培育一项新兴技术需要集合众人的力量，因此 NVIDIA 正与 Google Quantum AI、IBM 和其他公司合作，将量子计算提升到一个新水平。
量子计算有望解决药物开发、气候研究、机器学习和金融等领域以前无法解决的问题。潜力巨大，同时挑战也很大。
目前的量子计算机因为计算能力仍太小及易出错的原因而无法解决有用的问题，并且目前无法断定哪些量子算法将比当今的传统计算机更具优势。
为了帮助推进量子计算的研究，NVIDIA 在 GTC 2021 上宣布了 cuQuantum 软件开发套件，以加快传统系统中量子计算机的模拟。
模拟帮助研究人员快速设计和测试新的量子算法，在当前量子硬件上，无法实现其规模和性能。模拟对于帮助验证下一代量子硬件以及进行基准测试也至关重要。
NVIDIA正在帮助加快这项工作。从现在开始，cuQuantum 的首个库推出公测版，可供下载。
这个库被称为cuStateVec，是态矢量模拟方法的加速器。该方法在内存中记录系统的所有状态，能够扩展到数十个量子位。
第二个库cuTensorNet将于 12 月面世，是使用张量网络方法的加速器。在一些前景可期的近期算法上，它能够处理多达数千个量子位。
在领先的框架上可用
NVIDIA也已经将 cuStateVec 集成到 qsim，qsim 是 Google Quantum AI 的态矢量模拟器，可以通过 Cirq（用于编程量子计算机的开源框架）使用。用户现在无论在哪里使用 Cirq都可以下载 并开始使用cuQuantum来加速。
“量子计算有望解决传统系统无法解决的计算领域的挑战，”Google Quantum AI 的 Catherine Vollgraff Heidweiller 表示。“这个高性能模拟堆栈将加速世界各地正在开发量子计算机算法和应用程序的研究人员的工作。”
NVIDIA也此外还宣布未来的 cuQuantum 集成。12 月，cuStateVec 将与 Qiskit Aer 一起投入使用，Qiskit Aer 是 IBM 的高性能量子电路模拟器框架。
cuQuantum 背后的庞大社区
NVIDIA的 cuQuantum SDK 正在被量子计算行业的许多其他领先企业采用。
包括橡树岭、阿贡、劳伦斯伯克利国家实验室和太平洋西北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小组以及包括 IonQ 在内的公司都在将 cuQuantum 集成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 已购入一套 NVIDIA DGX POD，并在其上使用 cuQuantum 进行大规模模拟。该初创公司的创新将应用于加速药物设计和智能出行等领域的工作。
“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，”Pasqal CTO Loic Henriet 说，“cuQuantum 软件与 DGX A100 硬件相结合将极大加快我们的进展。”
接入量子模拟
为了帮助开发者快速入手，NVIDIA将模拟软件放在一个容器中，该容器已经过优化，可在 NVIDIA DGX A100 系统 上运行，从而创建 一个DGX 量子设备。
这一设备包括 Google Quantum AI 的 Cirq 框架和 qsim 模拟器，以及 cuQuantum 和 NVIDIA 的 HPC SDK。该软件将于明年年初在NVIDIA NGC 目录上发布。
NVIDIA已经在量子计算领域的关键问题，如 Shor 算法、随机量子电路和变分量子本征求解器上，展示了使用这一设备软件的杰出性能。
立即试用 cuQuantum 来加速量子研究。
在 NVIDIA GTC（在线举行，持续到 11 月 11 日）期间详细了解 cuQuantum。敬请关注NVIDIA 首席执行官黄仁勋的 GTC 主题演讲。