重磅！英伟达创下量子计算模拟的世界纪录

光子盒研究院出品

在今天举行的英伟达GTC大会上，英伟达推出了65个新的和更新的软件开发工具包，包括库、代码示例和指南，为推动各种计算挑战前沿的数据科学家、研究人员、学生和开发人员带来了改进的功能。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在其GTC主题演讲中宣布的新增项目包括用于加速量子计算的下一代SDK(cuQuantum)、最后一英里交付算法和图神经网络挖掘。

cuQuantum能够使大型量子电路的模拟速度大大加快，使量子研究人员能够研究更广阔的算法和应用空间。开发者可以模拟分子的近期变分量子算法和用于识别容错性的纠错算法，还可以加速来自Atos、谷歌和IBM的量子模拟器。

从今天开始，cuQuantum的第一个库cuStateVec已公开测试，可供下载，是状态向量模拟方法的加速器。这种方法可以跟踪系统在内存中的完整状态，可以扩展到几十个量子比特。第二个库将于12月推出，名为cuTensorNet，它是一个使用张量网络方法的加速器。在一些有前途的近期算法中，可以处理多达数千个量子比特。

cuQuantum公测版：

https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk

同时，通过在英伟达的Selene超级计算机(世界第六快)上运行cuQuantum，创下量子计算模拟的世界纪录。

量子计算将推动气候研究、药物发现、金融等领域的新一轮进步。模拟帮助研究人员快速设计和测试新的量子算法，其所需的规模和性能在当前量子硬件上是不可能的。因此，通过在今天的经典系统上模拟明天的量子计算机，研究人员可以更快、更大规模地开发和测试量子算法。

为了实现这一目标，英伟达用cuQuantum创建了有史以来最大规模的量子算法模拟来解决最大割(MaxCut)问题。

在数学界，最大割是一个没有已知计算机能够有效解决的优化问题。最大割算法用于设计大型计算机网络，找到具有数十亿条硅通路的芯片的最佳布局，并探索统计物理领域。

最大割是量子领域的一个关键问题，因为它是展示使用量子算法优势的主要候选之一。

研究人员使用运行在英伟达内部的超级计算机Selene上的cuQuantum中的cuTensorNet库来模拟解决最大割问题的量子算法。他们使用896个GPU模拟1688个量子比特，能够解出一个有3375个顶点的图，这比之前最大的量子模拟多了8倍的量子比特。他们的解也非常精确，达到了已知最佳解的96%。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2106.13304

先前在超级计算机上进行张量网络最大割模拟的世界记录(左)和使用在Selene上运行的cuTensorNet库获得的结果(右)。

这项突破性成果为在英伟达DGX系统上使用cuQuantum以过去不可能的规模研究量子算法打开了大门，加速了通往未来量子计算机的道路。

培育一种新兴技术需要一个完善的生态，因此英伟达正在与谷歌量子AI实验室、IBM和其他公司合作，将量子计算提升到一个新的水平。

英伟达还将cuStateVec整合到qsim中，qsim是谷歌的状态向量模拟器，并通过Cirq使用，Cirq是量子计算机编程的开源框架。用户可以下载cuQuantum并在今天他们使用Cirq的任何地方开始使用它。

“量子计算有望解决传统系统无法解决的计算难题。”谷歌量子AI实验室的Catherine Vollgraff Heidweiller说，“这种高性能模拟堆栈将加速世界各地正在为量子计算机开发算法和应用程序的研究人员的工作。”

即将在12月推出的cuStateVec库将与Qiskit Aer一起使用，Qiskit Aer是IBM为量子电路设计的高性能模拟器框架。

英伟达表示，他们的cuQuantum正在被量子计算行业的许多其他领先厂商采用。

包括橡树岭、阿贡、劳伦斯伯克利国家实验室和西北太平洋国家实验室在内的国家实验室，加州理工学院、牛津大学和麻省理工学院的大学研究团队，以及包括IonQ在内的公司都在将cuQuantum整合到他们的工作流程中。

总部位于巴黎的量子计算初创公司Pasqal购买了一台英伟达DGX POD，利用cuQuantum进行大规模模拟。这家初创公司的创新将用于加速药物设计和智能移动等领域的工作。

Pasqal首席技术官Loic Henriet说：“对量子系统进行强大、大规模模拟的能力对我们的工作至关重要。cuQuantum软件与DGX A100硬件的结合将大大加快我们的进步。”

为了帮助开发者入门，他们将模拟软件放在一个容器中，该容器经过优化，可以在英伟达DGX A100系统运行，创造了DGX量子设备。它包括谷歌的Cirq框架和qsim模拟器，以及cuQuantum和英伟达高性能计算SDK。该软件将于明年初在英伟达的NGC目录中提供。

在量子计算的关键问题上，英伟达已经使用设备软件展示了一流的性能，如Shor算法、随机量子电路和变分量子本征求解器。

参考链接：

[1]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/09/new-accelerated-computing-libraries/

[2]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/09/cuquantum-world-record/

[3]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/09/cuquantum-public-beta/

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