中国科技报此前报道称噪声为“量子处理器之危”。因为量子处理器对噪声非常敏感，即使最轻微的干扰，比如热量产生的杂散光子、周围电子设备的随机信号、物理振动，都能迅速摧毁量子叠加态，严重影响量子计算机的准确性。因此，在构建实用量子计算机方面能否有所进展，归根结底要看能否“驯服”噪声。英偉達和谷歌強強聯手，加快谷歌的量子計算機處理器設計步伐。
美東時間11月18日週一，英偉達宣佈，與谷歌研發量子計算軟硬件工具的團隊谷歌量子AI（Google Quantum AI）合作，利用由英偉達CUDA-Q平台提供支持的模擬，加快設計谷歌下一代量子計算設備。
谷歌量子AI正在使用混合量子經典計算平台和英偉達Eos超級計算機模擬其量子處理器的物理特性。這將有助於克服量子計算硬件目前的侷限性。由於研究人員所說的「噪聲」，量子計算硬件目前只能運行一定數量的量子操作，然後計算不得不停止。
中國科技報此前報道稱噪聲爲「量子處理器之危」。因爲量子處理器對噪聲非常敏感，即使最輕微的干擾，比如熱量產生的雜散光子、周圍電子設備的隨機信號、物理振動，都能迅速摧毀量子疊加態，嚴重影響量子計算機的準確性。因此，在構建實用量子計算機方面能否有所進展，歸根結底要看能否「馴服」噪聲。
本週一宣佈與英偉達合作時，谷歌量子AI的研究科學家Guifre Vidal說：
「只有我們能夠在控制噪聲的同時擴大量子硬件的規模，才能開發出具有商業用途的量子計算機。利用英偉達的加速計算，我們正在探索越來越大的量子芯片設計對噪聲的影響。」
要了解量子硬件設計中的噪聲，需要進行復雜的動力學模擬，模擬能夠完全捕捉量子處理器中的量子位如何與所處的環境交互。這些模擬通常在計算上的成本非常高。而英偉達表示，使用旗下CUDA-Q平台，谷歌可以在英偉達Eos超算上動用1024塊H100 Tensor核心GPU，以極低的成本執行全球最大、最快的量子設備動力學模擬之一。
藉助英偉達的CUDA-Q和H100 GPU，谷歌可以對容納40個量子比特的設備進行全面、逼真的模擬。這是同類模擬中執行的最大規模模擬。CUDA-Q 提供的模擬技術意味着，原本需要一週時間的噪聲模擬現在可以在幾分鐘內完成。
英偉達在CUDA-Q 平台上公開提供支持上述加速動力學模擬的軟件，使量子硬件工程師能夠快速擴展他們的系統設計。
英偉達的量子和HPC總監 Tim Costa 表示：「AI 超級計算能力將幫助量子計算成功。谷歌運用CUDA-Q 平台證明了 在推動量子計算幫助解決現實問題方面。GPU 加速模擬發揮核心作用。」
對於谷歌量子計算研發運用英偉達CUDA-Q平台的消息，有網友評論稱，谷歌屈服於CUDA-Q的力量。還有評論稱，每當聽到美股七巨頭開發自己芯片的消息時，我們總是覺得這些報道沒有經過充分研究。製造像AMD或英偉達這類公司的GPU需要的不僅僅是金錢和人力，還需要深厚的專業知識。
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