英伟达和谷歌强强联手，加快谷歌的量子计算机处理器设计步伐。
美东时间11月18日周一，英伟达宣布，与谷歌研发量子计算软硬件工具的团队谷歌量子AI（Google Quantum AI）合作，利用由英伟达CUDA-Q平台提供支持的模拟，加快设计谷歌下一代量子计算设备。
谷歌量子AI正在使用混合量子经典计算平台和英伟达Eos超级计算机模拟其量子处理器的物理特性。这将有助于克服量子计算硬件目前的局限性。由于研究人员所说的“噪声”，量子计算硬件目前只能运行一定数量的量子操作，然后计算不得不停止。
国内的科技日报此前报道称噪声为“量子处理器之危”。因为量子处理器对噪声非常敏感，即使最轻微的干扰，比如热量产生的杂散光子、周围电子设备的随机信号、物理振动，都能迅速摧毁量子叠加态，严重影响量子计算机的准确性。因此，在构建实用量子计算机方面能否有所进展，归根结底要看能否“驯服”噪声。
本周一宣布与英伟达合作时，谷歌量子AI的研究科学家Guifre Vidal说：
“只有我们能够在控制噪声的同时扩大量子硬件的规模，才能开发出具有商业用途的量子计算机。利用英伟达的加速计算，我们正在探索越来越大的量子芯片设计对噪声的影响。”
要了解量子硬件设计中的噪声，需要进行复杂的动力学模拟，模拟能够完全捕捉量子处理器中的量子位如何与所处的环境交互。这些模拟通常在计算上的成本非常高。而英伟达表示，使用旗下CUDA-Q平台，谷歌可以在英伟达Eos超算上动用1024块H100 Tensor核心GPU，以极低的成本执行全球最大、最快的量子设备动力学模拟之一。
借助英伟达的CUDA-Q和H100 GPU，谷歌可以对容纳40个量子比特的设备进行全面、逼真的模拟。这是同类模拟中执行的最大规模模拟。CUDA-Q 提供的模拟技术意味着，原本需要一周时间的噪声模拟现在可以在几分钟内完成。
英伟达在CUDA-Q 平台上公开提供支持上述加速动力学模拟的软件，使量子硬件工程师能够快速扩展他们的系统设计。
英伟达的量子和HPC总监 Tim Costa 表示：“AI 超级计算能力将帮助量子计算成功。谷歌运用CUDA-Q 平台证明了 在推动量子计算帮助解决现实问题方面。GPU 加速模拟发挥核心作用。”
对于谷歌量子计算研发运用英伟达CUDA-Q平台的消息，有网友评论称，谷歌屈服于CUDA-Q的力量。还有评论称，每当听到美股七巨头开发自己芯片的消息时，我们总是觉得这些报道没有经过充分研究。制造像AMD或英伟达这类公司的GPU需要的不仅仅是金钱和人力，还需要深厚的专业知识。
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