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フルスタック量子コンピューティングへの鍵
Classiqのコネクティビティ・マップがソフトウェアとハードウェアのギャップを埋め、量子技術を前進させる
量子コンピュータは、産業界に革命をもたらし、より優れた材料、バッテリー、エネルギー技術のために、熱やひずみに耐えるより優れた材料の創造に貢献するなど、古典的なコンピュータでは解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを目指している。しかし、大規模な量子コンピュータの構築には、スケーラブルな量子ビット（qubit）アーキテクチャの作成から量子情報の保存時間の増加まで、多くの課題がある。
量子コンピューティング・プロセッサーはすでに、量子システムの古典的シミュレーションがもはや不可能な量子ビット数に達している。我々は今、ノイジー中間量子（NISQ）デバイスの時代にいる。これらのデバイスの不完全量子ビット数は最大数千であり、量子プロセッサーで順次実行できるゲート数は制限されている。
そのため、不完全なハードウェアに対してソフトウェアの性能を最適化することは、量子システムの性能にとって非常に重要である。特定のアルゴリズムは、特定の量子ハードウェア・アーキテクチャ上でより効果的であり、ゲートを特定の量子ビットに注意深く配置することで大きな恩恵を受ける。この最適化こそが、量子の優位性の鍵になるかもしれない。同じアルゴリズムでも、最適化されていなければ、まったく何もできないかもしれない。しかし、そのためにはハードウェアを意識する必要がある。
ハードウェアとソフトウェアを同時に設計する戦略であるコ・デザインは、量子技術の進化を加速させるだろう。この戦略は、開発者が単独で直面する可能性のある制限を克服し、この溝を埋めることを目的としており、ソフトウェアとハードウェアを一緒に開発することを可能にするシームレスな統合を促進する（重ね合わせ？
量子アドバンテージにおけるグリッドロック
量子コンピューティングの可能性を拡大する上で重要な課題は、ソフトウェアからハードウェア、あるいはその逆のパイプラインのコミュニケーションにおけるギャップである。ハードウェアとソフトウェアを問わず、量子開発に携わる誰もがフルスタックで考える必要がある。
量子ハードウェアの開発では、NISQデバイス上で最高の性能を発揮するために、実用的な量子アルゴリズムで特定のハードウェア・アーキテクチャを調整する手作業が必要となる。残念ながら、これには時間がかかり、微細加工、電気工学、物理学、ソフトウェア工学の専門知識が必要である。さらに、汎用性のためにトレードオフが行われ、最適化作業をソフトウェア開発者に押し付ける一方で、より多くのクラスのアルゴリズムをどのチップでも実行できるようにしている。
ソフトウェアの面では、アルゴリズムを単独で開発することは、理論的には素晴らしく、量子コンピュータが最終的に解決する問題の幅を広げることにつながるが、ハードウェアを意識しなければメリットはない。そのため、トップダウンの設計アプローチは、様々な丸い穴に四角い釘をはめ込もうとすることにつながり、開発に行き詰まりが生じている。しかし、量子テクノロジーを発展させれば、もっと効果的になる可能性がある。
トップダウンの量子設計
量子コンピューティングの研究者にとって伝統的なトップダウン・アプローチは、高レベルの設計から始まる。この設計は通常、Pythonのような抽象的な高級言語で記述された量子アルゴリズムである。これらの命令は、各量子ビットに配置される量子回路（ゲート）に変換される。Classiqの高度なアルゴリズム・アプローチは、量子回路開発の時間と複雑さを劇的に削減します。IBM、Quantinuum、IonQと同じ回路を手作業で書き直すのに時間を費やす代わりに、新しい実験を書くことができる。
しかし、同じコードを異なる量子システムにマッピングすることはできない。ハードウェア・バックエンドの基底ゲートは異なる。接続性は全対全から線形まで様々だ。ゲートの実行時間も異なる。
時には、チップ上でQubit 5が死んでいるのを見つけることさえある。Qubit 5はあなたのコードでたくさん使われているのに、残念だ。あなたはため息をつき、コーヒーをもう1杯入れ、コードのリファクタリングに長い週末を費やすことになる。
そこで、コンパイラーやトランスパイラーがあなたの窮地を救ってくれる。
実量子ハードウェアへのコンパイルとトランパイル
生成された回路は、実際に量子ハードウェアに適用される回路ではない。ハードウェアを意識する必要があるのはここからだ。このハイレベルでハードウェアにとらわれない量子アルゴリズムは、合成（コンパイル）され、特定の量子ハードウェアと互換性のある命令に翻訳（トランスパイル）されなければならない。このプロセスは、記述された回路を正しい基底ゲートに変換し、実際に使用されるハードウェアに最適化する。
これらの量子回路の効率は、複雑なトレードオフに依存している。量子アルゴリズムを最適化するためには、利用可能なリソースと制約に基づいて決定を下す必要がある。例えば、Grover演算子、論理AND、状態準備に使用されるMCX（Multi-Controlled Toffoli）ゲートは、量子ビット数、補助量子ビット数、接続マップ、回路深さなどの要素によって、さまざまな実装が可能です。
。量子ビットを増やして回路を長くすることで、状態準備の精度を上げることができますが、現実には、精度を下げてでも回路を短くしたり、量子ビットを少なくしたりする必要があるかもしれません。ClassiqプラットフォームのOption Pricing合成モデルでは、最大回路幅（使用する量子ビット数）、最大回路深度（許容される一列のゲート数）、あるいは総ゲート数を選択することができます。また、最小の回路幅や回路深さを選択し、Classiqの自動合成・コンパイル機能でトレードオフを処理することも可能です。
コンパイル・プロセスが完了すると、トランスパイルが次の最適化ループとなる。合成された回路を、目的のハードウェアに適合させる。これらの最適化には、一連のゲートを等価な単一ゲートに結合することや、量子ビットの配線などの変換が含まれる。
トランスパイラにとって重要なソフトウェア最適化である量子ビットルーティングの一例として、SWAPゲートの削減が挙げられる。SWAPゲートは2つの量子状態を入れ替えるもので、量子回路の実効的な接続性を高め、量子ビットの距離の制限を減らすために使用されます。例えば、下のハードウェアマップのように、Qubit 1と3の間にQubit 4があり、Qubit 1と3で2量子ビットゲートを行う必要がある場合、まずSWAP演算を行って量子状態を隣り合わせにする必要がある。SWAPゲートを1と4、または3と4に適用してから、2量子ビットゲートを適用する必要がある。
しかし、SWAPゲートは回路深度（量子ビット上の一列に並ぶゲート数）を増加させる可能性もある。量子ビットのコヒーレンス時間は短いため、深さを増やすということは、実行時間や累積誤差につながる演算を増やすことを意味する。量子回路をより効率的にすることは、計算効率を犠牲にすることなく、これらのゲートの使用を最小限に抑えることを意味することが多い。
ご想像の通り、量子状態が大きくなるにつれて、その追跡は誰にとっても困難な組織的問題となります。 Classiqのユニークな機能は、高品質でハードウェアに合わせた量子回路を自動生成することです。
例えば、回転ゲートRX、RY、RZゲートで構成された量子アルゴリズムがある場合、この回路を特定の量子コンピューターで動作するようにトランスパイルするには、これらのゲートをハードウェアがサポートするゲートに変換する必要があるかもしれない。
回路図からモデルの包括的な構造を理解することができます。Classiqプラットフォームでは、バックエンド・サービス・プロバイダ、バックエンド名、ベース・ゲートを指定できます。 Classiqプラットフォームで可視化された回路図と、それに対応するトランスパイルバージョンを異なるハードウェア上で解析することで、よりハードウェア効率の高い設計が可能になります。
素晴らしい！利用可能なハードウェアに効率的にコードをトランスパイルし、ゲートレベルモデリングに必要な時間の数分の一で最適化された回路を開発できるツールを手に入れました。
利用可能なハードウェアにコードを最適化しました。Classiqを使えば、ハイレベルでパラメータを調整し、利用可能なハードウェアで新しいアルゴリズムから最高のパフォーマンスを引き出すために時間を使うことで、数週間の時間を節約できます。
接続性マップ 橋の設計問題
もし、既存のハードウェアに合わせてソフトウェアを常に調整するのではなく、ソフトウェアに最適化された理想的なチップを設計できるとしたらどうだろうか？私たちは、量子ビットが完全に接続されたシミュレーション環境を想像しているのではなく、アルゴリズムに最適化された具体的で現実的なチップを想像しているのだ。
例えば、単純なヨーロピアン・オプション・プライシングの実験では、次のような高レベルのアルゴリズムがある：
IBMの5量子ビット・プロセッサで2つの量子ビットを使い、ハードウェアを意識して最適化された回路が得られます。この回路は、IBM Quantumで無料で認証情報を生成することにより、Classiqのプラットフォームでアクセスできます。ある特定の量子ビットだけがCNOTのターゲットあるいは制御ゲートとして働くことができるため、SWAPする必要がある：
しかし、量子アルゴリズムの回路を分析しているうちに、改善の可能性がいくつか見えてきた。量子ビットを1つ追加すれば、SWAPゲートを減らせるかもしれない。あるいは、この具体的なケースでは、基底ゲートをもう1つ追加すれば、回路と実行時間を桁違いに短縮できるだろう。
Zハードウェア・ゲートを1つ追加することで、1量子ビットの最大ゲート数を18から3に減らし、2量子ビットのゲートを完全になくすことができる。これで合計4ゲートとなり、実行時間は10倍速くなる。今日から量子的なアドバンテージを得ることもできるかもしれない。
トップダウン手法とボトムアップ手法のギャップを認識し、Classiqはコネクティビティ・マップを導入しました。これは単なるマップではなく、ソフトウェアとハードウェアの溝を越える戦略的な架け橋となるものです。
量子コンピュータのコネクティビティマップは、量子ビットがどのように相互接続されているかを記述するもので、量子ビットのペア間でどのような量子演算が可能かを記述する。これは、量子プロセッサのハードウェアアーキテクチャ（またはトポロジー）を表しています。特定のアルゴリズムでは、複数の量子ビットが頻繁に相互作用する必要があるため、接続の具体的なレイアウトは、量子アルゴリズムの実行効率や可能性に影響を与えます。直接的な相互作用が不可能な場合、SWAPゲートのような中間ゲートや追加の量子ビットが必要となり、エラー訂正や回路長にオーバーヘッドが発生し、チップサイズにも影響する。
接続マップを理解し最適化することは、効率的な量子回路設計とコンパイルに不可欠である。実際には、これらのマップは、量子プログラマーやコンパイラが量子演算の配置を最適化するのに役立ち、ハードウェアを効果的に使用し、量子アルゴリズムの全体的な性能を向上させる可能性がある。
しかし、脚本をひっくり返し、アルゴリズミック・リサーチやデザインにおいて、後付けではなく、コネクティビティ・マップを一要素として使うとしたらどうだろう？
ハイレベルなソフトウェア設計と物理的なチップのニュアンスの両方を理解するコネクティビティマップの力を想像してみてください。ソフトウェアの要求とチップの能力を最初から一致させることで、かつてない効率性を実現できる可能性がある。つまり、ハードウェアの制約を明確に理解した上でアルゴリズムを作成することができ、同様に、特定の量子アルゴリズムを念頭に置いてチップを設計することができる。
そのため、Classiqプラットフォームを使えば、Classiqプラットフォームでは利用できないハードウェア、つまり、あなたの問題にとって理想的な現実のチップであっても回路を合成することができます。また、望ましいハードウェアのカスタム設定を指定することができます。これには、ハードウェアの基本ゲート・セットとコネクティビティ・マップが含まれます。
統合されたアプローチの利点は2つある。第一に、ソフトウェア開発者がハードウェアの能力と限界を理解しやすくなるため、より効率的な量子アルゴリズムが生まれる。第二に、ハードウェア設計者は、特定のアルゴリズムを実行するために特別に調整された量子チップを作成することができ、より良いパフォーマンスと量子計算の高速化につながる可能性がある。量子コンピューティングにおけるソフトウェアの共同設計とハードウェアの最適化の未来は、量子技術を真の意味で "フルスタック "にするためのこの橋渡しによって、非常に有望なものになりそうだ。
フルスタック量子コンピューティングの未来
Classiqや同様のプラットフォームが成熟するにつれ、この分野では量子アルゴリズムとハードウェア開発の統合が進むだろう。このアプローチは、より迅速な開発プロセスを可能にすることで、量子技術の可能性を最大限に引き出し、量子コンピューティングの変革の可能性に近づくと思われる。
Classiqのツールは、高レベルの設計から開始し、量子回路のコンパイルとトランスパイルを自動化し、カスタム接続マップを統合することで、多くのハードウェア・プロバイダーを通じて量子ハードウェアにアクセスできるようにしながら、研究者が特定のハードウェア・アーキテクチャにアルゴリズムを最適化して全体的な効率を高め、量子回路に関する貴重な洞察を得て、様々なハードウェア上でアルゴリズムがどのように動作するかを可視化することを可能にします。
Classiqプラットフォームへのサインアップはこちらから。Classiqを利用した経験、フィードバック、サクセスストーリーは、Slackコミュニティに参加し、Classiqチームまでご連絡ください。これらの実例は、他の人々にインスピレーションを与え、共同設計とハードウェア最適化のインパクトを示し、量子ソフトウェアとハードウェアの取り組み間のコラボレーションの展望を提供することができます。これは、多くの産業に革命をもたらし、古典的なコンピューティングの能力を超えた複雑な問題を解決する量子技術の新時代に向けた大きな一歩である。
Classiqのコネクティビティ・マップがソフトウェアとハードウェアのギャップを埋め、量子技術を前進させる
量子コンピュータは、産業界に革命をもたらし、より優れた材料、バッテリー、エネルギー技術のために、熱やひずみに耐えるより優れた材料の創造に貢献するなど、古典的なコンピュータでは解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを目指している。しかし、大規模な量子コンピュータの構築には、スケーラブルな量子ビット（qubit）アーキテクチャの作成から量子情報の保存時間の増加まで、多くの課題がある。
量子コンピューティング・プロセッサーはすでに、量子システムの古典的シミュレーションがもはや不可能な量子ビット数に達している。我々は今、ノイジー中間量子（NISQ）デバイスの時代にいる。これらのデバイスの不完全量子ビット数は最大数千であり、量子プロセッサーで順次実行できるゲート数は制限されている。
そのため、不完全なハードウェアに対してソフトウェアの性能を最適化することは、量子システムの性能にとって非常に重要である。特定のアルゴリズムは、特定の量子ハードウェア・アーキテクチャ上でより効果的であり、ゲートを特定の量子ビットに注意深く配置することで大きな恩恵を受ける。この最適化こそが、量子の優位性の鍵になるかもしれない。同じアルゴリズムでも、最適化されていなければ、まったく何もできないかもしれない。しかし、そのためにはハードウェアを意識する必要がある。
ハードウェアとソフトウェアを同時に設計する戦略であるコ・デザインは、量子技術の進化を加速させるだろう。この戦略は、開発者が単独で直面する可能性のある制限を克服し、この溝を埋めることを目的としており、ソフトウェアとハードウェアを一緒に開発することを可能にするシームレスな統合を促進する（重ね合わせ？
量子アドバンテージにおけるグリッドロック
量子コンピューティングの可能性を拡大する上で重要な課題は、ソフトウェアからハードウェア、あるいはその逆のパイプラインのコミュニケーションにおけるギャップである。ハードウェアとソフトウェアを問わず、量子開発に携わる誰もがフルスタックで考える必要がある。
量子ハードウェアの開発では、NISQデバイス上で最高の性能を発揮するために、実用的な量子アルゴリズムで特定のハードウェア・アーキテクチャを調整する手作業が必要となる。残念ながら、これには時間がかかり、微細加工、電気工学、物理学、ソフトウェア工学の専門知識が必要である。さらに、汎用性のためにトレードオフが行われ、最適化作業をソフトウェア開発者に押し付ける一方で、より多くのクラスのアルゴリズムをどのチップでも実行できるようにしている。
ソフトウェアの面では、アルゴリズムを単独で開発することは、理論的には素晴らしく、量子コンピュータが最終的に解決する問題の幅を広げることにつながるが、ハードウェアを意識しなければメリットはない。そのため、トップダウンの設計アプローチは、様々な丸い穴に四角い釘をはめ込もうとすることにつながり、開発に行き詰まりが生じている。しかし、量子テクノロジーを発展させれば、もっと効果的になる可能性がある。
トップダウンの量子設計
量子コンピューティングの研究者にとって伝統的なトップダウン・アプローチは、高レベルの設計から始まる。この設計は通常、Pythonのような抽象的な高級言語で記述された量子アルゴリズムである。これらの命令は、各量子ビットに配置される量子回路（ゲート）に変換される。Classiqの高度なアルゴリズム・アプローチは、量子回路開発の時間と複雑さを劇的に削減します。IBM、Quantinuum、IonQと同じ回路を手作業で書き直すのに時間を費やす代わりに、新しい実験を書くことができる。
しかし、同じコードを異なる量子システムにマッピングすることはできない。ハードウェア・バックエンドの基底ゲートは異なる。接続性は全対全から線形まで様々だ。ゲートの実行時間も異なる。
時には、チップ上でQubit 5が死んでいるのを見つけることさえある。Qubit 5はあなたのコードでたくさん使われているのに、残念だ。あなたはため息をつき、コーヒーをもう1杯入れ、コードのリファクタリングに長い週末を費やすことになる。
そこで、コンパイラーやトランスパイラーがあなたの窮地を救ってくれる。
実量子ハードウェアへのコンパイルとトランパイル
生成された回路は、実際に量子ハードウェアに適用される回路ではない。ハードウェアを意識する必要があるのはここからだ。このハイレベルでハードウェアにとらわれない量子アルゴリズムは、合成（コンパイル）され、特定の量子ハードウェアと互換性のある命令に翻訳（トランスパイル）されなければならない。このプロセスは、記述された回路を正しい基底ゲートに変換し、実際に使用されるハードウェアに最適化する。
これらの量子回路の効率は、複雑なトレードオフに依存している。量子アルゴリズムを最適化するためには、利用可能なリソースと制約に基づいて決定を下す必要がある。例えば、Grover演算子、論理AND、状態準備に使用されるMCX（Multi-Controlled Toffoli）ゲートは、量子ビット数、補助量子ビット数、接続マップ、回路深さなどの要素によって、さまざまな実装が可能です。
。量子ビットを増やして回路を長くすることで、状態準備の精度を上げることができますが、現実には、精度を下げてでも回路を短くしたり、量子ビットを少なくしたりする必要があるかもしれません。ClassiqプラットフォームのOption Pricing合成モデルでは、最大回路幅（使用する量子ビット数）、最大回路深度（許容される一列のゲート数）、あるいは総ゲート数を選択することができます。また、最小の回路幅や回路深さを選択し、Classiqの自動合成・コンパイル機能でトレードオフを処理することも可能です。
コンパイル・プロセスが完了すると、トランスパイルが次の最適化ループとなる。合成された回路を、目的のハードウェアに適合させる。これらの最適化には、一連のゲートを等価な単一ゲートに結合することや、量子ビットの配線などの変換が含まれる。
トランスパイラにとって重要なソフトウェア最適化である量子ビットルーティングの一例として、SWAPゲートの削減が挙げられる。SWAPゲートは2つの量子状態を入れ替えるもので、量子回路の実効的な接続性を高め、量子ビットの距離の制限を減らすために使用されます。例えば、下のハードウェアマップのように、Qubit 1と3の間にQubit 4があり、Qubit 1と3で2量子ビットゲートを行う必要がある場合、まずSWAP演算を行って量子状態を隣り合わせにする必要がある。SWAPゲートを1と4、または3と4に適用してから、2量子ビットゲートを適用する必要がある。
しかし、SWAPゲートは回路深度（量子ビット上の一列に並ぶゲート数）を増加させる可能性もある。量子ビットのコヒーレンス時間は短いため、深さを増やすということは、実行時間や累積誤差につながる演算を増やすことを意味する。量子回路をより効率的にすることは、計算効率を犠牲にすることなく、これらのゲートの使用を最小限に抑えることを意味することが多い。
ご想像の通り、量子状態が大きくなるにつれて、その追跡は誰にとっても困難な組織的問題となります。 Classiqのユニークな機能は、高品質でハードウェアに合わせた量子回路を自動生成することです。
例えば、回転ゲートRX、RY、RZゲートで構成された量子アルゴリズムがある場合、この回路を特定の量子コンピューターで動作するようにトランスパイルするには、これらのゲートをハードウェアがサポートするゲートに変換する必要があるかもしれない。
回路図からモデルの包括的な構造を理解することができます。Classiqプラットフォームでは、バックエンド・サービス・プロバイダ、バックエンド名、ベース・ゲートを指定できます。 Classiqプラットフォームで可視化された回路図と、それに対応するトランスパイルバージョンを異なるハードウェア上で解析することで、よりハードウェア効率の高い設計が可能になります。
素晴らしい！利用可能なハードウェアに効率的にコードをトランスパイルし、ゲートレベルモデリングに必要な時間の数分の一で最適化された回路を開発できるツールを手に入れました。
利用可能なハードウェアにコードを最適化しました。Classiqを使えば、ハイレベルでパラメータを調整し、利用可能なハードウェアで新しいアルゴリズムから最高のパフォーマンスを引き出すために時間を使うことで、数週間の時間を節約できます。
接続性マップ 橋の設計問題
もし、既存のハードウェアに合わせてソフトウェアを常に調整するのではなく、ソフトウェアに最適化された理想的なチップを設計できるとしたらどうだろうか？私たちは、量子ビットが完全に接続されたシミュレーション環境を想像しているのではなく、アルゴリズムに最適化された具体的で現実的なチップを想像しているのだ。
例えば、単純なヨーロピアン・オプション・プライシングの実験では、次のような高レベルのアルゴリズムがある：
IBMの5量子ビット・プロセッサで2つの量子ビットを使い、ハードウェアを意識して最適化された回路が得られます。この回路は、IBM Quantumで無料で認証情報を生成することにより、Classiqのプラットフォームでアクセスできます。ある特定の量子ビットだけがCNOTのターゲットあるいは制御ゲートとして働くことができるため、SWAPする必要がある：
しかし、量子アルゴリズムの回路を分析しているうちに、改善の可能性がいくつか見えてきた。量子ビットを1つ追加すれば、SWAPゲートを減らせるかもしれない。あるいは、この具体的なケースでは、基底ゲートをもう1つ追加すれば、回路と実行時間を桁違いに短縮できるだろう。
Zハードウェア・ゲートを1つ追加することで、1量子ビットの最大ゲート数を18から3に減らし、2量子ビットのゲートを完全になくすことができる。これで合計4ゲートとなり、実行時間は10倍速くなる。今日から量子的なアドバンテージを得ることもできるかもしれない。
トップダウン手法とボトムアップ手法のギャップを認識し、Classiqはコネクティビティ・マップを導入しました。これは単なるマップではなく、ソフトウェアとハードウェアの溝を越える戦略的な架け橋となるものです。
量子コンピュータのコネクティビティマップは、量子ビットがどのように相互接続されているかを記述するもので、量子ビットのペア間でどのような量子演算が可能かを記述する。これは、量子プロセッサのハードウェアアーキテクチャ（またはトポロジー）を表しています。特定のアルゴリズムでは、複数の量子ビットが頻繁に相互作用する必要があるため、接続の具体的なレイアウトは、量子アルゴリズムの実行効率や可能性に影響を与えます。直接的な相互作用が不可能な場合、SWAPゲートのような中間ゲートや追加の量子ビットが必要となり、エラー訂正や回路長にオーバーヘッドが発生し、チップサイズにも影響する。
接続マップを理解し最適化することは、効率的な量子回路設計とコンパイルに不可欠である。実際には、これらのマップは、量子プログラマーやコンパイラが量子演算の配置を最適化するのに役立ち、ハードウェアを効果的に使用し、量子アルゴリズムの全体的な性能を向上させる可能性がある。
しかし、脚本をひっくり返し、アルゴリズミック・リサーチやデザインにおいて、後付けではなく、コネクティビティ・マップを一要素として使うとしたらどうだろう？
ハイレベルなソフトウェア設計と物理的なチップのニュアンスの両方を理解するコネクティビティマップの力を想像してみてください。ソフトウェアの要求とチップの能力を最初から一致させることで、かつてない効率性を実現できる可能性がある。つまり、ハードウェアの制約を明確に理解した上でアルゴリズムを作成することができ、同様に、特定の量子アルゴリズムを念頭に置いてチップを設計することができる。
そのため、Classiqプラットフォームを使えば、Classiqプラットフォームでは利用できないハードウェア、つまり、あなたの問題にとって理想的な現実のチップであっても回路を合成することができます。また、望ましいハードウェアのカスタム設定を指定することができます。これには、ハードウェアの基本ゲート・セットとコネクティビティ・マップが含まれます。
統合されたアプローチの利点は2つある。第一に、ソフトウェア開発者がハードウェアの能力と限界を理解しやすくなるため、より効率的な量子アルゴリズムが生まれる。第二に、ハードウェア設計者は、特定のアルゴリズムを実行するために特別に調整された量子チップを作成することができ、より良いパフォーマンスと量子計算の高速化につながる可能性がある。量子コンピューティングにおけるソフトウェアの共同設計とハードウェアの最適化の未来は、量子技術を真の意味で "フルスタック "にするためのこの橋渡しによって、非常に有望なものになりそうだ。
フルスタック量子コンピューティングの未来
Classiqや同様のプラットフォームが成熟するにつれ、この分野では量子アルゴリズムとハードウェア開発の統合が進むだろう。このアプローチは、より迅速な開発プロセスを可能にすることで、量子技術の可能性を最大限に引き出し、量子コンピューティングの変革の可能性に近づくと思われる。
Classiqのツールは、高レベルの設計から開始し、量子回路のコンパイルとトランスパイルを自動化し、カスタム接続マップを統合することで、多くのハードウェア・プロバイダーを通じて量子ハードウェアにアクセスできるようにしながら、研究者が特定のハードウェア・アーキテクチャにアルゴリズムを最適化して全体的な効率を高め、量子回路に関する貴重な洞察を得て、様々なハードウェア上でアルゴリズムがどのように動作するかを可視化することを可能にします。
Classiqプラットフォームへのサインアップはこちらから。Classiqを利用した経験、フィードバック、サクセスストーリーは、Slackコミュニティに参加し、Classiqチームまでご連絡ください。これらの実例は、他の人々にインスピレーションを与え、共同設計とハードウェア最適化のインパクトを示し、量子ソフトウェアとハードウェアの取り組み間のコラボレーションの展望を提供することができます。これは、多くの産業に革命をもたらし、古典的なコンピューティングの能力を超えた複雑な問題を解決する量子技術の新時代に向けた大きな一歩である。
