2029 年，人工智能超级电脑 Skynet (天网) 忽然觉醒了，产生自我意识，天网系统判定发明超级电脑的人类会危害到 AI ，于是派出了由阿诺史瓦辛格饰演的 T-800 Terminator 机器人回到过去，要把未来世界人类反抗军领袖约翰康纳给做掉，以上是电影魔鬼终结者的剧情。

有趣的是 Google 的 AI 量子超级电脑也有着路线图，计划在五年间打造 AI 超级量子电脑，时间也会来到 2029 年，当下正处于第三阶段与第四阶段的里程碑之间，目前进行的阶段以纠正量子计算的错误为主，这时候 Nvidia GPU 的法力发功又加速了 AI 超级量子电脑的进化，可说人类社会的「天网」雏形已赫然成形。

Nvidia 最近宣布与 Google Quantum AI 合作，利用 Nvidia CUDA-QTM 模拟器，加速量子电脑运算。英伟达从 CPU 到 GPU 到现在与 Google 合作发展的 QPU (Quantum Process Units) ，目地为减少错误与优化升级 AI 系统，有了超级运算模拟，超级电脑不会发展的像科幻片ㄧ样，产生人类会对 AI 构成威胁的误判，发出了对人类进行灭种的执行指令，这项合作计划可说是未来五年里人类科技文明发展史中最重要的里程碑。

什么是量子计算 (Quantum Computing)

量子计算为利用量子物理学来解决当今数学运算的难题，这些问题在传统的超级电脑上无法解决。量子计算的核心为量子位元，经典位元只存在于0或1，而量子位元能够存在于所谓的这两种状态的叠加之中。

叠加的 N 个量子位元保存有关指数 (2N) 个二进位配置。这些二进位配置共同形成量子态。当对 N 个量子位元中执行任何操作时，整个量子态都会被控制，表示存在巨大的叠行。然而这种运算力的使用有细微差别，因为从量子态读出的资讯只能透过计算后机率性地测量单一配置来完成，为了有效利用量子叠行，量子计算的应用需利用量子纠缠和量子干扰的特性。

Nvidia CUDA-QTM 如何加速 Google AI 超级量子电脑运算

Nvidia 推出 NVIDIA CUDA-Q 混合量子经典运算平台，将量子电脑与高效能的传统运算一起工作，纯粹为图形而生的 GPU，转变为高效能运算 (HPC) 的必备硬体。Nvidia 提供 CUDA-QTM 让所有 QPU 研究人员和开发人员都可进行 GPU 加速的量子动力学模拟，加速下一代量子运算设备的设计。

传统上模拟的计算成本高，使用 CUDA-Q ，Google可利用1024 个 Nvidia H100 Tensor Core GPU，以极低的成本执行世界上最大、最快的 Quantum Device Physics 量子装置动态模拟 。透过 CUDA-Q 和 H100 GPU，Google 可以对包含40个量子位元的装置进行全面真实的模拟。支援这些加速动态模拟的软体将在 CUDA-Q 平台中公开提供，使量子硬体工程师能够快速扩展系统设计。

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