Leo Fang – NVIDIA 技術博客
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Thu, 10 Mar 2022 04:46:08 +0000
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用 NVIDIA cuStateVec 加速量子電路模擬
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-quantum-circuit-simulation-with-nvidia-custatevec/
Wed, 09 Mar 2022 04:42:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3202
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量子計算渴望為某些類型的經典難題提供更強大的計算能力和更快的結果。量子電路模擬對于理解量子計算和量子算法的發展至關重要。在量子電路中，量子器件由 N 量子位組成，通過對量子位應用一系列量子門和測量來執行計算。 從數學上來說， N 量子比特系統的量子態可以描述為一個復雜的 2 N – 維向量。在經典計算機上模擬量子電路最直觀的方法是狀態向量模擬，它將這個向量與其 2 N 復雜值直接存儲在內存中。該電路通過將向量乘以一系列矩陣來執行，這些矩陣對應于構成該電路的門序列。 然而，隨著狀態向量的維數隨著量子位的數量呈指數增長，完整描述狀態的內存需求將這種方法限制在 30 – 50 量子位的電路中。基于張量網絡的替代方法可以模擬更多的量子位，但通常在能夠有效模擬的電路的深度和復雜性方面受到限制。 NVIDIA cuQuantum SDK 具有用于狀態向量和張量網絡方法的庫。在本文中，
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3202
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利用 NVIDIA cuTensorNet 進行量子電路模擬
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/scaling-quantum-circuit-simulation-with-cutensornet/
Wed, 02 Mar 2022 04:12:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3185
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量子計算渴望在更快的時間內為目前無法用經典計算解決的問題提供更強大的計算能力。 NVIDIA 最近發布了 cuQuantum SDK ，這是一個用于加速量子信息科學發展的高性能庫。 cuQuantum 最近被用于 打破在 DGX SuperPOD 上運行 MaxCut 量子算法模擬的世界紀錄 ，比以前的工作多了 8 倍的量子位。 cuQuantum 的初始目標應用程序是 量子電路模擬， 的加速，它由兩個主要庫組成： 在本文中，我們將對這兩個庫進行概述，并對 cuTensorNet 進行更詳細的討論。 cuQuantum SDK 中的 cuStateVec 庫通過針對模擬器中出現的大多數用例優化 GPU 內核，為基于狀態向量的模擬提供了高性能解決方案。雖然狀態向量法非常適合運行深度量子電路，但即使在當今最大的超級計算機上，也不可能對具有大量量子比特的量子電路進行模擬，
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