NVIDIA が誤り耐性量子コンピューティングに向け、オープンソースの CUDA-Q プラットフォームを拡張
NVIDIA
[画像:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/655/12662-655-5bef6af51ca55773ab8014a57522feb5-1600x900.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
ニュース概要:
- NVIDIA CUDA-Q プラットフォームに CUDA-Q Logical オーケストレーション層が追加。これにより、創薬、金融モデリング、材料開発などの分野において、誤り耐性 を備えた量子コンピューティング アプリケーションを、オープンかつ柔軟に設計・検証できる手段が量子業界に提供される- フェルミ国立加速器研究所 は、CUDA-Q Logical を活用することで、誤り耐性 アーキテクチャの開発期間を 5 か月から 3 週間へと短縮し、7 倍の高速化を実現- QUOPS は、実用的なアプリケーションに向けた誤り耐性 ハードウェアの準備状況を測定する、量子コンピューティングの未来を見据えたベンチマーク。サンディア国立研究所によって開発された QUOPS は、現在 NVIDIA CUDA-Q で利用可能
NVIDIA は本日、オープンソース プラットフォームである
NVIDIA CUDA-Q(TM) の拡張として CUDA-Q Logical を発表しました。これは、誤り耐性量子コンピューター向けの有用なアプリケーションを開発する際、柔軟に設計・検証可能なアプローチを提供するオーケストレーション層です。
有用な量子コンピューティングを実現するには、論理量子ビットを備えた誤り耐性量子プロセッサが不可欠です。これにより、システムは物理量子ビットに固有のエラーを克服し、創薬、金融モデリング、材料開発といった実用的なアプリケーションに必要な大規模な計算を実行できるようになります。
しかし、こうしたシステム向けのアプリケーション開発は、極めて煩雑で時間を要する共同設計の課題を伴います。アルゴリズム、エラー訂正符号、ハードウェア アーキテクチャ、あるいは QPU (量子処理ユニット) のその他の構成要素に変更を加えると、特定のアプリケーションを実行するために必要なリソースが大幅に変化してしまう可能性があるからです。
CUDA-Q Logical を活用することで、研究者は誤り耐性量子コンピューティング アプリケーションに必要な多数の構成要素の設計や統合ができるようになります。また、様々な選択肢を容易に切り替えながら、論理量子ビットを用いたシステム構成において最適なパフォーマンスを実現する構成を特定することが可能です。
NVIDIA の量子コンピューティング担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるティモシー コスタ (Timothy Costa) は、次のように述べています。「量子コンピューティングは論理量子ビットの時代へと成熟しつつあり、研究者には、誤り耐性 システムのあらゆる側面を表現できる、オープンかつカスタマイズ可能なプラットフォームが求められています。CUDA-Q Logical の導入により、量子ビットの種類やアーキテクチャを問わず、完全に統合され、かつ最適化されたシステムを検討するための強力な機能と柔軟性が提供されます。これにより、実用的な量子 - GPU スーパーコンピューティングの実現に向けた期間が劇的に短縮されるでしょう」
CUDA-Q Logical は、フェルミ国立加速器研究所 、
Infleqtion、IQM Quantum Computers、QCDesign、
Quantum Motion、サンディア国立研究所といった QPU メーカーや研究機関ですでに活用されています。
Iceberg Quantum は CUDA-Q Logical を活用し、Diraq の量子ビットに向けた誤り耐性 アーキテクチャをモデル化しました。その結果、わずか 15 万個の物理量子ビットで 1,000 個の論理量子ビットを生成できることが示されました。これは、
Diraq による従来の推定値と比較して約 10 分の 1 の数です。CUDA-Q Logical は、Iceberg のアーキテクチャの潜在的な実装案を迅速に評価する画期的な手段を提供し、実用的かつ耐故障性を備えた量子コンピューティングの実現に必要なハードウェア資源の大幅な削減に貢献しました。
フェルミ国立加速器研究所、CUDA-Q Logical を用いて誤り耐性量子コンピューティングの応用を模索
初期段階の取り組みにおいて、フェルミ国立加速器研究所 の研究者は CUDA-Q Logical を使用し、過去の成果の検証や、さまざまなエラー訂正手法および量子ハードウェアにおける物理量子ビット数、実行時間、その他のリソース要件の評価を行いました。
フェルミ国立加速器研究所は、複雑な誤り耐性 システム設計を、再現可能かつ検証可能な計算ワークフローへと変換しました。これにより、誤り耐性 アルゴリズムの開発期間は 5 か月から 3 週間へと短縮され、7 倍の高速化が実現しました。
フェルミ国立加速器研究所 のCTO)であり、超伝導量子材料・システムセンター (SQMS) の所長を務める Anna Grassellino 氏は次のように話しています。「誤り耐性量子コンピューティングは、新たな科学的発見への道を切り開く鍵となりますが、その実現には、アルゴリズム、エラー訂正、アーキテクチャ、そしてハードウェアを研究者が一体となって共同設計していく必要があります。CUDA-Q Logical を活用することで、私たちのチームは、専用のインフラ構築に通常なら約 5 か月を要するような作業を、わずか 3 週間でこれらのリソースの組み合わせを検討および検証することができました」
サンディア国立研究所が量子コンピューティングの未来に向けたベンチマークを策定
QUOPS は、
サンディア国立研究所が開発した、新しい独立型のクロスプラットフォーム ベンチマークです。これは、量子コンピューティング システムがユーティリティ スケールのアプリケーション実現に向けてどの程度進歩しているかを測定するものです。
サンディア国立研究所の QUOPS により、業界は、誤り耐性量子コンピューターという共通の目標に向けた進捗状況を測定するための、ハードウェアに依存しないオープンな手法を利用できるようになりました。これまで、量子コンピューティングの進歩は主に物理量子ビットの進化 (量子ビット数の増加、忠実度の向上、コヒーレンス時間の延長など) を通じて測定されてきました。
サンディア国立研究所の量子性能研究所 で共同ディレクターを務める Timothy Proctor 氏は、次のように話しています。「サンディアでは、エネルギー省や米国にとって極めて重要な課題の解決に、誤り耐性量子コンピューターが貢献する姿を心待ちにしています。私たちの現在の使命は、業界パートナーの進展を加速させることで、その実現を早めることです。そのためには、私たちや量子コンピューティングに関わる他のステークホルダーが、量子コンピューターの能力の向上の追跡や予測ができる必要があります。まさにそのために私たちは QUOPS を開発しました。量子コンピューティングのベンダーや顧客の皆様に活用していただけることを楽しみにしています」
サンディアは IEEE Quantum Week に先立ち、査読前論文 の形で初期の成果を公開し、Google、IBM、
Quantinuum の QPU を対象とした QUOPS ベンチマークの結果を報告しました。QUOPS のリファレンス実装は、NVIDIA CUDA-Q で利用可能です。
量子 - GPU スーパーコンピューティング プラットフォームの拡大
また、このエコシステムでは、量子ビットを実用的な量子 - GPU スーパーコンピューターへと進化させるために、NVIDIA のより広範な量子コンピューティング技術ラインナップも採用されています。
Diraq は、実用的な量子コンピューティングに向けたAIの構築と展開を可能にする世界初のオープンモデル群、NVIDIA Ising を活用し、同社のシリコンベースの量子ビットプロセッサのキャリブレーションを行いました。
各企業は、量子プロセッサと GPU スーパーコンピューターを密接に連携させるためのオープンシステム アーキテクチャ
NVIDIA NVQLink(TM) を採用し、量子プロセッサと GPU スーパーコンピューティングを統合しています。NVQLink を活用した事例は以下の通りです：
-
Anyon Computing ：新しい量子制御システムを開発。-
Quandela ：QPU-GPU アーキテクチャを開発。- Quantum Machines：イスラエル量子コンピューティング センターにて、最先端のスーパーコンピューティング リソースと量子ビットを統合するデモを実施。
NVIDIA CUDA-Q オープン開発プラットフォームは、量子コンピューティング エコシステム全体で引き続き採用されています：
-
BlueQubit は、研究者が CUDA-Q を通じて NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングを利用できるようにする助成プログラム Quantum Flywheel を開始しました。-
Qedma Quantum Computing と
QCentroid は、それぞれ自社の技術を CUDA-Q と統合し、量子エラー訂正と緩和、量子アプリケーションの展開を支援しています。
また、量子エコシステムは NVIDIA と連携し、新規および改良された量子アプリケーションの開発にも取り組んでいます：
- IonQ は、NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングを活用した量子生成 AI フレームワークである DQAOA-GPT の開発進捗を発表しました。- MITRE は、GPU で高速化された量子センサーのデジタルツイン構築に関する研究成果を公開しました。-
Phasecraft は、NVIDIA cuQuantum を活用し、変分量子固有値ソルバー (VQE) でエミュレートされた分子データベースとしては最大規模のものを構築しています。-
UCLA とカリフォルニア工科大学 は、量子アプリケーションの実行に必要な制御シーケンスの設計を進めています。
すでに利用可能
CUDA-Q Logical は現在、
GitHub で利用可能です。
QUOPS リポジトリ をご覧ください。
CUDA-Q Logical および
QUOPS に関するこちらの論文を読み、詳細をご確認ください。
※本発表資料は米国時間 2026 年 9 月 14 日に発表された
プレスリリースの抄訳です。
NVIDIA について
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) は AI とアクセラレーテッド コンピューティングの世界的なリーダーです。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
