谷歌与NVIDIA合作提升量子处理单元开发 - Blockchain.News

谷歌与NVIDIA合作提升量子处理单元开发

realtime news Nov 19, 2024 02:33

谷歌与NVIDIA携手,通过GPU加速的量子动力学模拟,加快量子处理单元开发,提升对QPUs的理解和效率。

谷歌与NVIDIA合作提升量子处理单元开发

谷歌与NVIDIA宣布了一项合作,旨在通过先进的量子动力学模拟提升量子处理单元(QPUs)的开发和效率。此次合作利用NVIDIA的GPU超级计算能力来模拟复杂的量子系统,为QPU研究人员和开发者提供了显著的优势。

理解量子动力学

量子动力学是理解量子系统如何随时间演化并与环境相互作用的关键领域。与理想化量子比特交互的传统电路模拟不同,量子动力学模拟提供了全面的视角,考虑了现实世界的噪音和其他因素,这对于改进QPU硬件至关重要。

谷歌的量子进展

在与NVIDIA的合作中,谷歌使用加速求解器进行模拟,以指导QPU开发。这些模拟作为QPUs的数字表示,常常消除了昂贵物理实验的需求。谷歌的求解器在NVIDIA的cuQuantum库的增强下,被用于探索如海森堡模型自旋链和与谐振器耦合的transmon量子比特等系统,为QPU性能提供了突破性的见解。

完成最大动态模拟

此次合作的一个里程碑成就是在NVIDIA的Eos AI超级计算机上完成了40量子比特自旋链模拟,标志着迄今为止最大的QPU精确动态模拟。此举为探索先前无法解决的量子系统开辟了新途径,极大地提升了研究能力。

通过CUDA-Q进行高效模拟

NVIDIA的CUDA-Q平台提供了新的动态API,使QPU研究人员能够进行GPU加速模拟。该平台可以与预包装的求解器集成,或使用低级NVIDIA cuQuantum SDK库进行定制,提供了开发量子动力学模拟器的灵活性和效率。

量子计算的未来影响

谷歌和NVIDIA之间的合作在量子计算领域,特别是在QPU开发方面,标志着重要的一步。更快速地模拟更大的单元格,实现有潜力的设计在制造前的识别,节省了时间和资源。随着量子硬件规模扩大到早期量子纠错领域,工具如CUDA-Q变得不可或缺。

欲了解更多详细信息,请访问NVIDIA博客

Image source: Shutterstock