[新聞] Norma量子AI演算法搭配NVIDIA超級晶片，加速73倍藥物研發

看板Tech_Job (科技人)作者stpiknow (H)時間14小時前 (2025/09/02 14:27)推噓1(1推 0噓 40→)

留言41則, 4人參與討論串1/1

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。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.145.192.245 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1756794433.A.83A.html

→

MTKer5566

09/02 14:41, 13小時前 , 1^F

09/02 14:41, 1^F

→

musashi023

09/02 14:56, 13小時前 , 2^F

09/02 14:56, 2^F

→