NVIDIA通过cuQuantum在QuTip和scQubits中提升量子比特研究
realtime news Oct 14, 2025 18:35
NVIDIA的cuQuantum集成到QuTip和scQubits中，加速量子模拟，实现改进的性能和可扩展性，从而推动高级量子比特研究。
据NVIDIA消息称，NVIDIA宣布其cuQuantum软件开发工具包（SDK）已集成到两个著名的量子计算工具中，即Python中的量子工具箱（QuTip）和超导量子比特（scQubits）。这一集成旨在提升量子模拟的性能和可扩展性，为量子比特研究提供重大进展。
高级量子模拟
QuTip是一种广泛使用的开放量子系统时间演化模拟软件包，而scQubits在建模超导量子比特方面很受欢迎。NVIDIA的cuQuantum SDK集成到这些工具中，可以协助研究人员加速端到端工作流，促进新型量子比特类型的设计和研究。集成使用户能够定义量子比特系统的参数、模拟其与过滤器或谐振器等组件的相互作用，并计算系统的关键参数，如频移和跃迁能量。
显著的性能提升
这一集成已经展示出显著的性能改善。由亚历克斯·布莱斯（Alexandre Blais）领导的舍布鲁克大学研究人员开发了qutip-cuquantum插件，在AWS上托管的8x GPU节点上实现了比传统CPU方法快4000倍的加速。这一进展通过降低系统中的噪声解决了扩展有用量子计算机的关键瓶颈。
qutip-cuquantum插件还促进了更大希尔伯特空间的模拟，使得研究更复杂的量子系统成为可能。借助AWS上的多GPU支持，Blais团队成功扩展了大型系统的模拟，包括一个64态的transmon量子比特和一个512态的谐振器对。
与scQubits的增强能力
在西北大学，Jens Koch的研究团队利用NVIDIA的cuQuantum加速了scQubits，该工具用于建模超导量子比特。cuQuantum API的集成使得量子比特设计工作流的关键部分能够在NVIDIA GPU上执行。此增强使得超导设备的能量谱计算成为可能，这是量子比特设计中的关键因素。
合作使得使用NVIDIA DGX B200 GPU在五个4级fluxonium量子比特和四个8级谐振器的系统上相比于英特尔Emerald Rapids CPU实现了54倍的加速。这一进展允许设计人员开发具有更长相干时间、更好门性能和更高吞吐量的量子设备，同时减少对系统规模的限制。
未来前景
随着QuTip和scQubits中多GPU和多节点执行能力的集成，研究人员现在可以探索更复杂的复合量子比特系统。此开发为理解多个量子比特系统内的相互作用提供了机会，推动了量子计算领域的发展。
对利用这些进步感兴趣的开发人员和研究人员可以通过从PyPI安装qutip-cuquantum插件获得GPU加速的QuTip。此外，scQubits将很快支持cuQuantum，相比传统CPU方法提供显著加速，并实现以前不可实现的模拟。
欲了解更多信息，请访问NVIDIA官方博客。
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