从GTC2025首次量子日看英伟达量子&AI融合算力网络远景与趋势 ...

GTC2025 Quantum Day 最新内容全部汇总：
    技术名称   形貌   互助同伴/开辟者   应用场景/目的            量子模拟器优化方案   NVIDIA与IonQ、D-Wave互助，针对量子模拟器进行性能优化，提升量子计算使命效率。   IonQ、D-Wave   量子算法开辟、复杂系统模拟          混合量子-经典计算架构   结合量子计算与经典GPU加速，支持大模型推理和AI使命，降低量子计算部署门槛。   NVIDIA及互助同伴   人工智能、药物研发、材料科学          Quantum-X CPO交换机   网络交换装备，交换容量达115.2Tb/s，能耗降低3.5倍，网络弹性提升10倍，部署效率提升1.3倍。   NVIDIA   量子计算与AI系统的高效互联          加速量子研究中央   NVIDIA宣布建立专门研究机构，推动量子技术与AI、XR的融合，办理技术挑衅。   NVIDIA研究中央   量子算法开辟、硬件协同优化          量子-经典协同开辟框架   提供开辟者工具链，支持量子计算与经典计算的无缝集成，加速混合应用开辟。   NVIDIA及行业互助同伴   企业级量子应用开辟、科研项目          量子计算行业生态互助   与D-Wave、Rigetti等公司互助，推动量子计算标准化与行业应用落地。   D-Wave、Rigetti Computing   供应链优化、金融建模、气候预测      <hr> 关键增补说明：

• 技术亮点：
  
     
  
  • Quantum-X CPO交换机：通过降低能耗和提升网络效率，办理量子计算与AI系统大规模部署的瓶颈问题。   
    
  • 混合架构：NVIDIA夸大量子计算与GPU加速的结合，比方Blackwell Ultra GPU的优化可支持大模型推理。  
    
    
  
• 行业影响：
  
     
  
  • 量子计算公司股价因NVIDIA互助预期大涨（如D-Wave上涨10%、Quantum Corp上涨40%。   
    
  • 企业培训与认证计划将加速量子技术人才储备，推动技术落地。  
    
    
  
• 战略意义：
  
     
  
  • NVIDIA CEO黄仁勋在Quantum Day上改口支持量子计算，并称其为“专用工具”而非通用计算机，标志其战略转型。   
    
  • 通过Quantum Day，NVIDIA强化了在量子计算领域的领导职位，与AI、XR形成技术协同。  
    
  
  

一、AI 算力网络的发展瓶颈与突破路径

1.1 AI 大模型练习的算力需求爆炸

在 AI 技术迅猛发展的海潮中，以 GPT-4 为代表的大模型异军突起，成为推动行业变革的核心力量。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉等众多领域显现出了惊人的能力，从智能聊天呆板人到图像生成，从医疗诊断辅助到金融风险预测，其应用场景不绝拓展，深刻改变着人们的生存和工作方式。然而，这一变革性发展的背后，是对算力近乎 “贪婪” 的需求。
GPT-4 等大模型的练习所需算力呈指数级增长，这种增长速率远远超出了传统硬件技术发展的步伐。传统的 CPU 架构，虽在通用计算领域恒久占据主导职位，但面对大模型练习时的海量数据处理和复杂运算，却显得力不从心。CPU 的设计理念侧重于对复杂逻辑运算和控制使命的高效处理，其核心数量相对较少，缓存和控制单元复杂，这种架构在面对少量复杂使命时表现精彩，但在处理大规模并行计算使命时，效率低下，难以满足 AI 大模型练习对算力的迫切需求。
随着 AI 大模型的参数规模不绝膨胀，数据量呈指数级增长，传统 CPU 架构的局限性愈发凸显。以 GPT-3 为例，其拥有 1750 亿个参数，练习所需的算力高达 3.14x10^23flop，若使用高端的 A100 芯片进行练习，理论上需要 241 年才能完成一轮练习，这一数据直观地展示了传统 CPU 架构在应对大模型练习时的无力。
在这样的背景下，GPU 集群凭借其强盛的并行计算能力，成为了 AI 大模型练习的标配。GPU 最初设计用于图形渲染，其内部拥有大量的并行计算单元，可以大概同时处理

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。