IBM 在通用量子運算領域取得了突破性進展，突顯了 AMD 標準晶片成功執行關鍵量子糾錯演算法的顯著成就。
AMD 的 FPGA 在運行量子位元糾錯演算法方面表現出色
IBM 是量子運算創新領域的領導企業，最近取得了一項里程碑式的進展，使其在與Google等競爭對手的競爭中脫穎而出。 IBM 似乎並未循規蹈矩，而是專注於實際應用的進步。根據路透社報導，該公司成功在 AMD 的 FPGA 上實現了量子糾錯演算法，性能提升十倍，超出了最初的預期。
IBM 研究總監 Jay Gambetta 表示，這項進展表明，IBM 的演算法不僅可以在現實條件下發揮作用，而且還可以在價格並不「貴得離譜」的 AMD 晶片上運行。 ——路透社
為了更好地理解這項進步的意義，讓我們來探討量子糾錯 (QEC) 演算法的意義。在量子計算中，資訊的基本單位是量子比特，它與經典的二進位比特有著顯著的不同。眾所周知，量子位元非常脆弱，會受到微小環境變化（例如振動）的影響。這時，糾錯演算法就變得至關重要；它們能夠在不影響量子位元狀態的情況下識別和糾正錯誤。雖然這是一個複雜的話題，但這個簡短的解釋足以概括 QEC 在量子計算中的重要性。
AMD 的 FPGA 憑藉其固有的可重構性，已成為 QEC 演算法的可行運算平台，使其能夠高效地處理客製化任務。在糾錯應用中，強大的回饋迴路至關重要，這需要最低的延遲——而這正是 AMD FPGA 所具備的特性。這種方法有效地將部分經典量子計算工作負載轉移到現成的硬體上，從而無需客製化矽片解決方案。
相較之下，NVIDIA 的量子運算策略並不依賴 FPGA 等專用晶片。相反，該公司開發了一個全面的技術堆疊，其中包括支援 CUDA-Q 的 DGX Quantum，它也能支援 QEC 演算法。雖然 NVIDIA 的方法可能比 FPGA 帶來更優異的效能，但 AMD 的成功不僅在於運行 QEC 演算法，還在於利用商用硬體——這是 NVIDIA 尚未複製的壯舉。其中一個因素是 NVIDIA 缺乏與 AMD 的 Xilinx 相媲美的硬體。
隨著量子運算的蓬勃發展，人們對人工智慧的興趣也日益高漲。觀察像 NVIDIA 和 AMD 這樣的公司如何適應這一量子演進趨勢將會非常有趣，尤其是在量子系統即將成為下一代人工智慧基礎設施不可或缺的組成部分的背景下。
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