硬件自适应与内存可扩展的“无矩阵”量子动力学模拟：打破GPU显存壁垒的深度实践2026-07-01本文深度解析了希伯来大学 Uriel Shafir 和 Ronnie Kosloff 团队的最新成果：一种基于块过程接口的无矩阵量子模拟框架。该框架结合硬件自适应执行计划与多GPU协同缓存，成功在单节点 L40S 显卡群上完成了 18 量子比特（维度 262,144）全耦合系统-环境模型的精确动力学演化，彻底打破了传统显存容量对大尺度量子模拟的刚性限制。#量子化学#量子动力学#GPU加速#无矩阵方法#高性能计算#切比雪夫传播子