論文の概要: Hybrid Classical-Quantum Supercomputing: A demonstration of a multi-user, multi-QPU and multi-GPU environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16297v2
• Date: Wed, 27 Aug 2025 13:28:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 12:43:57.479429
• Title: Hybrid Classical-Quantum Supercomputing: A demonstration of a multi-user, multi-QPU and multi-GPU environment
• Title（参考訳）: Hybrid Classical-Quantum Supercomputing:マルチユーザ,マルチQPU,マルチGPU環境の実証
• Authors: Mateusz Slysz, Piotr Rydlichowski, Krzysztof Kurowski, Omar Bacarreza, Esperanza Cuenca Gomez, Zohim Chandani, Bettina Heim, Pradnya Khalate, William R. Clements, James Fletcher,
• Abstract要約: HPCセンターにおける古典量子環境の世界初の実装について述べる。 この環境のハイブリッド古典量子機械学習と最適化への応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4952116874307477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving a practical quantum advantage for near-term applications is widely expected to rely on hybrid classical-quantum algorithms. To deliver this practical advantage to users, high performance computing (HPC) centers need to provide a suitable software and hardware stack that supports algorithms of this type. In this paper, we describe the world's first implementation of a classical-quantum environment in an HPC center that allows multiple users to execute hybrid algorithms on multiple quantum processing units (QPUs) and GPUs. Our setup at the Poznan Supercomputing and Networking Center (PCSS) aligns with current HPC norms: the computing hardware including QPUs is installed in an active data center room with standard facilities; there are no special considerations for networking, power, and cooling; we use Slurm for workload management as well as the NVIDIA CUDA-Q extension API for classical-quantum interactions. We demonstrate applications of this environment for hybrid classical-quantum machine learning and optimisation. The aim of this work is to provide the community with an experimental example for further research and development on how quantum computing can practically enhance and extend HPC capabilities.
• Abstract（参考訳）: 短期的応用のための実用的な量子優位性を得るには、ハイブリッド古典量子アルゴリズムに依存することが広く期待されている。 この実用的な利点をユーザに提供するために、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)センターは、このタイプのアルゴリズムをサポートする適切なソフトウェアとハードウェアスタックを提供する必要がある。 本稿では、複数の量子処理ユニット(QPU)とGPU上で複数のユーザがハイブリッドアルゴリズムを実行できるHPCセンターにおける古典量子環境の世界初の実装について述べる。 当社のPoznan Supercomputing and Networking Center(PCSS)のセットアップは、現在のHPC標準と一致している: QPUsを含むコンピューティングハードウェアは、標準的な設備を備えたアクティブなデータセンタールームにインストールされている;ネットワーク、電力、冷却に関する特別な配慮はない;ワークロード管理にはSlurmを使用し、古典的量子相互作用にはNVIDIA CUDA-Q拡張APIを使用する。 この環境のハイブリッド古典量子機械学習と最適化への応用を実証する。 本研究の目的は、量子コンピューティングがHPC能力を実際に拡張し拡張する方法に関するさらなる研究と開発のための実験的な例をコミュニティに提供することである。

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