Ben Howe – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Fri, 21 Mar 2025 08:01:15 +0000
zh-CN
hourly
1
196178272 -
NVIDIA Quantum 加速量子糾錯研究進程
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-quantum-error-correction-research-with-nvidia-quantum/
Thu, 20 Mar 2025 07:28:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13236
Continued]]>
噪聲是量子計算的著名對手。量子位對最細微的環境干擾很敏感，會迅速導致錯誤累積，并使最簡單的量子算法的結果過于雜亂而沒有意義。 量子糾錯 (QEC) 使用許多噪聲物理量子位來編碼邏輯量子位，從而有效避免噪聲，從而規避此問題。通過對噪聲物理量子位的某些子集反復執行測量來識別誤差，從而產生所謂的誤差綜合征。然后，可以對這些綜合征進行解碼，以推斷錯誤的性質和位置，以便跟蹤并最終修復這些錯誤，從而使量子算法能夠在不損壞的情況下完成。 識別高效的錯誤糾正協議并了解如何大規模實施這些協議，仍然是實現有用的量子計算必須解決的巨大挑戰。前面描述的解碼操作是一項主要挑戰，因為它必須在緊張的時間窗口內準確執行。增加代碼的復雜性可以提高對錯誤的保護，但會給解碼步驟帶來更大的壓力。 解碼意味著，實際且可擴展的量子糾錯需要在硬件架構中仔細集成經典計算資源和量子計算資源，該架構將 QPU 和 GPU…
Source
]]>
13236
-
NVIDIA CUDA-Q 新功能提升量子應用程序性能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-nvidia-cuda-q-features-boost-quantum-application-performance/
Sun, 12 May 2024 07:15:11 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10020
Continued]]>
NVIDIA CUDA-Q（前身為 NVIDIA CUDA Quantum）是一個開源編程模型，旨在構建 量子加速超級計算，充分發揮 CPU、GPU 和 QPU 的計算能力。由于開發這些應用程序具有挑戰性，需要一個易于使用的編碼環境，能夠提供強大的量子模擬能力，以有效評估和提高新算法的性能。 CUDA-Q 包括許多顯著提高性能的新功能，使用戶能夠突破經典超級計算機上模擬的極限。這篇文章展示了 CUDA-Q 在量子模擬中的性能增強，并簡要解釋了這些改進。 計算期望值是變分量子本征求解器（VQE）應用中的主要量子任務。您可以使用 作用來確定兩個小分子（C2H2 和 C2H4）的期望值。實驗使用標準的 UCCSD 模擬，并使用 Python 進行編寫。 對于每個版本（v0.6、v0.7、v0.7.1），我們測試了三個狀態向量模擬器后端：（單精度）、（雙倍精度）和（具有柵極融合）。
Source
]]>
10020
人人超碰97caoporen国产