据SiliconANGLE报道，英伟达公司14日宣布，其开源CUDA-Q平台新增编排层CUDA-Q Logical，用于支持容错量子处理器，帮助开发者应对逻辑量子比特编程难题。该发布会在多伦多举行的IEEE Quantum Week 2026上宣布，目标是加速量子计算产业向容错量子系统过渡。

CUDA-Q是用于构建跨经典与量子计算混合应用的软件环境，可协调CPU、GPU和量子处理单元（QPU）的工作负载。英伟达称，行业转向容错QPU给开发者带来不少问题。容错是量子计算机商业可行的必要条件。这类系统采用逻辑量子比特，即一组相互协调、用于纠错并防止计算被破坏的物理量子比特。为逻辑量子比特开发软件极难，因为纠错码会改变执行应用所需的底层物理资源，打乱原有安排。

CUDA-Q Logical提供可编程、可验证的环境，用于模拟和测试容错量子计算系统，让开发者并排建模不同算法、纠错技术和QPU架构，在配置硬件前找到最优组合。英伟达量子业务副总裁兼总经理蒂莫西·科斯塔表示，量子计算正随“逻辑量子比特时代”快速成熟，研究人员需要开放且可定制的编程平台。他说，CUDA-Q Logical带来能力和灵活性，可探索完全集成、协同优化的系统，不受量子比特类型和架构限制，并大幅缩短实现有用量子-GPU超算的时间。

早期使用案例显示该工具节省时间。澳大利亚初创公司Iceberg Quantum用它为Diraq开发的硅基量子比特建模新架构，模型显示仅用15万个物理量子比特就可能创建1000个逻辑量子比特，比Diraq最初估计少10倍。费米国家加速器实验室用它评估多种架构上的纠错策略、运行时需求和算法，将容错算法平均开发周期从五个月缩短到三周，速度约提高七倍。费米实验室首席技术官安娜·格拉塞利诺说，容错量子计算需要研究人员共同设计算法、纠错、架构和硬件；使用CUDA-Q Logical，团队在三周内探索了这些资源的组合，而过去通常需要约五个月构建专用基础设施。

英伟达还介绍了量子计算社区对其量子-GPU超算平台的使用。该云服务将高性能GPU与量子处理器结合，面向适合经典与量子计算机共同解决的工作负载。Diraq使用英伟达开源Ising模型校准处理器；Anyon Computing和Quantum Machines使用NVQLink网络技术，将QPU集群直接连接到GPU超级计算机；BlueQubit、IonQ和Qedema Quantum Computing已将工具与CUDA-Q集成，用于在生产环境中部署混合量子工作负载。