英偉達正將AI領域的成功經驗複製到量子計算

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對某些人來說，量子計算（Quantum computer）可能聽起來像是科幻小說，是幾十年後的情景。

實際上，全球已經有不少人已經投入這項前沿計算的研究中，有超過2100篇量子計算的研究論文發布，有超過250家量子計算初創公司，有22個國家級量子計算相關的政策。

#量子運算是一種遵循量子力學規則調控量子資訊單元進行計算的新型運算模式，通常與經典運算相比較。從原理來看，量子運算可以擁有比經典運算更快的運算速度，這種差距有可能高達百萬億倍。

量子運算有望攻破當今面臨的諸多挑戰，推動從藥物研發到天氣預報等各項工作的發展，能夠在未來的HPC中發揮巨大作用。正因為如此，大量公司和研究人員都投資資源研究量子計算。

目前，實現量子運算的物理平台有多種方案，例如超導、離子阱、中性原子、矽量子、光量子等，不過也都面臨著不用的挑戰。

想要加速量子運算的發展，混合量子運算有望實現量子運算的首批實際應用。

所謂混合量子運算，就是量子電腦和經典電腦協同工作，充分發揮經典運算（例如CPU和GPU）在傳統作業中的優勢，如電路最佳化、校正和糾錯，以及系統級量子處理器（即QPU）作為新型加速器的優勢。

比相比CPU，GPU是實現混合量子運算的一個好選擇，因為GPU可以縮短傳統作業的執行時間，並大幅降低經典電腦和量子電腦之間的通訊延遲，而這是當今混合量子作業面臨的主要瓶頸。

同時，另一個巨大的挑戰是軟體工具。量子處理器作為新興的硬件，想要對其編程實現發揮其價值，研究人員只能使用相當於低階組裝程式碼的量子，也就是說只有量子運算專家才能對量子加速器進行編程，這也就難以推動量子運算的快速發展。

因此，量子計算領域需要統一的程式設計模型和編譯器工具鏈。

編譯器可以讓科學家輕鬆地將其 HPC應用的一部分先移植到模擬版QPU，然後再移植到真正的QPU，高效找到量子運算加速工作的方法。

將GPU加速的模擬工具、程式設計模型和編譯器工具鏈全部結合在一起後， HPC 研究人員就可以開始建構未來的混合量子資料中心。

擁有業界領先高效能GPU，且在HPC和AI方面有豐富經驗的英偉達，能夠幫助其在量子運算領域迅速建立獨特的產品和優勢。

英偉達確實已經開始將其在AI領域的成功經驗複製到量子運算領域。從離開發者最近的軟體切入，降低使用開發者的使用門檻，幫助量子運算領域的開發者能解決問題，創造價值，一旦量子運算的研究者和使用者首選英偉達的工具，自然也就能幫英偉達在量子運算領域搶得先機。

GTC 2021上，英偉達宣布推出cuQuantum SDK，目的是加速GPU上運行的量子電路模擬。如今，已經有數十家量子組織已經在使用cuQuantum 軟體開發套件，在 GPU 上加速其量子電路模擬。

近期，AWS在Braket服務中提供cuQuantum，並展示了cuQuantum在量子機器學習工作負載上實現了900倍的加速，同時減少3.5倍的成本。

cuQuantum對於推動量子運算發展的另一個重要價值在於，其能夠在主要的量子軟體框架上實現加速運算，包含Google的qsim、IBM的Qiskit Aer 、Xanadu的PennyLane、Classiq 的Quantum Algorithm Design平台。

對於科學家和開發者而言，這些框架的使用者可以存取GPU加速，而無需再進行任何編碼。 對於英偉達而言，將意味著其在量子運算軟體框架上的重要價值，以及充分發揮其GPU在混合量子運算中的作用。

2022年7月12日，英偉達在量子運算領域持續向前邁進，發布了一個統一運算平台QODA。

量子最佳化裝置架構 (QODA)的目標是透過創建相干的混合量子經典程式設計模型，使量子運算更容易使用。 QODA也讓HPC和AI領域的專家能夠輕鬆將他們的應用移植到公有雲、NVIDIA DGX系統或配備了大量NVIDIA GPU的超算中心當中。

對於已經使用cuQuantum軟體開發工具包的量子組織，借助NVIDIA QODA，開發者就能建立完整的量子應用程序，這些量子應用程式可以透過NVIDIA cuQuantum在GPU加速的超級電腦上進行模擬。

與AI和高效能運算一樣，生態才是成功的關鍵，因此軟硬體合作夥伴對於英偉達在量子運算領域的成功都至關重要。

Q2B 22 在東京量子運算會議上，英偉達宣布與量子硬體供應商IQM quantum Computers、Pasqal、Quantum、Quantum Brilliance和Xanadu，軟體供應商QC Ware和Zapata Computing，以及超級運算中心德國尤里希研究中心、勞倫斯柏克萊國家實驗室和橡樹嶺國家實驗室進行QODA的合作。

英偉達CEO黃仁勳一直都在強調，英偉達要做的是開創新的產品和市場，而不是去搶佔已有的市場。量子運算正是如此全新的市場，英偉達無論在量子運算領域技術路線的選擇，或是選擇的切入點，都有助其搶佔量子運算的先機。

但也要看到，量子運算還有很長的路要走，還難以判斷誰能擁有量子霸權。

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