memQ、NVIDIA CUDA-Qを通じて拡張可能な分散型量子コンパイラ（xDQC）を発表

memQは、モジュラー型のネットワーク化された量子処理ユニット（QPU）向けに構築されたソフトウェアフレームワークである拡張可能な分散型量子コンパイラ（xDQC）のロードマップを発表しました。このオーケストレーションレイヤーは、QPU間のリンクを量子回路内のファーストクラスコンポーネントとして扱うことで、量子コンピューティングをモノリシックなアーキテクチャから分散型クラスターへと移行させます。xDQCは、キュービットのモダリティ、ハードウェアの可用性、およびAll-to-All、Grid、Ring、Hubといった特定のネットワークトポロジーに基づいて、複数のノード間でインテリジェントにワークロードをルーティングおよびパーティション化します。

このフレームワークは、ハードウェアを意識したノイズモデルを利用して分散型量子プロセッサの「デジタルツイン」を生成し、物理的な展開前にハードウェアとアーキテクチャのコデザインを可能にします。NVIDIAのGPUアクセラレーテッドtensornet-MPS（Matrix Product State）およびステートベクターシミュレーションバックエンドを統合することで、xDQCは標準的なCPUベースのシミュレータの容量を超える大規模なパーティション化された回路を検証できます。ベンチマークには、192キュービットのGHZ回路と30キュービットのQuantum Volume（QV）回路が含まれており、コンパイラはスパースなトポロジーでのe-bit（エンタングルドペア）消費を、相互作用の強いキュービットを隣接または直接接続されたノードに動的に配置することで削減しました。