量子運算被視為能解決探索科學與模擬等問題的下一世代運算方式，不過當前原生量子運算硬體資源取得不易，使得量子科學家須尋求其它的替代方案；雖然NVIDIA還未打算投入量子運算硬體領域，但作為技術前瞻與探索，NVIDIA以其在GPU加速運算的專業提供NVIDIA CUDA Quantum。
來自全球最大化學公司BASF的Michael Kuehn 和 Davide Vodola在SC24大會展示量子演算法如何看到NTA(可應用於包括去除城市廢水中的鐵等有毒金屬化合物)的關鍵屬性，這也是傳統模擬運算所無法洞察的項目；BASF量子運算團隊透過在NVIDIA DGX Cloud以NVIDIA CUDA Quantum技術在GPU模擬相當於24個量子位元的運算量，且接下來計畫在NVIDIA的Eos H100超級電腦系統執行50個量子位元的模擬。
▲NVIDIA雖未投入量子運算硬體開發，但藉助其擅長的GPU運算協助量子運算開發者獲取所需的資源
除了BASF以外，許多研究人員也正使用CUDA Quantum推動科學發展，如紐約州立大學石溪分校的研究人員即將CUDA Quantum應用於模擬次原子粒子的複雜相互作用，希冀能突破高能物理學的界線；惠普實驗室的一個研究小組也正透過Perlmutter超級電腦探索量子化學中的磁相變，也是同質性研究當中最大規模的模擬之一。而位於德國與瑞士的量子服務公司Terra Quantum正在開發於CUDA Quantum執行的正在開發生命科學、能源、化學和金融領域的混合量子應用程式；芬蘭的IQM也正在使其超導QPU使用CUDA Quantum。
除了搭配傳統x86 CPU架構的系統以外，包括 Oxford Quantum Circuits 在內的多家公司將使用NVIDIA Grace Hopper 超級晶片來為其混合量子工作提供動力。 總部位於英國雷丁的 Oxford Quantum 在由 CUDA Quantum 編程的混合QPU/GPU 系統中使用 Grace Hopper。此外，Grace Hopper也被芝加哥的qBraid 採用來建構量子雲端服務，並被阿姆斯特丹的Fermioniq採用來開發張量網路演算法。這些應用案例不僅顯現CUDA Quantum對多架構的廣泛支援，也進一步驗證Grace Hopper的大量共享記憶體與記憶體頻寬對需要記憶體的量子模擬的合適性。
