Boniface Yogendran – NVIDIA 技術博客
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Thu, 29 Aug 2024 07:48:41 +0000
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CUDA-Q 支持量子聚類算法的資源縮減
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/cuda-q-enabled-resource-reduction-for-quantum-clustering-algorithms/
Mon, 26 Aug 2024 07:44:58 +0000
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量子計算機可以利用疊加、糾結和干擾的量子屬性，從數據中推廣學習和見解。這種量子機器學習（QML）技術最終將在量子加速超級計算機上運行，這些計算機結合了CPU、GPU和QPU的處理能力，以解決世界上一些最復雜的問題。 許多 QML 算法提供了理論加速，假設經典數據可以使用所謂的 Quantum Random Access Memory (QRAM) 在疊加中高效加載。缺乏任何高效的方法來實現 QRAM 意味著早期的量子計算機可能會擅長計算，而不是數據密集型任務 在實踐中，在近期和中期硬件上有效的 QML 算法必須專注于計算密集型啟發式算法，以便在沒有 QRAM 的情況下分析數據。 本文重點介紹了副教授 Dr. Petros Wallden 及其團隊在 Quantum Software Lab（愛丁堡大學信息學學院的一部分）的近期研究。Dr.
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