Shinya Morino – NVIDIA 技術博客

使用 NVIDIA cuQuantum 設備進行大規模最佳量子電路仿真

Thu, 15 Dec 2022 06:55:00 +0000

政府、企業和學術界的量子算法研究人員有興趣在越來越大的量子系統上開發和測試新的量子算法。用例包括藥物發現、網絡安全、高能物理和風險建模。然而，這些系統仍然很小，質量仍有待提高，容量有限。因此，在量子電路模擬器上開發應用程序和算法是很常見的。 NVIDIA cuQuantum 是一個軟件開發工具包（ SDK ），使用戶能夠使用 GPU 輕松加速和縮放量子電路模擬。一種計算狀態向量的自然工具，它使用戶能夠模擬比現在的量子計算機更深（更多的門）和更寬（更多的量子比特）的量子電路。 cuQuantum 包括最近發布的 NVIDIA cuQuantum Appliance ，這是一個具有多 GPU 、多節點狀態向量仿真支持的部署就緒軟件容器。 NVIDIA cuStateVec 中也提供了通用的多 GPU API ，可輕松集成到任何模擬器中。對于張量網絡模擬，

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用 NVIDIA DGX cuQuantum 設備實現超級計算規模的量子電路仿真

Thu, 22 Sep 2022 08:10:00 +0000

量子電路模擬對于開發量子計算機的應用程序和算法至關重要。由于已知量子計算算法和用例的破壞性，政府、企業和學術界的量子算法研究人員正在開發新的量子算法，并在更大的量子系統上進行基準測試。在沒有大規模糾錯量子計算機的情況下，開發這些算法的最佳方法是通過量子電路模擬。量子電路模擬需要大量計算， GPU 是計算量子態的天然工具. 為了模擬更大的量子系統，有必要將計算分布在多個 GPU 和多個節點上，以充分利用超級計算機的計算能力。 NVIDIA cuQuantum 是一個軟件開發工具包（ SDK ），使用戶可以使用 GPU 輕松加速和縮放量子電路模擬，為探索量子優勢提供了新的能力。此 SDK 包括最近發布的 NVIDIA DGX cuQuantum Appliance ，這是一個支持部署的軟件容器，具有多 GPU 狀態向量模擬支持。通用多 GPU API 現在也可在…

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用 NVIDIA cuStateVec 加速量子電路模擬

Wed, 09 Mar 2022 04:42:00 +0000

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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