Pooja Rao – NVIDIA 技術博客
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Fri, 21 Mar 2025 08:11:08 +0000
zh-CN
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NVIDIA CUDA-Q 助力量子應用研究
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cuda-q-powers-quantum-applications-research/
Thu, 20 Mar 2025 08:01:08 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13238
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source-zh.html NVIDIA CUDA-Q 平臺旨在簡化混合式加速量子超級計算機的軟件和硬件開發。用戶可以編寫一次代碼，在任何 QPU 或模擬器上進行測試，并加速工作流程的所有部分。這為實現科學突破騰出了時間，而無需等待結果。 CUDA-Q v0.10 具有更多功能和更高的性能，比以往任何時候都更加不可或缺和靈活。例如，用戶現在可以在 Pasqal 的中立原子 QPU 上運行作業，總計四個不同量子比特模式的 八個 QPU 后端 。CUDA-Q v0.10 現在還支持先進的 NVIDIA Blackwell GPU 。 憑借 v0.10 對 NVIDIA GB200 NVL72 及其第五代多節點 NVLink 功能的支持，CUDA-Q 性能現在可以比以往得到進一步提升。基于多個標準化 Quantum Economic Development…
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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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