英伟达将在Grace Blackwell 200芯片上提供 CUDA-Q

在这20座AI工厂中，有5座将会是超级工厂规模，能够容纳超过10万块GPU芯片。

在昨日举行的巴黎 GTC 2025 大会上，黄仁勋上台发表演讲。他表示，英伟达将在 Grace Blackwell 200 芯片上提供 CUDA-Q 集成。

CUDA-Q 是一个开源量子开发平台，可编排运行有用的大规模量子计算应用所需的硬件和软件。该平台的混合编程模型允许在单个量子程序中协同计算 GPU、CPU 和 QPU 资源。CUDA-Q 与量子位无关，可与所有 QPU 和量子位模态无缝集成，并在没有足够的量子硬件可用时提供 GPU 加速的模拟。

CUDA-Q 扩展了仿真工具，使其远超 NISQ 时代，为大规模纠错量子超级计算指明了方向。

NVIDIA CUDA-Q 支持在许多不同类型的模拟或物理量子处理器上直接执行混合代码。研究人员可以利用 cuQuantum 加速的模拟后端以及我们合作伙伴的 QPU，或连接自己的模拟器或量子处理器。

与 CPU 相比，CUDA-Q 量子算法可以实现高达 2500 倍的加速，使用多个 GPU 扩展量子位的数量。

多个 GPU 可以扩展量子算法，使其超越当今的量子设备。与其他量子框架相比，NVIDIA CUDA-Q 可以显著加速量子算法。与其他量子框架相比，中国台湾中原大学的研究人员能够使用 CUDA-Q 显著缩短训练和推理时间。

黄仁勋还宣布，英伟达将在欧盟建造 20 座 AI 工厂。

在这20座AI工厂中，有5座将会是超级工厂规模，能够容纳超过10万块GPU芯片。这样的规模预示着英伟达打算大幅提升其在欧洲市场的影响力以及对AI领域投资的力度。预计在未来两年内，泛欧洲地区的AI基础设施算力将增长10倍，这将极大地推动欧洲在AI领域的研究和发展。

这些AI工厂的主要目标是提升欧洲地区的计算能力和AI研究能力。通过提供先进的计算资源，英伟达希望能够加速AI模型的训练和部署，从而推动欧洲在人工智能领域的创新和技术进步。此外，这些设施还将为当地的科研机构、企业和开发者提供强有力的支持，促进跨学科的合作与交流。

除了建设AI工厂外，英伟达还宣布与法国的一家AI初创公司Mistral AI合作，共同打造一个基于云端的AI平台。这个平台旨在为开发者、研究人员和企业提供强大的计算资源，以加速AI模型的训练和部署。通过这一合作，英伟达希望能够进一步扩大其在欧洲市场的影响力，并推动AI技术的发展。

英伟达与Mistral AI的合作意义重大。首先，这将加速AI技术的发展，特别是对于那些需要大量计算资源的研究项目和企业来说，这一合作无疑是一个巨大的福音。其次，通过提供基于云端的AI平台，英伟达和Mistral AI将能够为更多的开发者和研究人员提供便利，从而推动整个行业的创新和发展。

欧洲在AI领域面临着诸多机遇与挑战。一方面，随着AI技术的快速发展，欧洲各国政府和企业都在积极投资于AI研发，以保持其在全球科技竞争中的领先地位。另一方面，欧洲在数据隐私和伦理问题上有着严格的规定，这在一定程度上限制了AI技术的应用和发展。英伟达的投资将有助于解决这些问题，推动欧洲在AI领域的创新和技术领导力。

这些AI工厂的建设将极大地促进当地经济增长，并支持欧洲在人工智能领域的创新和技术领导力。通过提供先进的计算资源，英伟达将为当地的科研机构、企业和开发者提供强有力的支持，促进跨学科的合作与交流。这不仅将推动AI技术的发展，也将带动相关产业的发展，为欧洲经济注入新的活力。

展望未来两年内，泛欧洲地区的AI基础设施算力预计将增长10倍。英伟达在其中的作用不容忽视。通过建设这些AI工厂，英伟达不仅将提升其在欧洲市场的影响力，还将推动欧洲在AI领域的创新和技术进步。我们期待这些AI工厂能够带来更多的突破性成果，为人类社会的发展做出更大的贡献。黄仁勋表示，量子计算正在到达一个拐点，英伟达会以多种方式与世界各地的量子计算公司合作。未来几年或至少下一代超级计算机中，它们中的每一个都将拥有连接到 GPU 的 QPU。

他表示，QPU 将进行量子计算，而 GPU 将用于预处理、控制、纠错、后处理。黄仁勋宣布，现在的量子算法堆栈可以在 Blackwell200 上加速。

黄仁勋预计，每 5 年将有 10 倍 qBits (每十年 100 倍），将 QPU 集成到 CUDA 生态系统中，以便它们可以与 GPU 和 CPU 一起运行。

英伟达 CUDA-Q 是一个开源的、与 QPU 无关的量子-经典加速超算平台，支持量子计算与 AI 人工智能相融合，解决量子比特噪声问题，并开发高效算法。

黄仁勋称，英伟达正在七个不同国家建立人工智能技术中心，计划在欧洲建造 20 多个超大型人工智能工厂。英伟达和 MISTRAL 将联手打造“规模庞大”的云。

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