Nvidia sắp mở phòng thí nghiệm nghiên cứu máy tính lượng tử

Phòng thí nghiệm mới của Nvidia có tên trung tâm nghiên cứu lượng tử tăng tốc Nvidia (Nvidia Accelerated Quantum Research Center) sẽ hợp tác với các nhà khoa học từ Đại học Harvard, Viện công nghệ Massachusetts và các công ty công nghệ lượng tử như Quantinuum, Quantum Machines, QuEra Computing, theo Reuters.

CEO Jensen Huang cho biết, trung tâm sẽ đi vào hoạt động vào cuối năm nay.

CEO Nvidia Jensen Huang phát biểu tại hội nghị thường niên dành cho các nhà phát triển phần mềm của Nvidia ở California, Mỹ. Ảnh: Theo Reuters.

Tuyên bố trên được ông Huang đưa ra tại hội nghị thường niên dành cho các nhà phát triển phần mềm của Nvidia ở California, Mỹ diễn ra ngày 20/3. Tại sự kiện này, ông đã thảo luận về tình hình ngành công nghiệp máy tính với các giám đốc điều hành từ hạng chục công ty, trong đó một số đang tìm cách thương mại hóa công nghệ lượng tử ngay cả khi máy tính lượng tử chưa thể vượt qua hiệu suất của máy tính truyền thống.

CEO Matt Kinsella của công ty Infleqtion cho biết công ty của ông đã có thể cung cấp các bộ đồng hồ tính toán chính xác hơn, giúp đồng bộ hóa nhiều chip máy tính truyền thống. "Chúng tôi đang theo đuổi chiến lược thương mại hóa và phát triển thị trường bằng cách tận dụng những lĩnh vực mà máy tính lượng tử đã có lợi thế thực sự," ông Kinsella nói.

Các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực lượng tử cũng nhấn mạnh rằng ngay cả khi máy tính lượng tử vượt trội hơn GPU của Nvidia trong một số tác vụ nhất định như mô phỏng tương tác giữa các nguyên tử, chúng vẫn sẽ không thay thế hoàn toàn máy tính truyền thống.

Lĩnh vực điện toán lượng tử đang trở nên sôi động sau khi các hãng công nghệ lớn như Google, Microsoft và Amazon lần lượt công bố nguyên mẫu chip lượng tử của mình. Vào cuối tháng 2/2025, Amazon Web Services giới thiệu nguyên mẫu Ocelot, được kỳ vọng khắc phục hai vấn đề quan trọng là sửa lỗi và mở rộng quy mô. Đây được xem là những rào cản lớn khiến quá trình phát triển chip lượng tử gặp nhiều khó khăn.

Đầu tháng này, các nhà nghiên cứu tại Đại học khoa học và công nghệ Trung Quốc (USTC) đã ra mắt nguyên mẫu máy tính lượng tử siêu dẫn có tốc độ nhanh gấp triệu lần so với bộ xử lý Sycamore của Google được giới thiệu vào năm ngoái.

Theo Interesting Engineering, bộ xử lý lượng tử mới của USTC có tên Zuchongzhi-3, sở hữu 105 qubit và 182 khớp nối, giúp nó đặc biệt mạnh trong các phép tính lấy mẫu mạch lượng tử ngẫu nhiên. Trong khi đó, Sycamore của Google chỉ có 67 qubit.

Một số chuyên gia trong ngành dự đoán rằng máy tính lượng tử sẽ kết hợp với trí tuệ nhân tạo để tạo ra sức mạnh vượt trội, thậm chí cho phép phát triển những sản phẩm mà trước đây con người chưa thể thực hiện.

Ông Enrique Lizaso Olmos, đồng sáng lập kiêm CEO của Multiverse Computing cho biết, công nghệ lượng tử đang trở thành một công cụ quan trọng giúp AI hoạt động hiệu quả hơn, trong khi AI lại đóng vai trò chính trong việc đưa các giải pháp lượng tử vào ứng dụng thực tế. Sự kết hợp này giúp cả hai công nghệ hỗ trợ lẫn nhau, giải quyết những thách thức mà từng lĩnh vực riêng lẻ khó có thể vượt qua.

Máy tính truyền thống được sử dụng rộng rãi, từ laptop, smartphone đến các siêu máy tính phục vụ nghiên cứu khoa học. Trong khi đó, máy tính lượng tử vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa phổ biến. Hiện tại, công nghệ này chủ yếu được ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên sâu như dược phẩm, tài chính, trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng.

Điểm khác biệt lớn giữa hai loại máy tính này nằm ở cách xử lý và lưu trữ thông tin. Máy tính truyền thống sử dụng bit, chỉ có thể tồn tại ở hai trạng thái 0 hoặc 1, trong khi máy tính lượng tử sử dụng qubit, có thể tồn tại ở cả hai trạng thái cùng lúc nhờ hiện tượng chồng chập lượng tử. Nhờ vậy, máy tính lượng tử có thể xử lý nhiều phép toán song song, giúp tăng tốc đáng kể so với cách hoạt động tuần tự của máy tính truyền thống.

Về hiệu suất, máy tính truyền thống hoạt động tốt với các tác vụ phổ biến như xử lý văn bản, lập trình hay chơi game. Trong khi đó, máy tính lượng tử lại vượt trội khi giải quyết các bài toán phức tạp như mô phỏng phân tử, tối ưu hóa hệ thống, mã hóa dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

Hà Anh