Репортаж от Wedoany，Квантовая облачная платформа qBraid объявила о ряде расширений инфраструктуры и алгоритмических прорывов, направленных на укрепление её гибридного квантово-классического конвейера разработки. Эти обновления делают qBraid удалённой облачной целью в рамках фреймворка NVIDIA CUDA-Q, расширяют парк графических процессоров по требованию в qBraid Lab и развёртывают автоматизированный кодировочный агент AlphaEvolve от Google Cloud для решения проблем с ресурсами в отказоустойчивом квантовом химическом моделировании.
Благодаря интеграции в качестве удалённой облачной цели в NVIDIA CUDA-Q, разработчики могут использовать собственный компиляторный инструментарий nvq++ для прямой компиляции квантовых ядер и их отправки на физическое оборудование, поддерживаемое qBraid. Эта архитектура позволяет пользователям с помощью одного API-ключа qBraid, изменяя флаги машин в операторах выполнения, нацеливаться на аппаратные бэкенды от таких производителей, как Rigetti, IonQ, IQM и QuEra. Конвейер включает доступ к бесплатному симулятору векторов состояния квантового промежуточного представления qBraid, поддерживающему асинхронную отправку и сохранение на диске для будущих задач, для рабочих нагрузок до 30 кубитов и 2000 выстрелов.
Для поддержки интенсивных гибридных рабочих нагрузок, таких как моделирование тензорных сетей, вариационная оптимизация и декодирование ошибок нейронных сетей, qBraid Lab расширила свою инфраструктуру, предоставив доступ по требованию к более чем 20 типам экземпляров GPU. Парк с оплатой по мере использования, организованный техническим директором qBraid Райаном Хиллом, устраняет сложности с резервированием ёмкости, позволяя пользователям запускать конфигурации непосредственно в браузерной среде JupyterLab или VS Code. Доступные вычислительные уровни охватывают несколько поколений оборудования, включая: архитектура Blackwell NVIDIA B200, архитектура Hopper NVIDIA H200, NVIDIA H100 и NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip, архитектуры Ampere и Ada Lovelace NVIDIA A100, NVIDIA L4, NVIDIA L40S, RTX 4090, RTX 5090 и RTX 6000 Ada. Эти профили экземпляров поддерживают нативное выполнение специализированных моделей квантовой калибровки, таких как серия NVIDIA Ising Open AI, которые предварительно настроены для работы со стеком компиляции CUDA-Q.
Для фундаментального математического слоя квантовой химии исследовательская группа qBraid, включающая доктора Кенни Хейтрита, Джеймса Брауна и Тарини Хадику, в сотрудничестве с программой раннего доступа AlphaEvolve от Google Cloud, оптимизировала кодирование фермионов в кубиты. Из-за экспоненциального пространства поиска, где для 8-орбитальной молекулы возможно более 10^50 конфигураций, преобразование электронной структуры молекулы в оператор кубитов представляет собой серьёзную конструкторскую задачу. Используя модели Gemini в эволюционном цикле, агент AlphaEvolve итеративно модифицировал исходные структуры Python на основе собственного семейства Generalized Superfast Encoding от qBraid, оценивая около 1500 вариантов программ по строгой и невзламываемой таблице оценок точного верификатора. Полученное в результате правило кодирования, созданное ИИ, успешно обошло традиционные ограничения ручного проектирования, достигнув точного квантового кода коррекции ошибок с расстоянием 5 на плотных молекулярных гамильтонианах, в то время как предыдущий лучший результат человеческой инженерии составлял расстояние 3. При проверке на зарезервированных химических системах, не встречавшихся во время обучения модели, таких как гидрид бериллия и вода, сгенерированный код сохранял защиту с расстоянием 5. Новые обнаруженные структуры снижают логическую частоту ошибок в 3,4–7,9 раза при точном декодировании, одновременно требуя в 4,2–5,0 раз меньше кубитов данных, чем стандартные отказоустойчивые пути компиляции, тем самым уменьшая накладные расходы на физическое оборудование, необходимые для глубокого молекулярного моделирования.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
