D-Wave Leap量子云系统首次落地欧洲于利希超算中心

1月18日,作为量子计算系统、量子软件和服务领域的提供商D-Wave公司宣布,Leap量子云系统在Forschungszentrum Jülich(德国于利希研究中心)超级计算中心正式启动。

基于D-Wave Advantage5000量子比特计算机,Leap量子云将为于利希研究中心欧洲用户提供云服务。这是Leap量子云系统和Advantage5000量子比特计算系统在北美以外首次的落地使用,这也意味着欧洲拥有了第一台实体商用量子退火计算系统。

   

Forschungszentrum Jülich超级计算中心的D-Wave量子退火机(图片来源:网络)

 

这是于利希量子计算用户基础设施 (JUNIQ)的一部分。自2019年以来,JUNIQ为欧洲各地的研究人员们提供了多种方便量子系统访问的服务支持。

 

D-Wave的CEO Alan Baratz表示,“随着企业和研究院所开始意识到投资量子计算的必要性和重要性,量子计算市场开始快速增长。尤其在欧洲,越来越多的企业、大学甚至政府开始从量子技术产业中获益。我们很高兴与在计算领域有着深厚专业研究实力的于利希研究中心合作,有幸研发欧洲第一个实体商用量子计算系统,D-Wave希望助力欧洲实现量子科技创新和应用落地。”

 

D-Wave量子退火计算系统的制冷机(图片来源:网络)

 

在德国和欧洲的量子计算应用方面,于利希研究中心致力于建立一个为工业和商业领域服务的领先的用户和开发者社区。该研究中心董事会主席Wolfgang Marquardt教授解释说:“为此,我们在于利希超级计算中心创建了JUNIQ,这是一个兼具开放与创新的量子计算设施,为用户提供统一的量子计算平台即服务,以及支持软件联合开发的相关能力。”

 

新的量子系统是JUNIQ用户基础设施内的第二个D-Wave量子计算系统,也是部署在D-Wave总部之外的第一个Advantage系统。量子计算先驱、于利希超算中心量子信息处理小组负责人Kristel Michielsen教授说道:“通过运营该系统,从而将其紧密地集成到于利希研究中心超级计算基础设施中。”

 

西班牙CaixaBank的CEO,Gonzalo Gortazar表示,“当前,量子计算已经成为金融服务行业的有用工具,与传统技术相比,量子计算效率更高且计算结果更优。因此,能够更简单和高效的使用量子技术将为欧洲研究团队们提供创造重要价值的机会。这也是在欧洲添置Advantage量子退火计算系统的重要原因。”

 

杜伦大学粒子物理现象学研究所所长Michael Spannowsky说道:“在过去的4年中,杜伦大学研究人员一直在使用D-Wave开展高效无线传感器网络量子计算研究。能否成功进行早期量子应用对未来学术研究和企业和政府发展至关重要,所以,能够访问欧洲特有的量子计算系统,解决当今高度复杂问题,对于具有前瞻性的欧洲组织来说极为重要。

 

自2019年以来,D-Wave就已通过云的方式为欧洲用户提供量子计算服务,D-Wave量子退火计算系统特别适合解决优化难题。在工业中,具有相当复杂计算的优化用例无处不在,例如:交通流量的有效控制、财务建模、预防性医疗保健、工业制造、智慧物流等。目前为止,D-Wave的客户们已在金融建模、飞行计划、选举建模、量子化学模拟、汽车工程、医疗保健、物流等多个领域开发出超过250个早期量子应用。

 

D-Wave的Advantage量子系统是第一款专为工业应用设计的量子退火计算系统。位于于利希超算中心的Advantage量子退火计算系统有着目前最高的技术指标:5000个量子比特、高度连接的拓扑结构Pegasus以及商业量子系统中当前最出色的性能。于利希超算中心专为Advantage建造了新大楼,也已经正式投入使用。目前,Advantage量子退火计算系统已能通过Leap量子云服务面向欧洲研究人员和客户开放。

 

文:HPC

编译:李每

编辑:慕一

注:本文编译自“HPC”,不代表量子前哨观点。

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内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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