Nvidia 推出量子云服務：用 GPU 模擬量子計算，已開啟早期預覽

真正的量子計算機還沒普及，大家甚至連摸都摸不到一臺靠譜的量子處理器，那量子演算法該怎麼寫？Nvidia 給出的答案很直接：既然硬體還沒造好，那就先用自家的 GPU 模擬出來。

在 GTC 大會上，Nvidia 宣佈推出 Nvidia Quantum Cloud 微服務，目前已經開啟早期訪問。這項服務讓開發者不必苦等物理量子硬體，直接在雲端利用 GPU 模擬量子處理單元，去開發和測試量子演算法。

拿 GPU 假裝量子計算機

現實中大部分量子處理單元又脆弱又容易報錯，根本支撐不了大規模演算法測試。Nvidia 的思路是退一步，用 cuQuantum 軟體在經典 GPU 上模擬量子環境。

根據官方資料，目前部署了量子處理單元的機構中，有將近四分之三已經在用 Nvidia 的 CUDA-Q 平臺。這次的微服務版本更是鋪得很開，不僅會上線亞馬遜 AWS、谷歌雲、微軟 Azure 和甲骨文雲，還會進駐 IonQ、IQM 和 Quantinuum 等純量子公司的雲平臺。

實際落地上已經有了不少案例。比如滙豐銀行就利用 CUDA-Q 和 cuTensorNet 模擬了 165 個量子位元，並開發出用於識別數字交易欺詐的機器學習演算法，這個模擬規模創下了新紀錄。多倫多大學則把大語言模型和量子演算法結合，用來尋找分子的基態能量；QC Ware 也在用這一套工具做分子模擬軟體 Promethium。

為了給這些模擬提供算力，日本產業技術綜合研究所正在建造名為 ABCI-Q 的超級計算機，塞進了超過 2000 張 Nvidia H100 顯示卡。丹麥的諾和諾德基金會和澳大利亞的帕西超算中心也在搭建類似的混合量子系統。

矛造不出來，先賣堅固的盾

除了教大家怎麼用量子計算，Nvidia 還在琢磨怎麼防範它。一旦未來的量子計算機成真，現有的公鑰加密體系幾秒鐘就會被破解，這就是所謂的後量子安全隱患。

針對這個痛點，Nvidia 推出了名為 cuPQC 的加速庫。Open Quantum Safe 專案團隊測試發現，把抗量子加密演算法 Kyber 放到一塊 H100 顯示卡上執行，速度比普通 CPU 快了整整 500 倍。未來換上新的 Blackwell 顯示卡，這個加速倍數還會進一步拉大。

美國國家標準與技術研究院計劃在今年晚些時候推出全球首批後量子加密標準，背後的開發工具裡就有 Nvidia 的身影。

為什麼重要

對於大部分科研團隊和金融機構來說，真正的量子計算機不僅極其昂貴，而且穩定性根本沒法進生產環境。Nvidia Quantum Cloud 的實際價值，就是把量子計算的門檻從「買一臺不知道什麼時候會崩潰的物理機器」，降低成了「租幾張雲端 GPU 先把演算法跑通」。

從行業格局來看，我們認為 Nvidia 這一步走得相當老練。大家都在爭論量子計算未來會不會顛覆 GPU，Nvidia 的做法則是趁著對手的物理硬體還沒成熟，先用 CUDA-Q 把混合程式設計框架、開發習慣和演算法庫的標準全佔了。哪怕未來真正的量子處理器大獲成功，它依然需要和經典超算協同工作，屆時主導混合架構的依然是 Nvidia。

不過這裡也存在一個顯而易見的侷限：模擬終究只是模擬。GPU 能支撐的虛擬量子位元數量受經典計算記憶體的物理限制，無法無限擴充套件。如果真正的容錯通用量子計算機在某一天實現工程突破，純粹依賴 GPU 模擬的護城河可能會迅速收窄。但在那一天到來前，Nvidia 已經把所有想碰量子概念的人，都拉進了自己的算力體系裡。