NVIDIA 今日宣布擴展 NVIDIA CUDA-Q 開源平台，推出 CUDA-Q Logical 協調層，提供可程式化且可驗證的方法，協助開發適用於容錯量子電腦的實用應用。
搭載邏輯量子位元的容錯量子處理器，是實現實用量子運算的關鍵。這類處理器能克服實體量子位元本身固有的錯誤，使系統得以執行藥物探索、金融建模和材料開發等實際應用所需的更大規模運算。
然而，為這類系統開發應用是一項繁瑣且耗時的協同設計挑戰。演算法、錯誤修正碼、硬體架構或其他量子處理器（QPU）元件的任何變動，都可能大幅改變執行特定應用所需的資源。
透過 CUDA-Q Logical，研究人員現在可以設計並編排容錯量子運算應用所需的眾多元件，並能輕鬆切換不同選項，以找出使用邏輯量子位元時可達到最佳效能的系統配置。
NVIDIA 運算工程副總裁暨總經理 Timothy Costa 表示：「量子運算正邁入邏輯量子位元時代，研究人員需要一個開放、可客製化，並能呈現容錯系統各個面向的平台。CUDA-Q Logical 的加入，提供探索完全整合與共同最佳化系統所需的能力與彈性，無論採用何種量子位元類型與架構，都能大幅縮短實現實用量子-GPU 超級運算的時程。」
CUDA-Q Logical 已獲多家 QPU 製造商與實驗室採用，包括費米國家加速器實驗室（Fermi National Accelerator Laboratory）、Infleqtion、IQM Quantum Computers、QCDesign、Quantum Motion，以及桑迪亞國家實驗室（Sandia National Laboratories）。
Iceberg Quantum 運用 CUDA-Q Logical 為 Diraq 的量子位元建立其容錯架構模型，結果顯示僅需 15 萬個物理量子位元（physical qubit），即可建立 1,000 個邏輯量子位元，所需數量約比 Diraq 先前估計少 10 倍。CUDA-Q Logical 提供前所未有的方法，可快速評估 Iceberg 架構的各種潛在實作方式，協助大幅降低實現實用容錯量子運算所需的硬體資源。
在早期研究中，費米國家加速器實驗室的研究人員運用 CUDA-Q Logical 驗證先前成果，並針對不同錯誤修正方法與量子硬體，評估物理量子位元、執行時間及其他資源需求。
費米國家加速器實驗室將複雜的容錯系統設計轉化為可重複、可驗證的運算工作流程，將容錯演算法的開發時間從五個月縮短至三週，速度提升 7 倍。
費米國家加速器實驗室技術長暨超導量子材料與系統中心（Superconducting Quantum Materials and Systems Center）主任 Anna Grassellino 表示：「容錯量子運算是開啟新科學發現的途徑，但要實現這個目標，研究人員必須將演算法、錯誤修正、架構與硬體進行協同設計。使用 CUDA-Q Logical，我們的團隊僅用三週就探索了這些資源的各種組合，而過去若要建置專用基礎設施，通常需要花費約五個月。」
QUOPS 是由桑迪亞國家實驗室開發的全新獨立跨平台測試標竿，可用於衡量量子運算系統在邁向實用規模應用方面的進展。
透過桑迪亞國家實驗室的 QUOPS，業界現在擁有一套開放且不受特定硬體限制的方法，可針對容錯量子電腦的共同目標進行進展評估。過去，量子運算的發展主要透過實體量子位元的進步來衡量，包括增加量子位元數量、提升保真度以及延長相干性。
桑迪亞國家實驗室量子效能實驗室（Quantum Performance Laboratory）共同主任 Timothy Proctor 表示：「在桑迪亞國家實驗室，我們非常期待容錯量子電腦能協助解決美國能源部與美國所面臨的國家級重大問題。我們現階段的任務，就是透過加速業界合作夥伴的發展，讓這一天更快到來。為此，我們和其他量子運算生態系參與者，都必須能夠追蹤並預測量子電腦能力的成長。我們正是為此打造 QUOPS，也很期待看到量子運算供應商與客戶採用它。」
桑迪亞國家實驗室在 IEEE 量子週（IEEE Quantum Week）登場前發布的預印本中分享了初步成果，公布針對 Google、IBM 與 Quantinuum QPU 的初始 QUOPS 測試結果。目前 NVIDIA CUDA-Q 已提供 QUOPS 的參考實作。
量子運算生態系也正採用 NVIDIA 更廣泛的量子運算技術組合，將量子位元轉化為實用的量子-GPU 超級電腦。
Diraq 採用 NVIDIA Ising，這是全球首個用於建置與部署實用量子運算人工智慧（AI）的系列開放模型，藉此校準其矽基量子位元處理器（silicon-based qubit processor）。
多家公司正使用 NVIDIA NVQLink，將其量子處理器與 GPU 超級運算整合。NVQLink 是一套開放系統架構，可將量子處理器與 GPU 超級電腦緊密耦合。透過 NVQLink：
– Anyon Computing 開發了一套全新的量子控制系統。
– Quandela 開發了一套 QPU-GPU 架構。
– Quantum Machines 在以色列量子運算中心展示如何將先進超級運算資源與量子位元整合。
NVIDIA CUDA-Q 開放開發平台持續獲得量子運算生態系採用：
– BlueQubit 推出 Quantum Flywheel 研究補助計畫，讓研究人員能透過 CUDA-Q 使用 NVIDIA 加速運算。
– Qedma Quantum Computing 與 QCentroid 分別將其技術與 CUDA-Q 整合，以支援量子錯誤修正與緩解，以及量子應用部署。
量子運算生態系也正與 NVIDIA 合作，開發全新及更進階的量子應用：
– IonQ 宣布 DQAOA-GPT 取得進展。DQAOA-GPT 是一套採用 NVIDIA 加速運算的量子生成式 AI 框架。
– MITRE 發表運用 GPU 加速打造量子感測器數位孿生的研究成果。
– Phasecraft 正使用 NVIDIA cuQuantum，建立目前已知規模最大的變分量子本徵求解器模擬分子資料庫。
– 美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）與加州理工學院正推進量子應用執行所需控制序列的設計。
CUDA-Q Logical 現已透過 GitHub 開放使用，亦可前往 QUOPS repository 進行探索。
