NVIDIA CUDA-Q 平台现已包含 CUDA-Q Logical 编排层。这为量子计算行业提供了一种开放且可编程的方式，用于设计和测试容错量子计算应用，涵盖药物发现、金融建模和材料研发等领域。
Fermilab 利用 CUDA-Q Logical，将其容错架构开发周期从 5 个月缩短至 3 周，实现了 7 倍的提速。
QUOPS 是面向未来量子计算的基准测试，旨在评估容错量子硬件在实际应用中的就绪程度。该基准由 Sandia National Laboratories 开发，QUOPS 现已在 NVIDIA CUDA-Q 上提供。
NVIDIA 今日宣布扩展其 NVIDIA CUDA-Q™ 开源平台，推出 CUDA-Q Logical。这是一个编排层，为开发适用于容错量子计算机的实际应用，提供了一种可编程且可验证的方法。
对于实现实用量子计算而言，配备逻辑量子比特的容错量子处理器至关重要。它们能够帮助系统克服物理量子比特固有的错误，使其能够执行药物发现、金融建模和材料研发等实际应用所需的更大规模的计算。
然而，为这类系统开发应用是一项繁琐且耗时的协同设计挑战：对算法、纠错码、硬件架构或其他 QPU 组件的任何更改，都可能会大幅改变运行特定应用的资源需求。
借助 CUDA-Q Logical，研究人员现在可以设计并编排容错量子计算应用所需的各种组件，并在不同选项之间轻松切换，从而识别能够发挥逻辑量子比特最佳性能的系统配置。
NVIDIA 量子计算副总裁兼总经理 Timothy Costa 表示：“量子计算正逐步迈入逻辑量子比特时代，研究人员需要一个开放的、可定制的平台，以全面呈现容错系统的各个组成部分。CUDA-Q Logical 的加入，提供了强大的功能与灵活性，有助于探索高度集成、协同优化的系统，且不受量子比特类型和架构的限制。这将大幅缩短实现实用量子-GPU 超级计算的时间。”
借助 CUDA-Q Logical，Iceberg Quantum 针对 Diraq 量子比特的容错架构进行了建模。结果显示，仅使用 15 万个物理量子比特即可创建 1000 个逻辑量子比特，约为 Diraq 此前估算的 1/10。CUDA-Q Logical 提供了一种前所未有的方式，能够快速评估 Iceberg 架构的潜在实施方案，有助于大幅减少实现实用的容错量子计算所需的硬件规模。
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