»Quantencomputer sind an einem Wendepunkt«: Nvidia verspricht Quantenrechner in naher Zukunft

Nach der KI-Revolution kommt die Quanten-Revolution, findet Nvidia-CEO Jensen Huang. (Bildquelle: Nvidia)

Derzeit läuft in der französischen Hauptstadt Paris eine neue Ausgabe der GTC 2025 auf der Nvidia-Chef Jensen Huang viel über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz erzählte - aber auch einige interessante Bemerkungen zu Quantenrechnern fallen ließ.

In den Augen des Nvidia-CEOs habe die Quantencomputertechnologie einen entscheidenden Wendepunkt erreicht und wird in naher Zukunft »einige interessante Probleme« lösen, die selbst für die fortschrittlichsten KI-Systeme von Nvidia Jahre an Rechenzeit in Anspruch nehmen würden.

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CUDA-Q als hybrider Ansatz

Im Gegensatz zu Unternehmen wie IBM oder Google baut Nvidia keine eigenen Quantencomputer im klassischen Sinne. Stattdessen konzentriert sich der Chiphersteller darauf, die notwendige Infrastruktur und Software zu entwickeln, die Quantencomputer erst wirklich nutzbar macht.

Im Zentrum dieser Strategie steht die GB200 NVL72-Architektur, die Nvidia als »leistungsstärkste Hardware für Quantencomputing-Anwendungen« positioniert.

Die GB200 NVL72-Systeme verbinden 36 Grace CPUs mit 72 Blackwell GPUs in einem »Rack-Scale«-Design und bieten durch ihre hohe Bandbreite ideale Voraussetzungen für quantenspezifische Berechnungen.

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Ein weiterer zentraler Baustein von Nvidias Quantenstrategie ist die CUDA-Q-Plattform, eine quelloffene Entwicklungsumgebung für hybride Quanten-klassische Anwendungen.

Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, Code zu schreiben, der sowohl auf CPUs, GPUs als auch Quantenprozessoren (QPUs) ausgeführt werden kann.

CUDA-Q ist »qubit-agnostisch« konzipiert und unterstützt verschiedene Quantenhardware-Typen sowie GPU-beschleunigte Simulationen.

Die Plattform selbst findet bereits Anwendung – etwa durch Google, das CUDA-Q für Simulationen mit bis zu 40-Qubit-Geräten nutzt.

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Nvidia Blackwell als Antreiber

Nvidia hat im zugehörigen Blogeintrag mehrere Anwendungsbereiche identifiziert, in denen die GB200 NVL72-Systeme bereits heute erhebliche Beschleunigungen gegenüber CPU-basierten Lösungen ermöglichen sollen:

• Quantenalgorithmus-Entwicklung: Forscher können mit einer 800-fachen Beschleunigung neue Quantenalgorithmen für Bereiche wie die Computational Fluid Dynamics entwickeln. Diese Simulationen sind essenziell, um zu verstehen, wie Algorithmen auf tatsächlichen Quantencomputern funktionieren würden, bevor die Hardware verfügbar ist.
• Qubit-Design und Rauschminimierung: Die Entwicklung rauscharmer Qubits erfordert komplexe physikalische Simulationen, die dank des Nvidia-Supercomputers mit einer 1.200-fachen Beschleunigung durchgeführt werden können. Nvidia will so Unternehmen wie Alice & Bob (ja, die heißen wirklich so) bei der Optimierung ihrer Quantenhardware-Designs unterstützen.
• Generierung von Quantentrainingsdaten: KI-Modelle für Quantencomputing benötigen große Datenmengen, die idealerweise von echten Quantengeräten stammen sollten. Da diese oft teuer oder nicht verfügbar sind, greift NVL72 ein und generiert Daten mit einer 4.000-fachen Beschleunigung gegenüber CPU-basierten Techniken.