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多项合作落地！英伟达™开创量子计算新高度
现在，世界最大化工公司正将开创量子计算的工作推向新的高度。
巴斯夫的研究人员正在演示量子算法如何看到传统模拟无法看到的东西：NTA的关键属性。NTA是一种化合物，其应用包括去除城市污水中的铁等有毒金属。巴斯夫的量子计算计划始于2017年，现在，其量子计算团队在GPU上模拟了约24量子比特以应对这一挑战。
巴斯夫是在英伟达™（NVIDIA®）CUDA Quantum上运行模拟的，这是一个用于CPU、GPU和量子计算机（也称为QPU）编程的平台。
巴斯夫的研究人员达维德·沃多拉（Davide Vodola）称其 “非常灵活且用户友好，让我们能够从相对简单的构件中建立复杂的量子电路模拟。”他说：“如果没有CUDA Quantum，就不可能运行这种模拟。”
许多企业研发中心都会认为这是一项重大成就，但他们仍在继续努力。这项工作还需要大量繁重的工作，因此巴斯夫最近在英伟达公司的Eos H100超级计算机上首次运行了60量子比特模拟。
巴斯夫的研究人员迈克尔·库恩（Michael Kuehn）说：“这是我们使用量子算法对分子进行的最大规模模拟。”
“我们需要大量的计算能力，而英伟达平台在这种模拟中的速度要明显快于基于CPU的硬件。”
除化学领域的工作外，该团队还在开发量子计算在机器学习以及物流和调度优化方面的用例。
其他研究小组也在利用CUDA Quantum推动科学发展。
在纽约州立大学石溪分校，研究人员正在突破高能物理的界限，模拟亚原子粒子的复杂相互作用。他们的工作有望为基础物理学带来新的发现。
纽约州立大学教授、布鲁克海文国家实验室（Brookhaven National Lab）科学家德米特里·哈尔泽夫（Dmitri Kharzeev）解释道：“CUDA Quantum 使我们能够进行量子模拟，否则这是不可能的。”
此外，惠普实验室的一个研究小组正在使用Perlmutter超级计算机探索量子化学中的磁性相变，这是同类模拟中规模最大的一次；这项工作可以揭示传统技术难以模拟的物理过程中重要的未知细节。
CUDA Quantum的后端使计算密集型模拟能够分布在Perlmutter超级计算机上的多个节点和多个GPU上。上图显示了多线程CPU、单个A100 GPU和多个A100节点的性能比较。对于20到30量子比特的模拟，一个A100的速度是多线程CPU的600倍。超过30量子比特后，量子模拟的指数级扩展很快就超出了单个处理器的能力，但研究小组通过将模拟分布在128个节点（512个A100GPU）上，能够扩展到40量子比特。40量子比特的模拟只用了一个小时，比CPU对30量子比特的模拟快了近两个数量级，令人印象深刻。
要知道，如果CPU的趋势线能够延续，40量子比特的模拟将耗时7年！这些大型量子比特系统的性能结果凸显了软件和硬件的多节点并行效率。
惠普实验室首席架构师柯克·布雷斯尼克尔（Kirk Bresniker）解释说：“随着量子计算机逐步走向实用应用，高性能经典模拟将成为新型量子算法原型的关键。模拟量子数据并从中学习，是挖掘量子计算潜力的大有可为的途径。”
随着全球对CUDA Quantum的支持不断扩大，更多相关努力也随之而来。
Classiq是一家以色列初创公司，目前已经有400多所大学使用其编写量子程序的新方法，今天，该公司宣布在以色列最大的教学医院特拉维夫苏拉斯基医疗中心（Tel Aviv Sourasky Medical Center）建立一个新的研究中心。
该中心将使用Classiq的软件和在英伟达™DGX H100 系统上运行的CUDA Quantum 。中心将培训生命科学领域的专家编写量子应用程序，以便有朝一日帮助医生诊断疾病或加速新药的发现。
总部位于德国和瑞士的量子服务公司Terra Quantum也正在为生命科学、能源、化学和金融开发混合量子应用，这些应用将在CUDA Quantum上运行。芬兰的IQM公司正在使其超导QPU使用CUDA Quantum。
位于芝加哥的 qBraid 公司和位于阿姆斯特丹 Fermioniq 公司也在利用Grace Hopper构建量子云服务，开发张量网络算法。Grace Hopper的大量共享内存和内存带宽使这些超级芯片非常适合内存需求量大的量子模拟。
另外，Quantum Machines公司将在以色列国家量子中心部署首个英伟达DGX Quantum系统，该系统使用格雷斯-霍珀（Grace Hopper）超级芯片，旨在推动各科学领域的进步。该中心位于特拉维夫，将利用DGX Quantum为 Quantware、ORCA Computing等公司的量子计算机提供动力。
——两者均由CUDA Quantum支持。
研究人员也在利用现在的加速系统为未来的超级计算机开辟道路。
在德国，尤里希研究中心的JUPITER“将彻底改变气候、材料、药物发现和量子计算等领域的科学研究”，领导尤里希量子信息处理研究小组的克里斯特尔·米切尔森（Kristel Michelson）说：“JUPITER的架构还允许将量子算法与并行HPC算法无缝集成，这对于有效的量子HPC混合模拟来说是必不可少的。”
不仅如此，包括牛津量子电路公司（Oxford Quantum Circuits）在内的多家公司将使用英伟达™（NVIDIA®）Grace Hopper 超级芯片为其混合量子工作提供动力。总部位于英国雷丁的牛津量子公司将在由CUDA Quantum编程的混合QPU/GPU系统中使用Grace Hopper。
“在短短两年时间里，我们的英伟达量子计算平台已经积累了120多家合作伙伴，这充分证明了该平台的开放性和创新性。”在今天的SC23大会上，英伟达™（NVIDIA®）公司高性能计算和超大规模数据中心业务副总裁伊恩·巴克（Ian Buck）致辞表示，横跨众多发现领域的工作揭示了一种新趋势：即数据中心规模的加速计算与英伟达全栈式创新相结合。
“加速计算正在为可持续计算铺平道路，其进步带来的不仅仅是令人惊叹的技术，还有更具可持续性和影响力的未来。”
参考链接：[1]https://community.hpe.com/t5/advancing-life-work/hpc-for-simulating-quantum-circuits/ba-p/7200536[2]https://hitconsultant.net/2023/11/13/classiq-launches-quantum-center-for-life-sciences-with-nvidia/[3]https://www.classiq.io/insights/classiq-announces-quantum-center-for-life-sciences-in-collaboration-with-nvidia[4]https://www.nvidia.com/en-us/data-center/grace-hopper-superchip/[5]https://blogs.nvidia.com/blog/efficient-ai-supercomputers-sc23/[6]https://www.newelectronics.co.uk/content/news/iqm-to-advance-future-hybrid-quantum-applications-with-nvidia/
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