TorchQuantum 直接利用 PyTorch 的自动微分机制,而 Qiskit 需要手动实现参数更新或依赖外部库(如PennyLane),增加了复杂度。 2. 计算效率与硬件加速 GPU 支持 TorchQuantum 基于 PyTorch,天然支持 GPU 加速,适合大规模量子电路模拟和混合模型的训练。例如,量子数据加载和经典后处理可以在 GPU 上并行化: device = torch...
总结 目前,IBM发布的还只是简单演示,主要强调IBM云代码引擎与Qiskit运行时如何帮助用户将CPU、GPU和QPU在同一应用场景中组合起来,相当于开启了一扇窥探未来应用场景的小窗。 展望未来,IBM正在重新思考量子程序的运行方式,探索更复杂的量子计算实现途径,希望真正实现并加速“量子霸权”——也就是量子计算显著优于传统计算...