こんにちは、今年もGTC23が開催されています。僕はNVIDIA社の人間ではありませんが、非常に大変注目しています。NVIDIA社の量子コンピューティングライブラリSDKであるcuQuantumは使うべきライブラリ１位です。 理由・最近のGPUのコンシューマ向け、業務用をサポート。・既存ライブラリのソフトウェアを改変することなくバックエンドを変更するだけで利用できる。・研究やビジネスに合わせてスケールするように設計されている。 cuQuantumにはcuStateVecとcuTensorNetという二種類のシミュレータが搭載されており隙がありません。 cuStateVecは従来型の状態ベクトルシミュレータを高速化します。大きなサイズになる程高速化が効いてきます。<a href="https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk</a> cuTensorNetは新型でネットワークの形状やサイズによって計算量が決まります。問題や回路の作り方によっては数千量子ビットなどの計算ができます。<a href="https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk</a> cuQuantum Applicanceを使うことで、状態ベクトルシミュレータとしてはかなり大きなサイズのものを実行でき、かつ高速です。<a href="https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/best-in-class-quantum-circuit-simulation-at-scale-with-nvidia-cuquantum-appliance/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/best-in-class-quantum-circuit-simulation-at-scale-with-nvidia-cuquantum-appliance/</a> pip installは楽で、 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">pip install cuquantum-python
</pre> とするだけです。blueqatでも各種cuquantumの利用方法をお伝えしていくので、みんなで使っていきましょう！

GTC23に合わせてGPU量子コンピューティングSDKのcuQuantumの魅力を伝えるブログ

Yuichiro Minato