黃仁勛發布量子計算專用CUDA！預言量子計算機幾年內應用，但現在還離不開GB200
“量子計算正在到達一個拐點。”
在GTC巴黎的演講中，英偉達CEO黃仁勛對量子計算給出了新的論斷。
這次，老黃一改此前“實用量子計算機還要20年”的觀點，預言量子計算機的實際應用在幾年內就能實現。
但他真正想說的，是當前量子計算機開發階段，還離不開英偉達芯片做模擬計算，特別是GB200。
演講中，老黃帶來了英偉達最新推出的量子-經典加速超算平臺——CUDA-Q。
CUDA-Q是英偉達CUDA的擴展，可以在經典計算機上進行模擬量子計算，或者為真·量子計算機提供輔助。
CUDA-Q已在Grace Blackwell上可用，通過英偉達的GB200 NVL72超算，CUDA-Q可以將開發速度提高1300倍。
量子計算的“黃氏方案”
英偉達和老黃認為，量子計算正處于一個重要的“拐點”。
2023年，谷歌才展示了世界上第一個邏輯量子比特，此后，邏輯量子比特的數量開始增長。
英偉達預計，邏輯量子比特的數量將像摩爾定律一樣，5年增加10倍，10年增加100倍。
并且，未來的邏輯量子比特將具備更好的錯誤糾正能力、更強的魯棒性、更高的性能、更強的彈性和可擴展性。
所以老黃表示，在未來幾年內，量子計算和量子經典計算將能解決一些“有趣”的問題。
老黃預計，在未來幾年，或者至少在下一代超級計算機中，每一個都將配備一個QPU（量子處理單元），并與GPU連接。
在這種協同架構中，GPU將承擔預處理、控制、計算密集型錯誤糾正以及后處理等關鍵任務。
目前，英偉達正與世界各地的量子計算公司和超級計算中心合作，探索GPU和QPU之間的協作。
英偉達宣布已經在Blackwell集成了CUDA-Q，通過GPU為量子計算加速，其功能主要有兩大方面：
- 如果沒有真·量子計算單元，CUDA-Q可以在經典計算機上模擬量子運算；
- 如果有了量子計算單元，CUDA-Q可以實現量子與經典加速計算的協同，也就是前面說的QPU協作。
具體來說，英偉達介紹了CUDA-Q在其GB200 NVL72超算上能夠運行的幾種負載——
- 開發更好的量子算法：通過模擬候選算法在量子計算機上的運行方式，研究人員能夠發現并改進高性能量子應用，并且與最佳的CPU實現相比，速度提高了800倍；
- 設計低噪聲量子比特：利用物理模擬工具來發現低噪聲量子比特設計，可為此類工作負載帶來1200倍的加速；
- 生成量子訓練數據：為執行量子計算控制等操作的AI模型生成訓練數據，比CPU方案快4000倍；
- 探索混合應用程序：為研究人員提供理想的混合計算環境，以探索量子-經典混合應用，開發速度提高1300倍；
- 解鎖量子糾錯：行常用解碼算法時實現了500倍的速度提升，使得GPU量子糾錯成為未來量子計算的可行方案。
“AI將引領新的工業革命”
除了量子計算，“物理AI”也是英偉達當前及未來計算戰略的核心組成部分。
所謂“物理AI”就是智能體AI的的物理實現或具象化，如果用老黃的話說，“AI以物理形式體現的能力本質上就是機器人技術”。
同時物理AI也被英偉達視為一個巨大的市場機遇，老黃表示，英偉達的物理AI系統有望徹底改變各行各業，在工廠、交通運輸和人形機器人領域擁有50萬億美元的市場機會。
對于物理AI背后的重要角色——AI智能體，英偉達已經有了一套全棧的構建工具，包括大模型NeMo、多模態檢索工具Retriever，以及智能體部署管理平臺Lepton等等。
演講現場，老黃不僅展示了大量第三方開發的智能體應用，還演示了通過一句prompt讓智能體完成一整份“在巴黎開設餐車的計劃書”的過程。
可以看到，從搜集資料到最終計劃書的可視化（建立網站），整個流程都是智能體自動完成。
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在汽車領域，其全棧Drive AV軟件已全面投入生產，并將率先搭載于奔馳CLA轎車，該軟件支持車載娛樂系統、AI駕駛等各類產品。
沃爾沃、捷豹路虎等也將推出基于英偉達全棧Drive AV的車型，將于今年或明年上市。
另外，英偉達的Halo安全系統也得到了領先認證機構的認可，并且正在發布新的AI工具，來推動自動駕駛和機器人技術的發展。
此外，英偉達還發布了新的 AI 工具和模擬技術，包括三種新的最先進的Cosmos模型，用于提高AV軟件的性能；其數字孿生平臺Omniverse的AV模擬環境也正在升級，新增一項名為“神經重建”的新功能。
演講中，老黃還帶來了一款人形機器人Grek。
它在Omniverse環境當中感受了風、重力、摩擦、阻力等物理規律，并且學會了行走、跳躍、推門等一系列技能。
學成之后的Grek，也在演講現場亮了相，并獲得一片掌聲。
此外，老黃還宣布與施耐德、西門子等歐洲工業企業合作，將推動工廠數字孿生、自動駕駛、工業控制的全面AI化，并宣布在歐洲落地第一個“工業AI云”，將提供實時高精度仿真支持。
按照老黃的觀點，AI將引領一場全面的工業革命，正在通過生成式AI、物理AI、數字孿生以及新的AI工廠和計算范式，徹底改變工業的方方面。
