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最近英伟达市值创下纪录，黄教主虽然失去了东大市场，失之东隅得之桑榆，赶上了“量子计算”一波热炒，虽然当初因为低估造成“量子大跌”。

但量子计算与并行计算（黄教主给了个含金量十足的名字“加速计算”）到底什么关系？这里粗浅地白活白活。

量子计算（Quantum Computing）与GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit）本身分属不同计算范式：前者基于量子叠加与纠缠，后者属于经典并行计算架构。但在现实中，它们之间的结合却非常紧密，特别是在量子计算的模拟、编译与混合计算阶段。下面分步解释为什么量子计算要用到GPU。

一、量子计算机仍然“太小”，需要经典计算机辅助

目前的量子芯片（如IBM、Google、阿里达摩院、华为HiQ等）都只有几十到几百个量子比特。

但即使模拟几十个理想量子比特，计算量也会随比特数指数级增长（2ⁿ）。

例如：

• 模拟 30 个量子比特需要存储约 16 GB 的状态向量；
• 模拟 40 个量子比特需要约 16 TB；
• 模拟 50 个量子比特，经典计算几乎不可能完成。

因此，研究者用GPU来在经典计算机上“模拟”量子态演化，例如：

• NVIDIA 的cuQuantum SDK能用 GPU 加速量子线路模拟；
• Google Cirq、IBM Qiskit 也能调用 GPU 后端；
• GPU 并行矩阵乘法能力强，能高效计算量子门的张量运算。

👉简言之：在真正的量子计算机可用之前，GPU 是“量子计算的训练轮”。 

二、量子计算的“编译”和“优化”本身需要大量并行计算

量子算法要在真实量子芯片上运行，必须经过量子编译器（Quantum Compiler）转换成底层可执行的量子门序列。

这个过程涉及：

• 电路优化（Circuit Optimization）
• 参数搜索（Parameter Tuning）
• 噪声建模（Noise Simulation）

这些都非常耗时、计算量庞大。GPU 的并行矩阵计算和矢量化优化正好适合这些任务。

例如：

• 量子编译器使用 GPU 加速求解大规模优化问题；
• 量子化学和量子机器学习任务往往依赖 GPU 做经典部分的梯度下降；
• 在变分量子算法（VQE, QAOA）中，经典优化器通常运行在 GPU 上。

👉 换句话说：GPU 是“量子算法与量子硬件之间的桥梁”。 

三、GPU 在“混合量子-经典架构”中承担关键角色

目前工业界主流的做法是Hybrid Quantum-Classical Computing（混合量子-经典计算），即：

• 量子芯片负责计算难以并行化或具有量子加速潜力的部分；
• GPU/CPU 负责执行经典优化、梯度更新和数据预处理部分。

例如：

• 量子神经网络（QNN）、量子强化学习中，GPU 负责反向传播；
• 量子化学计算中，GPU 负责积分计算与波函数近似；
• NVIDIA 推出的DGX Quantum平台，将 Grace Hopper 超级芯片与量子处理单元（QPU）通过 NVLink 直接连接，实现量子-经典协同。

👉GPU 是量子-经典“协同计算”的大脑，帮助量子计算机发挥最大效能。 

四、未来趋势：GPU 不仅是“模拟器”，还是“调度器”

随着量子计算进入分布式量子云时代，GPU 将进一步承担：

• 多量子设备的任务调度与资源分配；
• 跨量子节点的状态融合；
• 大规模量子网络仿真。

NVIDIA、AMD、Intel 都已在布局“量子+GPU 超算平台”，目标是让 GPU 成为量子-经典异构超算的中心控制器。

✳️ 总结