来源：全天候科技

　　英伟达和谷歌强强联手，加快谷歌的量子计算机处理器设计步伐 。

　　美东时间11月18日周一 ，英伟达宣布
，与谷歌研发量子计算软硬件工具的团队谷歌量子AI（Google Quantum AI）合作，利用由英伟达CUDA-Q平台提供支持的模拟 ，加快设计谷歌下一代量子计算设备
。

　　谷歌量子AI正在使用混合量子经典计算平台和英伟达Eos超级计算机模拟其量子处理器的物理特性。这将有助于克服量子计算硬件目前的局限性 。由于研究人员所说的“噪声 ”
，量子计算硬件目前只能运行一定数量的量子操作，然后计算不得不停止
。

　　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。

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

　　“只有我们能够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用途的量子计算机
。利用英伟达的加速计算
，我们正在探索越来越大的量子芯片设计对噪声的影响。 ”

　　要了解量子硬件设计中的噪声，需要进行复杂的动力学模拟 ，模拟能够完全捕捉量子处理器中的量子位如何与所处的环境交互 。这些模拟通常在计算上的成本非常高
。而英伟达表示
，使用旗下CUDA-Q平台，谷歌可以在英伟达Eos超算上动用1024块H100 Tensor核心GPU ，以极低的成本执行全球最大
、最快的量子设备动力学模拟之一。

　　借助英伟达的CUDA-Q和H100 GPU
，谷歌可以对容纳40个量子比特的设备进行全面、逼真的模拟 。这是同类模拟中执行的最大规模模拟
。CUDA-Q 提供的模拟技术意味着，原本需要一周时间的噪声模拟现在可以在几分钟内完成。

　　英伟达在CUDA-Q 平台上公开提供支持上述加速动力学模拟的软件 ，使量子硬件工程师能够快速扩展他们的系统设计 。

　　英伟达的量子和HPC总监 Tim Costa 表示：“AI 超级计算能力将帮助量子计算成功
。谷歌运用CUDA-Q 平台证明了 在推动量子计算帮助解决现实问题方面。GPU 加速模拟发挥核心作用 。
”

　　对于谷歌量子计算研发运用英伟达CUDA-Q平台的消息，有网友评论称
，谷歌屈服于CUDA-Q的力量
。还有评论称，每当听到美股七巨头开发自己芯片的消息时 ，我们总是觉得这些报道没有经过充分研究。制造像AMD或英伟达这类公司的GPU需要的不仅仅是金钱和人力
，还需要深厚的专业知识 。