量子計算具有變革藥物發(fā)現(xiàn)、物流等各行各業(yè)的巨大潛力。然而，噪聲一直是量子器件在投入實際應用的過程中所面臨的巨大障礙。由于存在這些因環(huán)境相互作用和不完美硬件導致的噪聲干擾，量子計算的性能目前在量子比特僅僅執(zhí)行數(shù)百次運算之后就會發(fā)生不可逆的退化。

盡管量子硬件中的噪聲看似不可避免，但邏輯量子比特可以解決這個問題。通過將數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千個實際物理量子比特組合在一起，邏輯量子比特可以糾正噪聲導致的錯誤，堪稱量子計算領域利器。量子硬件制造商 Infleqtion 近日取得了重大突破，其利用 NVIDIA CUDA-Q 平臺成功地設計并演示了一項采用兩個邏輯量子比特的實驗。

Infleqtion 使用這些邏輯量子比特進行了單雜質安德森模型的小規(guī)模演示，這種高精度方法在材料科學領域的許多重要應用中都必不可少。

這是業(yè)界首次在邏輯量子比特上演示材料科學量子算法。在僅僅創(chuàng)建一個邏輯量子比特就已經(jīng)極具挑戰(zhàn)性的情況下，Infeqion 成功地取得了這項重大突破，這得益于其量子計算機使用了 CUDA-Q 獨特的 GPU 加速模擬能力進行精確建模。

Infleqtion 首先在 CUDA-Q 的模擬器中開發(fā)和測試了整個實驗，隨后只需進行微小調整即可使用 CUDA-Q 策劃這項實驗，在其 Sqale 中性原子量子處理器中使用實際的物理量子比特。

這項突破性進展為量子計算邁向大規(guī)模糾錯系統(tǒng)奠定了基礎。

然而，要想打造大型邏輯量子比特系統(tǒng)，目前的量子器件仍面臨著許多擴展上的挑戰(zhàn)。只有通過集成量子硬件與 AI 超級計算機來打造加速量子超級計算機，才能解決這些挑戰(zhàn)。

NVIDIA 將繼續(xù)與 Infleqtion 等合作伙伴攜手推進這項突破性的研究工作，使加速量子超級計算變成現(xiàn)實。