オラクル・コーポレーションと量子ソフトウェアエンジニアリングプラットフォーム開発企業のClassiqは、自然言語人工知能生成と大規模古典シミュレーションクラスターを接続する高性能コンピューティング（HPC）の概念実証を成功裏に完了した。このエンドツーエンドのソフトウェアワークフローは、AIエージェントが抽象的なユーザープロンプトから複雑なエンタープライズ対応の量子コードを合成し、それを実行可能な回路に自動的にコンパイルする方法を実証している。合成されたプログラムを大規模に検証するため、両チームはワークロードをOracle Cloud Infrastructure（OCI）上でホストされているNVIDIA DGX A100スーパーコンピューティングノードにルーティングし、標準的なローカル開発環境の限界を超える要求の高い36量子ビットシミュレーションの実行に成功した。
この技術的青写真は、古典的なシリコン上で高深度の量子回路をシミュレートするために必要な膨大な計算リソースを浮き彫りにしている。Classiqプラットフォーム上の標準コンパイラフローは通常、最大29量子ビットに制限されている。このベースラインを36量子ビットの状態ベクトルにスケールすることは、データパラメータの指数関数的な拡大を意味し、約687億の複素振幅を生成する。単精度ストレージパラメータを想定すると、シミュレータエンジンのオーバーヘッドを考慮する前の段階で、生の状態ベクトル変数を保持するには約512GiBのGPUデバイスメモリが必要となる。
このデータ量に対応するため、Classiqは外部実行適応層を介して回路を独立したOpenQASMスクリプトにエクスポートした。ファイルはSSH経由でOCIホストディレクトリに送信され、Docker仮想環境内で実行されている独立したNVIDIA cuQuantum Applianceコンテナをトリガーした。計算パイプラインはmpirunスクリプト呼び出しを利用して、ノードの8基のNVIDIA A100 GPUに行列縮約を対称的に分散し、SSH経由の定期ポーリングループを利用して古典パラメータをローカライズされたJupyterコンパイラインターフェースにフィードバックした。
対象アプリケーションは、標準的なマーコウィッツ型平均分散ポートフォリオ最適化問題の離散的な多変数反復をモデル化した。問題セットは、Classiqの専門AIエージェントに自然言語の行動プロンプトを渡すことで15分未満で生成され、厳格な予算境界の下で異なる企業セクターにまたがる12資産ポートフォリオをマッピングした。パラメータ制約には以下が含まれた。
このパラメータ境界は、総予算要件を適用する前の段階で687億の生の配分組み合わせを含む広大な計算探索空間を定義している。この空間を解析するため、システムはハイブリッド変分法である量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を実装した。Classiq合成エンジンは3つの異なるQAOA層を利用する36量子ビット回路をマッピングし、ゲートレベルの深度730を生成した。
全体のハイブリッド無ノイズシミュレーションは、OCIハードウェア上で約5時間で完了し、古典的なCOBYLAオプティマイザによって制御される15回の外部反復にわたって、サンプリング呼び出しごとに16,384ショットを実行した。200,000のランダム化された実行可能状態からコンパイルされた古典的ベンチマークと比較した場合、量子サンプリング結果は目的値ギャップがわずか4.63%の最適化プロファイルを生み出し、AI自動化ソフトウェアループの機能的実行可能性を確認した。
この統合は、抽象的な概念から大規模展開への企業グレードの移行を実証することで、短期的な量子ソフトウェア開発のパラダイムをシフトさせる。Classiqの自動最適化コンパイラとOCIの高スループット並列計算リソースを組み合わせることで、ワークフローは開発者が制限的な物理ゲートレベルで手動プログラミングする必要性を排除する。この抽象化層により、金融リスク管理、航空宇宙工学、物流計画などの高付加価値分野向けの迅速なアルゴリズムプロトタイピング、モデルデバッグ、ワークロード検証が可能になる。この戦略的組み合わせにより、企業のR&Dグループは、物理的な耐障害性プロセッサが登場し続ける中で完全なコードポータビリティを維持しながら、今日の高性能古典クラスター上で量子活動をスケールすることができる。
ハイブリッドソフトウェア統合の詳細を記した公式企業技術概要は、Classiqインサイトポータルで確認できる。
2026年5月27日
