2029 年，人工智慧超級電腦 Skynet (天網) 忽然覺醒了，產生自我意識，天網系統判定發明超級電腦的人類會危害到 AI ，於是派出了由阿諾史瓦辛格飾演的 T-800 Terminator 機器人回到過去，要把未來世界人類反抗軍領袖約翰康納給做掉，以上是電影魔鬼終結者的劇情。

有趣的是 Google 的 AI 量子超級電腦也有著路線圖，計畫在五年間打造 AI 超級量子電腦，時間也會來到 2029 年，當下正處於第三階段與第四階段的里程碑之間，目前進行的階段以糾正量子計算的錯誤為主，這時候 Nvidia GPU 的法力發功又加速了 AI 超級量子電腦的進化，可說人類社會的「天網」雛形已赫然成形。

Nvidia 最近宣布與 Google Quantum AI 合作，利用 Nvidia CUDA-QTM 模擬器，加速量子電腦運算。輝達從 CPU 到 GPU 到現在與 Google 合作發展的 QPU (Quantum Process Units) ，目地為減少錯誤與優化升級 AI 系統，有了超級運算模擬，超級電腦不會發展的像科幻片ㄧ樣，產生人類會對 AI 構成威脅的誤判，發出了對人類進行滅種的執行指令，這項合作計畫可說是未來五年裡人類科技文明發展史中最重要的里程碑。

什麼是量子計算 (Quantum Computing)

量子計算為利用量子物理學來解決當今數學運算的難題，這些問題在傳統的超級電腦上無法解決。量子計算的核心為量子位元，經典位元只存在於0或1，而量子位元能夠存在於所謂的這兩種狀態的疊加之中。

疊加的 N 個量子位元保存有關指數 (2N) 個二進位配置。這些二進位配置共同形成量子態。當對 N 個量子位元中執行任何操作時，整個量子態都會被控制，表示存在巨大的疊行。然而這種運算力的使用有細微差別，因為從量子態讀出的資訊只能透過計算後機率性地測量單一配置來完成，為了有效利用量子疊行，量子計算的應用需利用量子糾纏和量子干擾的特性。

Nvidia CUDA-QTM 如何加速 Google AI 超級量子電腦運算

Nvidia 推出 NVIDIA CUDA-Q 混合量子經典運算平台，將量子電腦與高效能的傳統運算一起工作，純粹為圖形而生的 GPU，轉變為高效能運算 (HPC) 的必備硬體。Nvidia 提供 CUDA-QTM 讓所有 QPU 研究人員和開發人員都可進行 GPU 加速的量子動力學模擬，加速下一代量子運算設備的設計。

傳統上模擬的計算成本高，使用 CUDA-Q ，Google可利用1024 個 Nvidia H100 Tensor Core GPU，以極低的成本執行世界上最大、最快的 Quantum Device Physics 量子裝置動態模擬。透過 CUDA-Q 和 H100 GPU，Google 可以對包含40個量子位元的裝置進行全面真實的模擬。支援這些加速動態模擬的軟體將在 CUDA-Q 平台中公開提供，使量子硬體工程師能夠快速擴展系統設計。

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本文經授權轉載自：《鏈新聞》

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