標題:Norma量子AI演算法搭配NVIDIA超級晶片，加速73倍藥物研發 來源:iknow科技產業資訊室 原文網址:https://reurl.cc/qYoDby 原文: 南韓量子運算公司Norma近期在藥物開發領域取得突破性成果，利用自研量子AI演算法搭 配NVIDIA GH200 Grace Hopper超級晶片，實現運算速度高達73倍提升。這項成就不僅顯 示量子運算與人工智慧融合的巨大潛力，也為藥物研發流程帶來革命性變革，預示著藥物 開發時間與成本有望大幅縮減，為產業注入全新競爭力。 此次研究的核心技術是NVIDIA CUDA-Q平台，它能有效整合GPU與QPU，支持量子與傳統(經 典)運算的混合操作。這項技術架構讓研究團隊得以在部署至實際量子硬體前，快速進行 演算法驗證與優化，大幅降低實驗風險與資金投入。這也顯示CUDA-Q正逐漸成為量子運算 與AI結合的關鍵橋梁。 該計畫由Norma與首爾慶熙大學江東醫院共同推動，目標在於加速新藥候選分子的發掘。 傳統AI在化學分子龐大的搜尋空間中面臨計算限制，量子AI則以獨特的計算特性解決此瓶 頸。這樣的產學合作不僅是技術驗證的重要里程碑，更為醫療產業引入全新的研發模式。 Norma自研的QLSTM、QGAN與QCBM等演算法，首次在CUDA-Q平台上結合NVIDIA H200與GH200 硬體進行測試。實驗結果顯示，在18量子位元電路的正向傳播(forward propagation)中 ，運算速度提升60至73倍，反向傳播(backward propagation)則提升約34至42倍。這證明 了GPU硬體搭配量子演算法的高效能潛力，為後續研究提供堅實基礎。 在H200與GH200之間的比較中，GH200在正向與反向運算時間上分別縮短了22%與24%，這反 映出Grace Hopper架構在高頻寬與記憶體設計上的優勢。這些效能優勢對於需要處理大量 數據的藥物模擬與材料科學領域尤其重要。 透過CUDA-Q的演算法模擬能力，研究團隊得以在投入昂貴的量子硬體實驗前完成精準驗證 ，降低試錯成本並縮短開發週期。這一策略不僅提高資金利用效率，也展示了量子AI實用 化的可行路徑，為更多企業提供量化投資回報的依據。 除了醫療領域，Norma與NVIDIA的合作模式也為其他產業提供範例。量子AI具備處理複雜 數據的能力，可應用於國防、金融風險管理以及新材料開發，這些領域對高速精準計算的 需求，使量子AI成為未來數位基礎建設的關鍵之一。 NVIDIA不僅是硬體供應商，更憑藉CUDA-Q平台成為量子運算生態的基礎建設推手。其軟硬 體整合策略降低了量子演算法開發門檻，並推動跨界合作，例如與Qubit Pharmaceuticals、IonQ等企業共同驗證量子AI的實用性，形成產業加速器效應。 儘管量子運算的潛力巨大，但目前仍處於早期階段，演算法穩定性、硬體規模化與商業化 應用仍有待突破。然而，隨著技術投資持續與研究進展快速，產業界已逐漸形成共識：量 子AI將是下一個顛覆運算技術的關鍵力量。 Norma與NVIDIA展示的73倍運算突破，代表量子AI不再只是理論研究，而是逐步落地的產 業實力。隨著量子平台的成熟與跨產業合作擴展，未來藥物開發、材料科學及氣候模擬等 領域都有望迎來運算效能的飛躍。 心得: Norma 的成果顯示，量子 AI 不再只是理論假設，而是逐漸成為藥物研發、材料科學甚至 金融國防等領域的現實選項，長遠來看，這可能改寫整個高性能運算的競爭格局。 --

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