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该研究团队提出了一种高效模拟量子电路执行的框架，这些电路原本是为验证量子优越性而设计。基于先前仅使用CPU的方法，该工作采用NVIDIA A100 GPU构建量子态，再通过N个并行CPU任务实现分布式测量采样。通过模拟53量子比特、14循环的悬铃木电路，研究人员获得了0.549的线性交叉熵基准（XEB）分数，显著优于谷歌参考数据公布的0.002分数。针对更复杂的53量子比特20循环电路，该团队使用100个CPU任务在1小时15分36秒内完成了250万次完整采样，相较谷歌原始经典计算预估实现了6.95×10^7倍加速。研究表明，若部署1000个CPU任务，预计耗时约17分35秒，仅比基于量子处理器的原始实验慢12分钟。这些成果表明“量子优越性”并非固定标准，而是持续演进的标靶。此外，经典-量子混合策略可能比既往认知具有更广泛的近期实用价值。