QCentroid、エンタープライズハイブリッドアプリケーションワークフロー向けにNVIDIA CUDA-QとQuantumOpsプラットフォームを統合

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であるQCentroidは、そのQuantumOpsプラットフォーム内にエンタープライズ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、既存のクラシック高性能コンピューティング（HPC）ソフトウェアスタック内での量子コンポーネントの配置を自動化しました。QATALIZEプロジェクトの下で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）とのパートナーシップ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、および生成モデリングアプリケーション全体でクラシックと量子との境界を定義、ベンチマーク、最適化するための証拠に基づいた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された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敵対的生成ネットワーク（cGAN）で実証されたこのプラットフォームは、CESGAのHPCクラスターと32量子ビットのQmio超伝導QPUインフラストラクチャで実行されるクラシックPyTorchベースラインと比較して、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ジェネレーター設計を評価します。