聚焦光量子应用开发!Quandela 发布新版量子计算云服务

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内容来源:量子前哨(ID:Qforepost)

文丨浪味仙  排版丨沛贤

深度好文:1200字丨5分钟阅读

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摘要:法国光量子计算公司 Quandela宣布推出新版量子计算云服务 Quandela Cloud 2.0,通过创新技术确保量子计算应用能够具备更高可靠性和更强性能。

近日,位于法国巴黎的光量子计算公司 Quandela,宣布推出新版量子计算云服务 Quandela Cloud 2.0,致力于为终端用户提供一个开发光量子应用的强力平台。

Quandela Cloud 最初于 2023 年 1 月推出,是一个集学习、测试和开发量子解决方案于一体的综合性平台。借助该平台,用户可以访问由 Quandela 提供的最先进量子服务器,使用可制备和操作量子电路的易用软件,以及用于在异构计算环境中执行经典-量子混合工作流程的中间件,目前已拥有数百个企业用户。

相较上个版本,此次的 Quandela Cloud 2.0 对多个主要功能进行了增强,大幅提升了开发人员、科研人员以及量子工程师的使用体验。比如说:

量子工具包:该套件包括了为特定应用量身定制的预优化基元,例如变分量子本征求解器 (VQE) 和图形分析,通过使用 Quandela QPU 和选定的 GPU,提供对这些算法的原生优化,缩短了为特定行业用例设计量子算法的时间。

GPU 仿真增强:这是一款新的光量子比特模拟器,能够利用强大的 GPU 加速技术,达到前所未有的计算规模。凭借这一进步,用户现在能用 20 个光量子比特,以千赫兹的速率在多达 1500 亿个参数空间中探索,进而加速量子算法的设计与优化。

QPU 预订服务:除了标准的按需访问外,新系统还为高级用户提供了一个直观的预订平台,以确保用户能够在指定的日期和时间访问 QPU,极大提升了开发团队的协作体验。

在 Quandela Cloud 2.0中,量子计算硬件也得到了显著增强,推出了升级版量子处理单元 Altair。

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(图片来源:网络)

Altair 的前身,是 Quandela 于 2023 年 1 月推出并大受好评的 Ascella,运行时间已超过 12,900 小时。

此次,Quandela 引入了两种强大的专利错误缓解技术来控制 Altair,一是人工智能驱动的量子保真度增强技术,二是光子回收技术,可进一步提高量子比特保真度和量子门速度。

人工智能驱动的量子保真度增强技术,借助机器学习“白盒”的强大能力,能够显著弥补硬件性能不足。这种创新技术将量子比特保真度提高了几个百分点,确保量子计算应用能够具备更高可靠性和更强性能。

而前所未有的光子回收技术,能够利用有损输出光子状态来巩固无损状态的统计数据,从而用更少的发射次数,更精确地估计概率分布。

通过融合 AI 增强的错误缓解软件和转译技术,Altair 单量子比特门保真度达到了 99.94%,双量子比特门保真度达到了 98.2%,Q 分数为 6。

对于开发人员、研究人员和量子工程师来说,这一发布带来了诸多好处:

1、与早期版本相比,Quandela Cloud 2.0 在电路构造、编译时间和内存消耗方面有了显着改进。

2、Perceval 是用于编程光子量子计算机的开源框架,为开发人员提供了多功能且强大的用户工具,用于将电路映射到量子硬件并在模拟器或实际 QPU 上执行。

3、引入以应用程序为中心的新 SDK 和 API,旨在促进与数据中心基础设施中经典处理器(CPU和GPU)的云系统数据流和混合计算的无缝集成。

参考资料:

1、https://thequantuminsider.com/2024/05/07/quandela-announces-quandela-cloud-2-0-for-developing-photonic-quantum-applications/

2、https://www.quandela.com/cloud/

3、https://medium.com/quandela/exploring-ascella-the-single-photon-quantum-computing-prototype-af92f9133428

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【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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