量子ソフトウェアおよびオーケストレーション・プロバイダーのQCentroidは、同社のQuantumOpsプラットフォーム内にエンタープライズ向けハイブリッドアプリケーション設計フレームワークを導入し、NVIDIA CUDA-Qを統合して、既存の古典的高性能計算（HPC）ソフトウェアスタック内への量子コンポーネント配置を自動化しました。Gradiantおよびガリシア・スーパーコンピューティング・センター（CESGA）とQATALIZEプロジェクトの下で実装されたこのワークフローは、エンタープライズAI、シミュレーション、生成モデリングアプリケーションにおける古典-量子境界を定義、ベンチマーク、最適化するためのエビデンス駆動型方法論を確立します。
この運用フレームワークは、ハイブリッド統合を3つの詳細な意思決定レベルに構造化します：コンポーネント選択（複雑なソフトウェアパイプライン内のターゲットモジュールの特定）、境界配置（ディープニューラルアーキテクチャ内でのパラメータ化量子回路の正確な挿入層の決定）、および実行リソース割り当てです。触媒材料発見をターゲットとした条件付き生成敵対ネットワーク（cGAN）で実証されたこのプラットフォームは、初期潜在空間量子変換から圧縮量子ボトルネックまでの代替ハイブリッド生成器設計を、CESGAのHPCクラスターおよび32量子ビットQmio超伝導QPUインフラストラクチャ上で動作する古典的なPyTorchベースラインと比較評価します。
| [ QCentroid QuantumOps & NVIDIA CUDA-Q エンタープライズハイブリッドサイクル ] | ||
|---|---|---|
| アーキテクチャ段階 | ソフトウェアおよびインフラストラクチャスタック | 運用メトリクスと出力 |
| ベースラインとモデリング | • 古典的PyTorchおよびHPCソルバー• QuantumOps Expert AIエージェント | • 候補の有効性および新規性ベースライン• 標準化ユースケーSPAC生成 |
| 境界エンジニアリング | • インターリーブ型パラメータ化量子回路（PQC）• NVIDIA CUDA-QおよびPyTorchバインディング | • 潜在空間およびボトルネック層ルーティング• マルチレベルアーキテクチャ比較 |
| 実行と検証 | • GPUアクセラレーションcuQuantumシミュレーター• CESGA Qmio 32量子ビット超伝導QPU | • DFT検証済みターゲットヒット率• ノイズシミュレーションおよびハードウェアリソースベンチマーク |
CUDA-Qの統合バックエンドを介してアプリケーションコードをハードウェア実行ターゲットから分離することで、QuantumOpsはドメイン固有のAIエージェントを活用して、GPUアクセラレーションシミュレーション（cuStateVec/cuTensorNet）、ノイズ認識モデリング、物理QPU実行にわたる多変量実験マトリクスを管理します。このフレームワークは、化学的有効性率、候補の新規性/独自性、密度汎関数理論（DFT）ヒット率、総実行コストを含む多次元基準を使用してハイブリッド性能を評価し、量子加速を統合すべきか古典的を維持すべきかを正当化するための監査可能なベースラインを提供します。
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2026年9月14日
