Dmitry Lyakh – NVIDIA 技術博客
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Thu, 10 Jul 2025 06:08:33 +0000
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NVIDIA cuQuantum 增加了動態梯度、DMRG 和模擬加速
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cuquantum-adds-dynamic-gradients-dmrg-and-simulation-speedup/
Mon, 07 Jul 2025 06:01:23 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=14532
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NVIDIA cuQuantum 是一個包含優化庫和工具的 SDK，可將電路和設備級別的量子計算模擬加速幾個數量級。借助 NVIDIA Tensor Core GPU，開發者可以將基于量子動力學、狀態向量和張量網絡方法的量子計算機模擬加速幾個數量級。在許多情況下，這為研究人員提供了在其他情況下無法實現的規模和速度模擬。 25.06 更新所有 cuQuantum 庫：cuDensityMat、cuStateVec 和 cuTensorNet。新功能包括量子動力學工作流的梯度、NVIDIA Grace Blackwell、NVIDIA GB200 NVL72 和 NVIDIA GB300 NVL72 系統的進一步優化，以及密度矩陣重新規范化組 (DMRG) 張量網絡算法的基元。有關更多信息，請參閱 cuQuantum 25.06 版本說明。
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借助新的量子動力學功能加速 Google 的 QPU 開發
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-googles-qpu-development-with-new-quantum-dynamics-capabilities/
Mon, 18 Nov 2024 06:46:40 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12020
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量子動力學描述了復雜的量子系統如何隨時間演變并與其周圍環境相互作用。模擬量子動力學極其困難，但對于了解和預測材料的基本特性至關重要。這在開發 量子處理單元（QPUs） 中尤為重要，量子動力學模擬使 QPUs 開發者能夠了解其硬件的物理特性并改進其硬件。 量子動力學模擬與用于研究未來量子算法運行方式的主流電路模擬有所不同。電路模擬模擬了離散量子邏輯門應用下量子位的演變。這種簡化視圖將量子位與其周圍環境的交互方式進行了理想化，從而排除了對真實噪音和其他因素的考慮。相比之下，量子動力學模擬全面地反映了量子系統如何隨時間演變，揭示了量子過程的速度和準確性的基本限制。 為進行經典類比，可以使用應用于晶體管（抽象表示為 0 和 1）的二進制邏輯（AND、OR、XOR）對經典計算機的邏輯進行建模。然而，為了設計速度更快、性能更高的晶體管，電氣工程師需要運行能夠完全模擬設備物理特性的復雜模型，
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