Kouhei Nakaji – NVIDIA 技術博客
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Wed, 26 Mar 2025 06:09:48 +0000
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NVIDIA 和 QuEra 利用人工智能解碼量子錯誤
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-and-quera-decode-quantum-errors-with-ai/
Tue, 18 Mar 2025 06:04:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13336
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量子位本身對噪聲很敏感，預計即使是最可靠的量子位也始終會表現出比實際量子應用所需數量級的噪聲水平。 此噪聲問題可通過 量子糾錯（Quantum Error Correction，QEC） 解決。這是一系列能夠以可控方式識別和消除錯誤的技術，前提是量子位的噪聲級別可以低于某個更可實現的閾值級別。QEC 代碼將許多物理量子位編碼為邏輯量子位，這些量子位在防止錯誤時保持穩健性。 在這種方法中，通過重復測量構成邏輯量子位的許多物理量子位的選定組，然后在推理錯誤發生位置的傳統算法中使用測量結果 (此過程稱為 解碼 ) 來糾正錯誤。解碼具有計算挑戰性，是 QEC 技術的主要瓶頸之一。 構建快速、準確且可擴展的解碼器對于實現有用的量子計算機至關重要。在許多案例中， AI 通過解決與 QEC、編譯、 算法開發 等相關的挑戰來支持量子計算 ，這是一個很好的例子。 在 GTC 25 上，
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利用 GPT 推進量子算法設計
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-quantum-algorithm-design-with-gpt/
Mon, 30 Sep 2024 09:19:55 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11498
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大語言模型（LLMs）等 AI 技術正在迅速改變許多科學學科。 量子計算 也不例外。NVIDIA、多倫多大學和圣猶達兒童研究醫院攜手合作，將生成式預訓練變壓器（GPTs）引入 新量子算法的設計中 ，包括 生成式量子特征求解器（GQE）技術 。 GQE 技術是 AI for Quantum 技術浪潮中的新技術。由 NVIDIA CUDA-Q 平臺開發，GQE 是第一種使用自己的 GPT 模型創建復雜量子電路的方法。 CUDA-Q 平臺在開發 GQE 方面發揮了重要作用。在量子計算中訓練和使用 GPT 模型需要對 CPU、GPU 和 QPU 進行混合訪問。CUDA-Q 專注于 加速量子超級計算 ，這使其成為完全混合計算環境，非常適合 GQE。 據 GQE 聯合作者 Alan Aspuru-Guzik 稱，這些能力將 CUDA-Q 定位為可擴展的標準。
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