量子クラウドプラットフォームqBraidは、ハイブリッド量子古典開発パイプラインの統合を目的とした一連のインフラ拡張とアルゴリズムのブレークスルーを発表した。今回のアップデートにより、qBraidはNVIDIA CUDA-Qフレームワーク内のリモートクラウドターゲットとして確立され、qBraid Labのオンデマンドグラフィックス処理ユニット(GPU)ハードウェア群が拡張され、Google CloudのAlphaEvolve自動コーディングエージェントが展開されて、フォールトトレラント量子化学シミュレーションにおけるリソースのボトルネックを解決する。
NVIDIA CUDA-Q内のリモートクラウドターゲットとしての統合により、開発者はネイティブのnvq++コンパイラツールチェーンを使用して、量子カーネルを直接qBraid対応の物理ハードウェアにコンパイルおよびディスパッチできる。このアーキテクチャにより、ユーザーは実行ステートメント内のマシンフラグを調整するだけで、単一のqBraid APIキーを通じてRigetti、IonQ、IQM、QuEraなどのベンダーのハードウェアバックエンドをターゲットにできる。パイプラインには、qBraidの無料量子中間表現(QIR)状態ベクトルシミュレータ(qbraid:qbraid:sim:qir-sv)へのアクセスが含まれており、最大30量子ビットと2,000ショットまでスケールするワークロードに対する非同期送信とディスク上のフューチャー永続化をサポートしている。
テンソルネットワークシミュレーション、変分最適化、ニューラルネットワークエラー訂正デコーディングなどの集約的なハイブリッドワークロードをサポートするため、qBraid Labはインフラを拡張し、20種類以上のGPUインスタンスタイプへのオンデマンドアクセスを提供している。qBraidのCTOであるRyan Hillによって運用される従量課金制のフリートは、ユーザーがブラウザベースのJupyterLabまたはVS Code環境内で直接構成を起動できるようにすることで、予約容量の摩擦を排除する。利用可能なコンピュートティアは、以下を含む複数のハードウェア世代にまたがっている:
- Blackwell Architecture: NVIDIA B200
- Hopper Architecture: NVIDIA H200、NVIDIA H100、およびNVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip
- Ampere & Ada Lovelace Architectures: NVIDIA A100、NVIDIA L4、NVIDIA L40S、RTX 4090、RTX 5090、およびRTX 6000 Ada
インスタンスプロファイルは、CUDA-Qコンパイルスタックと並行して事前構成された状態で動作するNVIDIA Isingオープンファミリーなどの専門的な量子キャリブレーションモデルのネイティブ実行をサポートしている。
量子化学の基礎的な数学層に対処するため、Dr. Kenny Heitritter、James Brown、Tarini Hardikarを含むqBraidの研究チームは、Google CloudのAlphaEvolve早期アクセスプログラムと提携し、フェルミオンから量子ビットへのエンコーディングを最適化した。分子電子構造を量子ビット演算子に変換することは、指数関数的な探索空間(8軌道分子で1050を超える可能な構成)のため、重大な設計上の課題を提示する。進化ループ内でGeminiモデルを活用し、AlphaEvolveエージェントはqBraid独自の一般化超高速エンコーディングファミリーに基づくシードPython構造を反復的に修正し、厳格でゲーム化不可能な厳密検証スコアボードに対して約1,500のプログラム変種を評価した。
結果として得られたAI生成エンコーディング規則は、従来の手動設計の制約を首尾よく回避し、高密度分子ハミルトニアンに対して厳密な量子エラー訂正コード距離5を達成した。これは人間の工学が以前に到達した距離3を上回るものである。モデルがトレーニング中に一度も遭遇しなかったベリリウム水素化物(BeH2)や水(H2O)などの保留された化学系に対して検証した場合、生成されたコードは距離5の保護を維持した。発見された構造は、厳密なデコーディング下で論理エラー率を3.4倍から7.9倍低減し、標準的なフォールトトレラントコンパイルパスと比較してデータ量子ビットを4.2倍から5.0倍少なく必要とし、深い分子シミュレーションに必要な物理ハードウェアオーバーヘッドを削減した。
ソフトウェアドキュメント、ハードウェア構成ダッシュボード、オープンソースSDKコンポーネントは、qBraid GPUフリート拡張詳細、qBraid NVIDIA CUDA-Qターゲットガイド、qBraid AlphaEvolve量子化学レポート、およびqBraid GitHubリポジトリで確認できる。
2026年6月24日
