NVIDIA推QODA混合运算平台 促进量子商用化

NVIDIA新发布名为Quantum Optimized Device Architecture(QODA)的量子运算与传统运算混合平台，希望帮助软件开发者与特定学科领域的研究者，善加利用紧密结合GPU超级运算技术的量子加速技术，推进工作负载加速技术的发展以及各类学术或商用性研究。

综合Tom’s Hardware与VentureBeat报导，NVIDIA开发的不同等级的GPU技术，不仅只是投入游戏消费级应用，就连在高效运算(HPC)市场已具主导性。如今随着QODA的推出，NVIDIA似有意让GPU继续往量子领域发扬光大。

虽然GPU本身不是量子硬件，但由于GPU可以用来实施状态矢量(state vector)与张量网络法(tensor network method)，加速量子电路模拟，因此比起CPU而言，更有潜力作为效果更佳的量子电路仿真媒介。诸如NVIDIA DGX等大型GPU系统，由于拥有能够服务传统与量子运算工作负载的实体基础建设层，因而具备投入混合应用的潜力。

包括超导跨子量子位元(superconducting transmon qubit)、矽量子点、拓扑超导体(topological superconductor)、离子阱等在内，目前的量子运算领域中，存在多种不同的技术途径。采用高端语言的QODA，将有能力支持所有种类的量子电脑运作，且其编译器会作为开源软件提供外部使用。

QODA与NVIDIA设计的着名平行运算开发平台CUDA，不论在名称还是作用上，都很相似。作为统合各方的桥梁般的角色，QODA不仅提供了单一程序设计环境，还允许软件开发者可以自由选择把量子工作交给GPU或是量子处理器(QPU)来运行，只需要透过简单的函数呼叫，即可做出区别。

包括整合式的系统与具可扩充性的个别QPU在内，虽然现今不乏可以投入使用的量子电脑，但无一同时达到足够速度、可靠性、部署简易性以及商业等级应用的程度。而许多研究者认为，可真正实现量子运算的唯一途径就是混合式系统，即结合传统HPC系统的量子电脑。

德国Julich超级电脑中心(JSC)负责领导量子计划的Kristel Michielsen表示，不能一直单纯倚赖现今的传统电脑的原因，在于能源消耗量太大，以及无法解决某些运算难题等。然如果能够搭配耗能较低的量子电脑，这些问题也许可以获得解决。

NVIDIA表示，透过赋与开发者一个强大且多产的程序设计模型，QODA将为量子运算带来一场革命。NVIDIA也相信，所有有价值的量子应用，最终都会与传统运算联系起来。而在QODA的协助下，HPC与人工智能(AI)专家将能在熟悉的传统运算环境当中，轻松进行量子领域中标志性的概率性运算。

QODA的目标在于协助非量子专业的研究者，善加利用量子技术带来的运算加速优势，特别是就药物研究、化学、金融及诸如制定物流送货路线等需要寻找最佳解的领域而言。这些学科也是最能从传统HPC与量子混合运算技术中获益的领域。

NVIDIA的cuQuantum是一款高度专业性的软件开发套件，能帮助客户开发量子电路，可在实际部署前，先进行效能的模拟测试。透过QODA，开发者能够打造完整的量子应用，并在配备GPU加速器的超级电脑上，以cuQuantum进行模拟。

外界评论，从QODA与cuQuantum的开发夥伴名单可见，NVIDIA的业界合作策略，就是将许多新创企业集结起来，有望促进量子领域的凝聚力与生态系，也是吸引企业客户青睐并导入的重要方式。如同NVIDIA迄今将AI与自驾车技术推广到更多客户一般，QODA的问世，应能帮助量子运算技术更为工业化，并提升商业上的可用性。

责任编辑：朱原弘