NVIDIA攜手Alice & Bob推動混合量子‑GPU超級電腦

量子計算新創 Alice & Bob 近日獲得 NVIDIA 創投部門 NVentures 的投資，進一步擴大其 1億歐元（約1.16億美元）B輪融資。這筆資金不僅為公司研發提供更多資源，也標誌著雙方在 混合量子‑經典計算架構 上的合作邁入更深入的階段。

此次合作的核心，是將 Alice & Bob 的貓量子位元（cat qubit）量子處理器 與 NVIDIA 的 GPU 加速運算生態系統整合，打造能同時使用量子與經典計算資源的混合型超級電腦。

融資推動「容錯量子電腦」研發

Alice & Bob 專注於一種特殊的量子位元設計——貓量子位元。這種架構的設計目標，是在硬體層面減少量子運算中常見的錯誤，例如位元翻轉錯誤。透過降低錯誤率，理論上可以大幅減少量子錯誤修正所需的額外資源，這也是目前量子電腦商用化的最大障礙之一。

本次擴大的 B 輪融資將用於加速研發與設備擴展，推進其建立 大規模容錯量子電腦 的長期路線圖。

目前外界尚未披露 NVentures 的實際投資金額，但這筆投資顯示 NVIDIA 正持續加碼量子計算領域，並尋找能與其 GPU 加速計算平台整合的量子硬體公司。

為什麼量子電腦仍需要GPU

量子電腦並不是完全獨立運作的系統。實際運行量子演算法時，需要大量 經典計算資源 來完成以下工作：

• 編譯與最佳化量子電路
• 模擬量子演算法
• 分析量測結果
• 執行量子錯誤修正

NVIDIA 的策略是把 量子處理器（QPU） 與 GPU 驅動的 AI 超級電腦 連接在一起。公司認為，真正實用的量子計算將來自 量子與經典加速運算緊密整合的混合系統。

在這種架構中，GPU可以：

• 在實際執行前模擬與驗證量子演算法
• 最佳化與編譯量子電路
• 在量子計算過程中執行即時控制與解碼

這正是 NVIDIA 與 Alice & Bob 合作想要實現的系統設計。

CUDA‑Q：混合量子程式的核心平台

雙方合作的重要基礎是 NVIDIA CUDA‑Q，這是一個開源的量子運算開發平台，專門設計用於 量子‑經典混合工作負載。

CUDA‑Q 提供統一的程式模型，讓開發者可以在同一個程式中同時使用 CPU、GPU 和 QPU。該平台也採取 QPU 無關（QPU‑agnostic） 的設計，意味著它可以與多種量子硬體技術整合，包括 Alice & Bob 的貓量子位元處理器。

這使研究機構和高效能運算中心，即使在量子硬體尚未成熟時，也能測試和開發大型量子工作流程。

cuQuantum：用GPU模擬量子電路

在量子演算法真正部署到量子硬體之前，研究人員通常需要先進行大規模模擬。

NVIDIA 的 cuQuantum 軟體開發套件可以利用 GPU 加速量子電路模擬，使研究人員能在目前量子處理器能力之外，探索更複雜的量子演算法。

這對於量子硬體研發早期階段尤其重要，因為模擬能幫助驗證架構設計、控制系統以及演算法可行性。

Dynamiqs：用GPU模擬貓量子位元物理

Alice & Bob 的開源模擬庫 Dynamiqs 專門用於模擬量子系統的物理與控制動力學。

公司已將 CUDA‑Q 整合到 Dynamiqs 中，使 GPU 可以加速模擬大型貓量子位元系統。早期測試顯示，這項整合在某些情況下可將模擬效率提升 最高約75倍。

這些模擬工具可以幫助研究人員：

• 改良量子控制策略
• 優化錯誤修正方法
• 指導硬體設計

NVQLink：讓GPU直接連接量子處理器

在系統架構層面，雙方也正在合作開發 NVQLink。這是一個開放式平台架構，目標是將 GPU 與量子處理器直接整合。

NVQLink 將傳統超級電腦主機與 量子系統控制器（QSC） 緊密連接，使 GPU 能在量子運算過程中 即時參與計算與控制。

在實際運作中，GPU可以處理例如：

• 量子電路編譯
• 量子錯誤修正的即時解碼
• 量子位元校準
• 計算過程中的回饋控制

對於容錯量子計算而言，量子處理器與 GPU 之間的 低延遲通訊 是關鍵條件。

目標：量子‑經典混合超級電腦

NVIDIA 與 Alice & Bob 的長期願景並不是單獨的量子電腦，而是 混合量子‑經典超級電腦平台，能部署在全球高效能運算（HPC）中心。

在這種架構中：

• 量子處理器 負責執行特定量子運算
• GPU 負責模擬、協調與即時控制
• CUDA‑Q 等平台 負責跨不同運算資源的工作流程管理

透過將貓量子位元處理器與 NVIDIA 的加速運算生態系整合，雙方希望讓量子硬體能像今天的 AI 與 HPC 系統一樣，逐步融入現有的超級電腦基礎設施。

如果這一策略成功，量子計算將不再只是實驗室設備，而可能演變為 能解決實際產業問題的混合式超級計算平台。