标题:Norma量子AI演算法搭配NVIDIA超级晶片，加速73倍药物研发 来源:iknow科技产业资讯室 原文网址:https://reurl.cc/qYoDby 原文: 南韩量子运算公司Norma近期在药物开发领域取得突破性成果，利用自研量子AI演算法搭 配NVIDIA GH200 Grace Hopper超级晶片，实现运算速度高达73倍提升。这项成就不仅显 示量子运算与人工智慧融合的巨大潜力，也为药物研发流程带来革命性变革，预示着药物 开发时间与成本有望大幅缩减，为产业注入全新竞争力。 此次研究的核心技术是NVIDIA CUDA-Q平台，它能有效整合GPU与QPU，支持量子与传统(经 典)运算的混合操作。这项技术架构让研究团队得以在部署至实际量子硬体前，快速进行 演算法验证与优化，大幅降低实验风险与资金投入。这也显示CUDA-Q正逐渐成为量子运算 与AI结合的关键桥梁。 该计画由Norma与首尔庆熙大学江东医院共同推动，目标在於加速新药候选分子的发掘。 传统AI在化学分子庞大的搜寻空间中面临计算限制，量子AI则以独特的计算特性解决此瓶 颈。这样的产学合作不仅是技术验证的重要里程碑，更为医疗产业引入全新的研发模式。 Norma自研的QLSTM、QGAN与QCBM等演算法，首次在CUDA-Q平台上结合NVIDIA H200与GH200 硬体进行测试。实验结果显示，在18量子位元电路的正向传播(forward propagation)中 ，运算速度提升60至73倍，反向传播(backward propagation)则提升约34至42倍。这证明 了GPU硬体搭配量子演算法的高效能潜力，为後续研究提供坚实基础。 在H200与GH200之间的比较中，GH200在正向与反向运算时间上分别缩短了22%与24%，这反 映出Grace Hopper架构在高频宽与记忆体设计上的优势。这些效能优势对於需要处理大量 数据的药物模拟与材料科学领域尤其重要。 透过CUDA-Q的演算法模拟能力，研究团队得以在投入昂贵的量子硬体实验前完成精准验证 ，降低试错成本并缩短开发周期。这一策略不仅提高资金利用效率，也展示了量子AI实用 化的可行路径，为更多企业提供量化投资回报的依据。 除了医疗领域，Norma与NVIDIA的合作模式也为其他产业提供范例。量子AI具备处理复杂 数据的能力，可应用於国防、金融风险管理以及新材料开发，这些领域对高速精准计算的 需求，使量子AI成为未来数位基础建设的关键之一。 NVIDIA不仅是硬体供应商，更凭藉CUDA-Q平台成为量子运算生态的基础建设推手。其软硬 体整合策略降低了量子演算法开发门槛，并推动跨界合作，例如与Qubit Pharmaceuticals、IonQ等企业共同验证量子AI的实用性，形成产业加速器效应。 尽管量子运算的潜力巨大，但目前仍处於早期阶段，演算法稳定性、硬体规模化与商业化 应用仍有待突破。然而，随着技术投资持续与研究进展快速，产业界已逐渐形成共识：量 子AI将是下一个颠覆运算技术的关键力量。 Norma与NVIDIA展示的73倍运算突破，代表量子AI不再只是理论研究，而是逐步落地的产 业实力。随着量子平台的成熟与跨产业合作扩展，未来药物开发、材料科学及气候模拟等 领域都有望迎来运算效能的飞跃。 心得: Norma 的成果显示，量子 AI 不再只是理论假设，而是逐渐成为药物研发、材料科学甚至 金融国防等领域的现实选项，长远来看，这可能改写整个高性能运算的竞争格局。 --

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