NVIDIA Quantum
Accélérer l'avenir de la recherche scientifique.
Aperçu
Qu'est-ce que le calcul intensif quantique accéléré ?
Les unités de traitement quantique (QPU) mettent en œuvre un nouveau modèle informatique, dont les implications pourraient s'étendre à tous les secteurs d'activité. La transformation des QPU en ordinateurs quantiques utiles implique de les intégrer à des supercalculateurs d'IA de pointe. NVIDIA collabore avec des développeurs de QPU afin de construire ces supercalculateurs quantiques pratiques et accélérés.
Accélération de la recherche sur l'informatique quantique
Centre de recherche sur l'informatique quantique accélérée de NVIDIA
Le centre de recherche sur l'informatique quantique accélérée de NVIDIA (NVAQC) est l'endroit où les qubits deviennent des supercalculateurs quantiques accélérés. En intégrant le matériel quantique partenaire à un système NVIDIA GB200 NVL72 de pointe, le NVAQC apporte aux développeurs et aux universitaires les avancées nécessaires à la mise à l'échelle du matériel et des applications d'informatique quantique.
Solutions
Accélérer l'informatique quantique
NVIDIA NVQLink
NVQLink est une architecture ouverte pour l'intégration de toutes les modalités de processeurs quantiques au supercalcul d'IA. NVQLink apporte des performances QEC à faible latence, à haut débit et accélérées par GPU à tout le matériel quantique. NVQLink fournit la pièce manquante du puzzle aux concepteurs de QPU, aux fournisseurs de contrôleurs quantiques et aux centres de supercalcul pour travailler ensemble et faire évoluer les ordinateurs quantiques vers des applications hybrides à l'échelle du service public.
NVIDIA CUDA-QX
Les chercheurs et les développeurs en informatique quantique utilisent la programmation GPU pour accélérer leurs applications dans une grande variété de domaines, de la correction d'erreurs quantiques aux solveurs hybrides. Pour ce faire, ils ont besoin de bibliothèques hautement optimisées et spécifiques à chaque domaine. NVIDIA CUDA-QX, basée sur NVIDIA CUDA-Q™, est une collection de bibliothèques et d'outils pour accélérer la recherche et le développement en vue d'un supercalcul quantique accéléré et profitable.
Le décodage statistique ordonné par la propagation des croyances (BP-OSD) est l'une des approches les plus prometteuses pour la correction évolutive des erreurs quantiques. CUDA-Q QEC accélère BP-OSD avec une latence et un débit de pointe, offrant une accélération 29 à 35 fois supérieure aux décodeurs standard de l'industrie pour une seule prise, ainsi qu'une accélération supplémentaire pouvant atteindre 42 fois pour les cas d'utilisation à haut rendement où de nombreux syndromes doivent être décodés simultanément.
NVIDIA CUDA-Q
Les applications accélérées par l'informatique quantique ne fonctionneront pas exclusivement sur une ressource quantique, mais seront par nature hybrides (à la fois quantiques et classiques). Pour passer du développement d'algorithmes par les physiciens quantiques au développement d'applications par les scientifiques du domaine, une plateforme de développement qui offre des performances élevées, interopère avec les applications et les paradigmes de programmation actuels, et soit familière et accessible aux scientifiques du domaine, est nécessaire.
Avec un modèle de programmation unifié, NVIDIA® CUDA-Q est une plateforme unique en son genre pour les ordinateurs hybrides quantiques-classiques, qui permet l'intégration et la programmation de QPU, d'émulation quantique, de GPU et de CPU dans un seul système. CUDA-Q est conçu pour la performance, est open-source et fournit un langage de haut niveau pour développer et exécuter des applications hybrides quantique-classiques.
NVIDIA cuQuantum
NVIDIA cuQuantum constitue un ensemble de bibliothèques de bas niveau pour l'accélération de la simulation des circuits quantiques. cuQuantum est principalement utilisé par les développeurs qui conçoivent des frameworks de simulation de circuits, et il accélère Cirq, Qiskit, PennyLane et bien plus encore.
cuQuantum offre des algorithmes de simulation de circuits de vecteur d'état (cuStateVec) et de réseaux de tenseurs (cuTensorNet) avec une accélération multi-GPU.
L'appliance cuQuantum est un conteneur Docker composé de frameworks communautaires de premier plan accélérés par cuQuantum et optimisés pour la plateforme NVIDIA.
NVIDIA cuQuantum Appliance est disponible dans le catalogue NVIDIA NGC™.
NVIDIA cuPQC
La sécurité et l'authenticité des données sensibles à travers le monde étant désormais des enjeux cruciaux, il est impératif que les entreprises migrent vers des algorithmes capables de résister aux attaques liées à l'informatique quantique. Ce nouveau cryptage sécurisé quantique est connu sous le nom de cryptographie post-quantique (PQC).
NVIDIA cuPQC fournit des implémentations sécurisées et accélérées des principaux algorithmes PQC, faisant progresser la sécurité des données contre les menaces de l'informatique quantique et permettant la recherche cryptographique.
NVIDIA Quantum Cloud
NVIDIA Quantum Cloud permet d'accéder à la plateforme d'informatique quantique la plus puissante au monde grâce aux API Quantum Cloud, capables d'exécuter des projets CUDA-Q™ sur une gamme de systèmes GPU NVIDIA.
Ressources
Université NVIDIA CUDA-Q
NVIDIA s'associe à des établissements d'enseignement universitaire pour développer des ressources éducatives via la plateforme de développement logiciel CUDA-Q afin de former une main-d'œuvre prête pour l'informatique quantique. L'université CUDA-Q offre une formation aux chercheurs et aux étudiants grâce à des modules en ligne à suivre à son propre rythme avec des exercices et des vidéos interactifs sur le codage. Les étudiants acquièrent les compétences nécessaires pour travailler avec les supercalculateurs quantiques accélérés qui exécuteront des applications pratiques.
Écosystème quantique NVIDIA
NVIDIA Quantum est en train de mettre en œuvre l'ensemble de l'écosystème quantique et de contribuer à certaines des recherches actuelles les plus importantes. Nous sommes fiers d'aider nos partenaires à développer et à exploiter l'informatique quantique, qu'ils s'agisse de startups spécialisées dans l'informatique quantique, de certaines des plus grandes entreprises au monde, de laboratoires universitaires et de centres de calcul intensif ou des entreprises figurant au classement Fortune 500.
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FAQ sur l’informatique quantique
L'informatique quantique est une technologie révolutionnaire qui met à profit les lois de la physique quantique pour résoudre des problèmes extrêmement difficiles, si difficiles que leur solution sur des supercalculateurs conventionnels nécessiterait une quantité inimaginable de temps ou de ressources.
La clé de voûte de l'informatique quantique est le bit quantique, ou qubit. Les bits classiques ne peuvent exister que dans un état de 0 ou de 1, tandis que les qubits peuvent exister dans une superposition des deux états simultanément. Cela signifie que N qubits superposés contiennent des informations relatives à un nombre exponentiel (2ᴺ) de configurations binaires à la fois. Les ordinateurs quantiques exploitent en outre les propriétés quantiques de l'intrication (via laquelle les qubits sont corrélés de manière à ce que l'état de l'un reflète instantanément l'état d'un autre), mais aussi de l'interférence, ce qui permet d'amplifier certains chemins de calcul tout en annulant d'autres. L'alliance de ces propriétés permet d'adopter un modèle de calcul fondamentalement nouveau.
Les ordinateurs classiques traitent les informations à l'aide de bits avec un état strict de 0 ou de 1. Chaque opération est déterministe et séquentielle au niveau des bits. Les ordinateurs quantiques utilisent quant à eux des qubits, qui peuvent représenter une superposition de 0 et de 1 simultanément, ce qui leur permet d'explorer de nombreuses solutions possibles en parallèle.
Cependant, les ordinateurs quantiques ne sont pas simplement des ordinateurs classiques "plus rapides". Il s'agit d'accélérateurs spécialisés et adaptés à des classes de problèmes spécifiques, comme les simulations de chimie quantique, l'optimisation de systèmes complexes ou bien encore la rupture - voire la création - de protocoles cryptographiques, là où les machines classiques peinent à résoudre des problèmes, y compris à l'échelle des supercalculateurs. Pour la plupart des tâches informatiques courantes, le matériel classique reste plus efficace. C'est pourquoi les ordinateurs quantiques sont censés fonctionner en tant qu'accélérateurs aux côtés des supercalculateurs classiques, sans les remplacer.
L'informatique quantique devrait avoir un impact significatif sur une grande variété de secteurs, notamment la défense, l'énergie, la logistique, l'ingénierie, la médecine, la finance et la vente au détail. Les principaux domaines d'application incluent :
- Découverte de médicaments et science des matériaux : simulation de systèmes chimiques et moléculaires complexes pour guider le développement de nouveaux médicaments, batteries, cellules solaires et produits de grande consommation.
- Services financiers : estimation plus rapide des mesures de risque et des prévisions financières, permettant ainsi des transactions plus rentables et une gestion plus précise des risques.
- Optimisation : résolution de défis logistiques complexes dans des domaines allant des chaînes d'approvisionnement mondiales à l'analyse génétique.
- Cryptographie et cybersécurité : capacités à la fois offensives et défensives qui remodèlent fondamentalement la cyberdéfense et la sécurité nationale.
- IA et apprentissage automatique : procédures novatrices qui extraient des informations plus approfondies à partir de sources de données et améliorent la fiabilité des prévisions pour les décisionnaires.
Tous les secteurs n'en bénéficieront pas dans la même mesure, ni en même temps. Les applications en chimie et en science des matériaux devraient présenter les premiers avantages, tandis que d'autres nécessiteront du matériel quantique plus imposant de génération ultérieure. Les applications quantiques les plus transformatrices sont probablement encore à découvrir.
Il existe aujourd'hui des appareils informatiques quantiques capables de préparer, manipuler et traiter des centaines (et, à terme, des milliers) de qubits. Cependant, ces derniers restent largement expérimentaux. Les ordinateurs quantiques actuels ne sont pas encore en mesure de concurrencer les supercalculateurs conventionnels pour exécuter des tâches significatives et réelles, car leurs qubits sont compromis par le bruit, c'est-à-dire les interférences environnementales qui corrompent les calculs.
Les paramètres d'intérêt pratique sont définis par le concept d'informatique quantique à l'échelle de l'utilité, c'est-à-dire le moment où un ordinateur quantique peut non seulement surpasser les alternatives classiques, mais aussi le faire de manière rentable dans les dimensions économique, scientifique, sociétale ou environnementale. Pour y parvenir, il faut continuer de réaliser des avancées dans le domaine du matériel quantique, de la correction des erreurs quantiques et du développement d'algorithmes.
Les systèmes quantiques sont extrêmement fragiles. Même la plus légère perturbation environnementale, comme une impulsion électromagnétique parasite, une vibration ou une fluctuation de température, peut introduire des erreurs susceptibles de corrompre un calcul. La correction des erreurs quantiques (QEC) englobe l'ensemble des techniques utilisées pour protéger les informations quantiques contre ce bruit.
La QEC fonctionne en encodant de nombreux qubits physiques bruyants en un nombre plus petit de qubits logiques plus propres. Les codes de correction d'erreurs surveillent les qubits à plusieurs reprises pour détecter l'endroit où les erreurs se sont produites, permettant ainsi à un ordinateur classique de les décoder et de les corriger en temps réel. Pour que la QEC fonctionne, le niveau de bruit du matériel quantique doit être inférieur à un "seuil" critique de taux d'erreurs.
Les ordinateurs quantiques tolérants aux pannes (FTQC), qui mettent activement en œuvre la QEC, sont considérés comme le "Saint-Graal" dans ce domaine, car ils sont les seuls à même d'exécuter les algorithmes complexes et volumineux nécessaires pour mettre en œuvre des applications réellement utiles. La création de FTQC nécessite une intégration étroite entre les processeurs quantiques et les supercalculateurs classiques à hautes performances.
La bibliothèque CUDA-Q QEC de NVIDIA accélère l'un des algorithmes de décodage QEC (Belief Propagation-Ordered Statistics Decoding, ou BP-OSD) les plus prometteurs avec une accélération de 29 à 35 fois par rapport aux décodeurs standard du secteur pour une mesure unique, avec des accélérations supplémentaires allant jusqu'à 42 fois pour les cas d'utilisation à haut débit.
L'informatique quantique-classique hybride est un modèle via lequel les processeurs quantiques (QPU) et les ordinateurs classiques travaillent ensemble, chacun faisant ce qu'il fait de mieux. Le matériel quantique accélère des sous-routines spécifiques exigeant une grande complexité de calcul, tandis que les supercalculateurs classiques gèrent la compilation, l'étalonnage, le contrôle, la correction des erreurs, le post-traitement et d'autres tâches d'assistance.
Cet appariement n'est pas une solution temporaire, mais une réalité architecturale durable. Les applications quantiques les plus utiles seront intrinsèquement hybrides, nécessitant à la fois du matériel classique et quantique dans le cadre d'un workflow plus large. Pour certaines tâches, la communication à faible latence entre les deux est essentielle, ce qui signifie que les QPU et les processeurs classiques doivent être physiquement colocalisés.
Cette relation réciproque, via laquelle les ordinateurs quantiques permettent aux supercalculateurs de résoudre de nouvelles classes de problèmes, et les supercalculateurs permettent aux ordinateurs quantiques de fonctionner, est connue sous le nom de calcul intensif à accélération quantique.
NVIDIA conçoit l'infrastructure Full-Stack nécessaire pour accélérer le développement de supercalculateurs quantiques utiles et accélérés. Plutôt que de créer directement des QPU, NVIDIA se concentre sur la couche de calcul intensif classique dont dépend le matériel quantique, fournissant ainsi les plateformes logicielles, les bibliothèques, les interconnexions et les infrastructures de recherche nécessaires à l'ensemble de l'écosystème quantique.
Le portefeuille informatique quantique de NVIDIA inclut :
- CUDA-Q : une plateforme de programmation hybride quantique-classique open source
- CUDA-QX : bibliothèques spécifiques à un domaine pour la correction des erreurs quantiques, les solveurs hybrides et bien plus encore
- cuQuantum : bibliothèques accélérées par GPU pour la simulation des circuits quantiques
- NVQLink : interconnexion ouverte à haute vitesse pour intégrer les QPU aux supercalculateurs d'IA
- NVIDIA Ising : famille de modèles d'IA et framework d'entraînement pour automatiser l'étalonnage quantique et le décodage de la correction d'erreurs
- cuPQC : implémentations de cryptographie post-quantique accélérées
- NVIDIA Quantum Cloud : accès basé sur le Cloud à la plateforme d'informatique quantique de NVIDIA
- NVAQC : centre de recherche sur l'informatique quantique accélérée de NVIDIA
NVIDIA s'associe également à des institutions universitaires de premier plan dans le monde entier dans le cadre du programme CUDA-Q Academic afin de former aux technologies quantiques une nouvelle génération de scientifiques et d'ingénieurs.
NVIDIA CUDA-Q est la première plateforme de programmation unifiée au monde pour les ordinateurs quantiques-classiques hybrides. Elle permet aux développeurs d'intégrer et de programmer des QPU, des émulateurs quantiques, des GPU et des CPU dans un seul système et avec un seul modèle de programmation.
Les principales fonctionnalités de CUDA-Q incluent :
- Programmation hybride unifiée : les développeurs écrivent un programme unique qui distribue automatiquement les tâches entre le matériel quantique et classique.
- Approche agnostique des QPU : CUDA-Q peut compiler et exécuter du code sur une large gamme de matériels quantiques provenant de différents fournisseurs.
- Open source : la plateforme est open source et disponible gratuitement.
- Prise en charge des langages de haut niveau : CUDA-Q prend en charge des langages familiers tels que Python et C++, abaissant ainsi la barrière pour les scientifiques du domaine qui ne sont pas des physiciens quantiques.
CUDA-Q est la base sur laquelle NVIDIA crée l'ensemble de sa pile logicielle quantique, des bibliothèques de correction d'erreurs jusqu'au cursus CUDA-Q Academic.
CUDA-Q Academic est une initiative de NVIDIA visant à développer une main-d'œuvre mondiale prête pour la recherche quantique en s'associant à des universités et à des établissements de recherche afin de développer des ressources pédagogiques basées sur la plateforme CUDA-Q. Elle propose des modules d'apprentissage en ligne individualisés qui comprennent des exercices de codage interactifs et des vidéos, conçus pour les chercheurs ainsi que pour les étudiants de premier, deuxième et troisième cycles. Les apprenants acquièrent ainsi les compétences pratiques nécessaires pour travailler avec les supercalculateurs quantiques accélérés qui alimenteront de futures applications réelles.
Le programme est disponible gratuitement via le référentiel CUDA-Q Academic sur GitHub, et NVIDIA s'associe directement aux établissements d'enseignement pour intégrer le contenu dans les cours et les programmes de recherche.
Les institutions académiques partenaires actuelles incluent :
Université d'État de l'Arizona · Université Carnegie Mellon · Centre d'information quantique de l'Université chrétienne Chung Yuan · Dartmouth Engineering · Centre QSE de l'EPF de Zurich · Université Fordham · IIT Madras · KAUST · Université Mälardalen · Université Northwestern · Centre de supercalcul de Pittsburgh · Université polytechnique de Valence · Université Princeton · Université Purdue · Université Robert Morris · Technion – Institut israélien de technologie · Chaire TUM pour l'automatisation de la conception · UC Davis · Laboratoire de calcul physique de l'Université de Cambridge · Université de Chicago · Université de Floride · Université de l'Illinois à Urbana-Champaign · Université du Nevada à Reno · Université de Pittsburgh · UPC Barcelona Tech
Les chercheurs et les enseignants intéressés par le programme peuvent s'inscrire pour obtenir de plus amples informations.
NVIDIA NVQLink est une architecture d'interconnexion ouverte à haute vitesse conçue pour intégrer tout type de processeur quantique (QPU) aux supercalculateurs d'IA. Développée en collaboration avec Argonne, Brookhaven, Fermilab, Lawrence Berkeley, Oak Ridge et Sandia National Laboratories, entre autres, NVQLink propose trois caractéristiques majeures :
- Communication à faible latence et à haut débit entre les QPU et les GPU, soit une composante essentielle pour la correction des erreurs quantiques en temps réel et les charges de travail hybrides.
- Universalité : NVQLink est conçue pour fonctionner avec toutes les modalités de processeurs quantiques (supraconducteurs, ions piégés, atomes neutres, photoniques et autres).
- Architecture ouverte : les concepteurs de QPU, les fournisseurs de contrôleurs quantiques et les centres de calcul intensif peuvent interopérer grâce à NVQLink.
Les principaux centres de calcul intensif au monde adoptent déjà NVQLink pour intégrer des processeurs quantiques à leurs installations, permettant ainsi de déployer des workflows quantiques-classiques à grande échelle.
Le Centre de recherche sur l'informatique quantique accélérée de NVIDIA (NVAQC) est un complexe de recherche dédié, situé à Boston et axé sur la réduction des délais de mise en œuvre d'une informatique quantique utile. Le NVAQC intègre le matériel quantique partenaire avec des superpuces NVIDIA GB200 NVL72 Grace Blackwell, à la pointe de la technologie, par le biais de l'architecture NVIDIA DGX™ Quantum.
Le NVAQC répond à quatre des défis les plus urgents de l'informatique quantique :
- Mise à l'échelle du matériel quantique : développement de l'infrastructure de calcul intensif pour l'IA nécessaire au contrôler et à l'exploitation des QPU à grande échelle.
- Correction des erreurs quantiques : utilisation du décodage accéléré par GPU pour rendre possible la correction des erreurs quantiques en temps réel.
- Simulation de nouvelles conceptions de QPU : exécution de simulations matérielles complètes pour réaliser des itérations rapides sur de meilleures conceptions de qubits.
- Développement d'algorithmes hybrides : mise en commun du matériel quantique et classique afin que les chercheurs puissent créer et tester des applications véritablement hybrides.
Les partenaires actuels du NVAQC incluent Quantinuum, QuEra, Quantum Machines et EQuS (Engineering Quantum Systems at MIT).
La cryptographie post-quantique (PQC) désigne les algorithmes de chiffrement conçus pour résister aux attaques des futurs ordinateurs quantiques. Les normes de chiffrement largement utilisées aujourd'hui (telles que RSA et la cryptographie à courbe elliptique) sont potentiellement vulnérables aux algorithmes quantiques tels que l'algorithme de Shor, qui peut les déchiffrer beaucoup plus rapidement que tout autre ordinateur classique.
Les entreprises doivent commencer à migrer vers des algorithmes quantiques sécurisés dès maintenant, avant l'arrivée des ordinateurs quantiques tolérants aux pannes, afin de protéger les données sensibles présentant des exigences de confidentialité sur le long terme (une stratégie parfois appelée "récolter maintenant, déchiffrer plus tard").
La bibliothèque cuPQC de NVIDIA fournit des implémentations sécurisées et accélérées par GPU des principaux algorithmes PQC approuvés par le NIST, faisant ainsi progresser la sécurité des données contre les menaces quantiques et facilitant la mise en œuvre de la recherche cryptographique à grande échelle.
NVIDIA Ising est une plateforme qui regroupe une gamme de modèles, un framework d'entraînement et un livre de recettes permettant de créer et de déployer des solutions d'IA spécifiques à l'informatique quantique. Elle a été conçue pour permettre aux spécialistes en informatique quantique d'exploiter des technologies d'IA de pointe sans nécessiter d'expertise dans le domaine de l'apprentissage automatique, ce qui permet de lever un obstacle majeur pour les développeurs et les opérateurs de QPU qui connaissent bien la physique quantique, mais pas nécessairement le Deep Learning.
Ising relève deux des défis d'ingénierie les plus difficiles à court terme en matière d'ordinateurs quantiques tolérants aux pannes :
Calibrage quantique (calibrage Ising)
Les processeurs quantiques nécessitent un calibrage continu et précis, c'est-à-dire un processus de réglage matériel très laborieux visant à minimiser le bruit et à maintenir la fidélité des qubits. Ising Calibration 1 est un modèle de langage de vision (VLM) qui peut être déployé dans le cadre d'un workflow agentique afin d'automatiser la mise en service et le recalibrage des processeurs quantiques. L'agent évalue les résultats expérimentaux provenant du QPU et ajuste les paramètres en conséquence, ce qui réduit considérablement l'effort manuel nécessaire pour maintenir un ordinateur quantique en fonctionnement avec des performances maximales.
Selon le benchmark QCalEval (suite d'évaluation publiée par NVIDIA pour les modèles d'étalonnage quantique), Ising Calibration 1 surpasse les principaux modèles de pointe à usage général : il obtient un score 3,27 % supérieur à celui de Gemini, 9,68 % supérieur à celui de Claude Opus et 14,5 % supérieur à celui de GPT.
Décodage de la correction d'erreurs quantiques (décodage Ising)
La correction des erreurs en temps réel est l'une des exigences les plus lourdes en matière de calcul pour les ordinateurs quantiques tolérants aux pannes. À chaque fois qu'un cycle de code QEC est exécuté, un décodeur classique doit traiter les données de syndrome résultantes et identifier les erreurs, et ce avec une rapidité suffisante pour suivre le rythme du QPU. Ising Decoder SurfaceCode 1 fournit deux variantes adaptées à différents besoins opérationnels :
- Variante rapide : latence 2,5 fois inférieure et précision 1,1 fois supérieure à celle de PyMatching (le décodeur standard du secteur) pour la distance de code de surface d=13 avec un taux d'erreur p=0,003
- Variante précise : latence 2,3 fois inférieure et précision 1,5 fois supérieure à celles de PyMatching dans les mêmes conditions
Point crucial, Ising Decoding inclut également un framework d'entraînement permettant aux concepteurs de QPU de régler les modèles de décodeur en fonction des caractéristiques de bruit spécifiques de leur propre matériel, au lieu de s'appuyer sur des modèles génériques.
Démarrage
Les modèles NVIDIA Ising sont disponibles via les API NVIDIA NIM™ (pour l'inférence dans le Cloud), Hugging Face (pour le téléchargement et le réglage fin) et GitHub (pour le code d'entraînement et les didacticiels). Le framework s'intègre à NVIDIA CUDA-Q QEC pour les workflows de décodage en temps réel et utilise cuQuantum cuStabilizer avec PyTorch pour l'entraînement des modèles.
NVIDIA propose plusieurs solutions pour les développeurs, les chercheurs et les étudiants :
- CUDA-Q : disponible en tant que logiciel open-source avec de la documentation, des didacticiels et une communauté en pleine expansion
- CUDA-QX : bibliothèques spécifiques à un domaine pour la QEC, les solveurs hybrides et bien plus encore
- cuQuantum : kit de développement logiciel à des fins de simulation de circuits accélérée par GPU pour les développeurs qui créent des frameworks de simulation quantique, disponible dans le catalogue NGC
- NVIDIA Quantum Cloud : accès anticipé aux API d'informatique quantique basées dans le Cloud pour exécuter des projets CUDA-Q sur des systèmes équipés de GPU NVIDIA
- CUDA-Q Academic : formation sur mesure pour les étudiants et les chercheurs ; voir la FAQ ci-dessus pour plus de détails
- Centre de ressources : articles, replays de sessions de la GTC, livres blancs et didacticiels disponibles au Centre de ressources de NVIDIA pour l'informatique quantique