英伟达帮助谷歌加速量子处理器设计，一周的噪音模拟缩短到几分钟。

加快谷歌量子计算机Cpu设计步伐，英伟达与谷歌强强联合。

美东时间 11 月 18 星期一，英伟达宣布与谷歌R&D量子计算软硬件工具团队谷歌量子 AI（Google Quantum AI）使用英伟达进行合作 CUDA-Q 加快谷歌下一代量子计算设备的设计，为平台提供支持。

谷歌量子 AI 利用经典的混合量子计算平台和英伟达 Eos 超级计算机模拟其量子处理器的物理特性。这将有助于克服目前量子计算硬件的局限性。由于研究人员所说的“噪音”，目前量子计算硬件只能运行一定数量的量子操作，然后计算必须停止。

据《中国科技日报》报道，噪音被称为“量子处理器的危险”。由于量子处理器对噪音非常敏感，即使是最轻微的影响，如热量产生的杂散光子、周围电子产品的随机信号和物理振动，也能迅速破坏量子叠加态，严重影响量子计算机的准确性。因此，实用量子计算机的建立能否取得进展，取决于噪音能否“驯服”。

谷歌量子量子周一宣布与英伟达合作， AI 研究科学家 Guifre Vidal 说：

“只有在控制噪声的同时扩大量子硬件的规模，才能开发出具有商业行为的量子计算机。利用英伟达的加速计算，我们正在探索量子芯片设计对噪声的影响越来越大。”

为了了解量子硬件开发中的噪音，需要进行复杂的动力模拟，模拟量子处理器中的量子位如何与其环境完全捕捉。一般来说，这些模拟的计算成本很高。而且英伟达说，使用旗下的 CUDA-Q 平台，谷歌可以在英伟达 Eos 超算上使用 1024 块 H100 Tensor 核心 GPU，全球最大、最快的量子设备动力学模拟以极低的成本进行。

有英伟达的帮助 CUDA-Q 和 H100 GPU，可以容纳谷歌 40 全面、逼真地模拟量子比特设备。在同类模拟中，这是最大的模拟。CUDA-Q 提供的模拟技术代表了原本需要一个星期的噪声模拟现在可以在几分钟内完成。

英伟达在 CUDA-Q 上述加速动力学模拟的软件在平台上公开给予支持，使得量子硬件工程师能够迅速扩展其系统设计。

英伟达的量子和 HPC 总监 Tim Costa 表示：" AI 超级计算能力有助于量子计算的成功。谷歌使用 CUDA-Q 平台证明了 促进量子计算有助于解决实际问题。GPU 加快模拟的核心作用。”

英伟达达用于谷歌量子计算研发。 CUDA-Q 有网友评论说，谷歌屈服于平台， CUDA-Q 力量。也有评论说，每当听到美股七巨头开发自己芯片的消息，我们总觉得这些报道没有得到充分的研究。制造图像 AMD 或者像英伟达这样的公司 GPU 不仅需要财富和人力，还需要丰富的专业知识。

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