2026年10月15日・1分で読めます
量子機械学習開発企業であるFirstQFM ABは、QuantWareの21量子ビットContralto-D21超伝導量子プロセッサ（QPU）上で、単一量子ビットゲート実行時間の33%短縮を実証するハードウェア検証済みベンチマーク結果を発表しました。ゲート忠実度の低下はありませんでした。
NVIDIA GTC Berlin 2026に先立ち、同社は特許取得済みの量子基盤モデル技術がQuantum MachinesのOPX制御ハードウェアおよびQUA較正スタックと統合され、追加のQPU実行時間を必要とせずに、既存の較正データから直接、ゼロショットのパルスレベル単一量子ビットゲート最適化を生成することを実証しました。ハードウェアテストはイスラエル量子コンピューティングセンター（IQCC）でランダム化ベンチマークを用いて検証されました。
| [ FirstQFM / QuantWare ベンチマークパラメータおよび制御スタック ] | ||
|---|---|---|
| システムアーキテクチャ | ハードウェアおよび制御統合 | 最適化および性能結果 |
| • 量子ハードウェア | • QuantWare Contralto-D21 超伝導QPU | • イスラエル量子コンピューティングセンター（IQCC）に設置された21量子ビットデバイス。 |
| • 制御および較正スタック | • Quantum Machines OPXハードウェア + QUAソフトウェア | • 自動較正および低レベルパルス制御インフラを提供。 |
| • 加速プラットフォーム | • NVIDIA Leonardoスーパーコンピュータ + CUDA-Q SDK | • QPU微調整前に古典的HPC上で事前学習された基盤モデル。 |
| • ゲート最適化指標 | • ゼロショットパルス生成 | • 単一量子ビットゲート時間33%短縮（忠実度損失ゼロ）+ 5量子ビットペアでのBell状態忠実度向上。 |
基盤モデルの開発には、NVIDIA加速コンピューティングインフラ（LeonardoスーパーコンピュータおよびオープンソースのNVIDIA CUDA-Qプラットフォームを含む）を活用し、その後QuantWareのハードウェア向けに微調整が行われました。単一量子ビットの高速化に加え、モデルは選択された5つの量子ビットペアにわたって2量子ビットBell状態忠実度を向上させるパルス変更を特定し、QuantWareがより大規模なVIOベース超伝導QPUアーキテクチャへスケールする際のクロストークとドリフトに対処しました。
この成果は、QuantWareのVIO QPUアーキテクチャスケーリングロードマップを補完し、QuantWareの3Dチップレット相互接続戦略に基づき、欧州の量子ハブ全体でのNVIDIA CUDA-Qプラットフォーム展開を拡大するものです。
FirstQFMポータルで発表をご覧ください。また、NVIDIAブログで欧州エコシステム特集をお読みください。
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