AMD 通过在标准处理器上执行 IBM 的量子纠错算法，在量子计算成就上超越 NVIDIA

IBM 在通用量子计算领域取得了突破性进展，突出了 AMD 标准芯片成功执行关键量子纠错算法的显著成就。

AMD 的 FPGA 在运行量子比特纠错算法方面表现出色

IBM 是量子计算创新领域的领军企业，最近取得了一项里程碑式的进展，使其在与谷歌等竞争对手的竞争中脱颖而出。IBM 似乎并未循规蹈矩，而是专注于实际应用方面的进步。据路透社报道，该公司成功在 AMD 的 FPGA 上实现了量子纠错算法，性能提升十倍，超出了最初的预期。

IBM 研究总监 Jay Gambetta 表示，这一进展表明，IBM 的算法不仅可以在现实条件下发挥作用，而且还可以在价格并不“贵得离谱”的 AMD 芯片上运行。——路透社

为了更好地理解这一进步的意义，让我们来探讨一下量子纠错 (QEC) 算法的含义。在量子计算中，信息的基本单位是量子比特，它与经典的二进制比特有着显著的不同。众所周知，量子比特非常脆弱，会受到微小环境变化（例如振动）的影响。这时，纠错算法就变得至关重要；它们能够在不影响量子比特状态的情况下识别和纠正错误。虽然这是一个复杂的话题，但这个简短的解释足以概括 QEC 在量子计算中的重要性。

AMD 的 FPGA 凭借其固有的可重构性，已成为 QEC 算法的可行计算平台，使其能够高效地处理定制任务。在纠错应用中，强大的反馈回路至关重要，这需要最低的延迟——而这正是 AMD FPGA 所具备的特性。这种方法有效地将部分经典量子计算工作负载转移到现成的硬件上，从而无需定制硅片解决方案。

相比之下，NVIDIA 的量子计算策略并不依赖于 FPGA 等专用芯片。相反，该公司开发了一个全面的技术堆栈，其中包括支持 CUDA-Q 的 DGX Quantum，它也能支持 QEC 算法。虽然 NVIDIA 的方法可能比 FPGA 带来更优异的性能，但 AMD 的成功不仅在于运行 QEC 算法，还在于利用商用硬件——这是 NVIDIA 尚未复制的壮举。其中一个因素是 NVIDIA 缺乏与 AMD 的 Xilinx 相媲美的硬件。

随着量子计算的蓬勃发展，人们对人工智能的兴趣也日益高涨。观察像 NVIDIA 和 AMD 这样的公司如何适应这一量子演进趋势将会非常有趣，尤其是在量子系统即将成为下一代人工智能基础设施不可或缺的组成部分的背景下。

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