NVIDIA CUDA-Q Academic 革新量子教育与 AI 超级计算

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NVIDIA CUDA-Q Academic 革新量子教育与 AI 超级计算 - Blockchain.News

随着量子计算技术的进步，它与 AI 超级计算机的整合将解决一些世界上最复杂的问题。根据 NVIDIA 的说法，他们的 CUDA-Q 平台在这种整合中起着关键作用，使研究人员和开发人员能够创建在加速的量子超级计算机上无缝运行的应用程序，利用 CPU、GPU 和 QPU。

NVIDIA CUDA-Q Academic：理论与实践的桥梁

随着 NVIDIA CUDA-Q Academic 的推出，教育领域正在演变，该综合套件旨在使学生具备在混合量子-经典环境中导航的必要技能。该计划提供了一系列交互式 Jupyter 笔记本，与合作大学合作开发，以便在量子编程中使用 CUDA-Q 提供实践经验。

科罗拉多大学博尔德分校的助理教授 Ramin Ayanzadeh 强调了产学合作在推进量子计算教育中的重要性。这些合作伙伴关系确保学生在最新技术进步方面得到良好教育，为他们在该领域的未来挑战做好准备。

值得注意的合作包括哥本哈根大学的尼尔斯·玻尔研究所与 NVIDIA 之间的合作，重点是利用 AI 超级计算机进行大规模量子模拟。这一合作旨在开发课程材料，引导化学专业学生学习量子计算原理。

卡内基梅隆大学的 Daniel Justice 强调了 CUDA-Q 在课堂上的变革性影响，使学生能够参与由 GPU 加速模拟推动的量子应用。

CUDA-Q Academic 的模块化方法提供了多种学习轨道，适应学生的背景和兴趣。"CUDA-Q 的量子计算快速入门" 轨道提供基础知识，进而进入高级模块，如"量子应用于金融"。匹兹堡大学的刘俊宇指出，这一轨道在为学生准备前沿量子算法研究方面的有效性。

该平台还探讨了复杂主题，如用于解决最大割问题的量子近似优化算法（QAOA）。该模块教授学生如何实现电路切割技术，这是一种在 GPU 上模拟量子电路的重要策略。

通过互动练习和编程挑战，学生在量子计算和高性能计算（HPC）中获得实用经验，这对于处理大规模算法至关重要。

NVIDIA 在 GitHub 上的 CUDA-Q Academic 仓库提供了所有必要的材料供学生和教育者使用。与 CoCalc 和 qBraid 等平台的无缝集成进一步增强了可访问性，允许广泛应用于教育课程。

有关更多信息，NVIDIA 邀请有兴趣的各方探索他们的产品，并考虑将 CUDA-Q 材料纳入其教学框架中。访问 NVIDIA 获取更多详细信息。

Image source: Shutterstock