，可以以極低成本運行量子裝置的動態模擬，並且成為世界上最大且最快的之一。

「AI 超級計算的力量將有助於量子計算的成功」，NVIDIA 的量子和高性能運算負責人 tim Cos 表示。「Google 的 CUDA-Q 平台使用 GPU 加速模擬，促使量子計算發展，在解決現實世界問題上扮演著核心角色。」

透過 CUDA-Q 和 H100 GPU，Google 能夠執行包含 40 量子位元裝置的全面且實際的模擬。這是該類模擬中最大規模的。CUDA-Q 提供的模擬技術使得原本耗時一週的高噪音模擬現在可在數分鐘內完成。
這些快速動態模擬運行的軟體已在 CUDA-Q 平台上釋出，讓量子硬件工程師能夠迅速擴展系統設計。

結束了