英伟达与谷歌量子AI团队合作，利用英伟达的CUDA-Q量子计算平台和Eos超级计算机，加速下一代量子计算设备的设计。通过模拟量子处理器的物理特性，特别是克服“噪声”干扰，提升量子计算的准确性和效率。合作利用1024个Hopper Tensor Core GPU，大幅缩短了噪声模拟时间，从一周缩短至几分钟，极大地降低了量子计算模拟的成本和时间消耗，为量子计算硬件发展提供助力。

🤔英伟达与谷歌量子AI团队合作，旨在加速下一代量子计算设备的设计，提升量子计算的准确性和效率。

🚀合作的核心是利用英伟达的CUDA-Q量子计算平台和Eos超级计算机，通过模拟量子处理器的物理特性，克服量子计算硬件中“噪声”干扰的问题。

🖥️借助CUDA-Q平台和Eos超级计算机上的1024个Hopper Tensor Core GPU，原本需要一周的噪声模拟现在只需几分钟，大幅降低了模拟成本和时间消耗。

🔬理解量子硬件设计中的噪声需要进行复杂的动态模拟，以了解量子比特与周围环境的相互作用，这对提升量子计算机的计算准确性至关重要。

快科技11月19日消息，NVIDIA在官网宣布，公司正在与谷歌量子AI团队“Google Quantum AI”合作，帮助后者加速设计下一代量子计算设备。

这一合作将利用NVIDIA的CUDA-Q量子计算平台和Eos超级计算机，模拟量子处理器的物理特性，以克服量子计算硬件目前的局限性之一“噪声”干扰。

NVIDIA方面表示，在CUDA-Q的模拟技术帮助下，原本需要一周时间完成的噪声模拟现在只需要几分钟就能完成。

量子处理器对噪声非常敏感，这些噪声可能干扰其在复杂任务中的表现，影响量子计算机计算的准确性。

理解量子硬件设计中的噪声就需要进行复杂的动态模拟，以便充分了解量子处理器内的量子比特是如何与周围环境相互作用的。

NVIDIA在声明中提到，谷歌可以借助CUDA-Q平台在Eos超级计算机上使用1024个Hopper Tensor Core GPU，以极低的成本进行世界上最大、最快的量子器件动态模拟，这种计算在以前极其昂贵且费时。