es.wedoany.com Noticia: Qilimanjaro Quantum Tech, desarrollador cuántico con sede en Barcelona, ha lanzado la versión 0.2.0 de QiliSDK, un framework de código abierto en Python diseñado para unificar los paradigmas de programación entre la computación digital por puertas y la evolución temporal de Hamiltonianos analógicos. La mayoría de los kits de desarrollo de software cuántico existentes suelen admitir un único paradigma de computación, ya sea compilando lógica de circuitos cuánticos estándar o gestionando la programación de energía analógica continua. QiliSDK 0.2.0 construye una API unificada independiente del backend, que permite a los investigadores escribir un único código de alto nivel y, modificando una línea de configuración, alternar la ejecución entre una CPU local, una GPU acelerada o unidades de procesamiento cuántico (QPU) digitales y analógicas reales.
El framework se divide en tres capas operativas: Primitivas, Funcionales y Backends. La capa de Primitivas proporciona un kit de herramientas básico que incluye bloques de ansatz variacional preconstruidos para circuitos digitales y módulos de programación de evolución temporal continua para sistemas analógicos. Estos módulos se introducen en un tipo de tensor cuántico central, un módulo nativo de C++ llamado QTensor, utilizado para manejar la preparación de estados de alta velocidad, observables y trazas parciales. La capa Funcional normaliza diferentes rutinas, como bucles variacionales o ejecuciones de recocido simulado, a través del método estandarizado backend.execute(functional), que interactúa directamente con la capa de Backend, mapeando las tareas de computación a simuladores clásicos como QuTiP, procesadores gráficos NVIDIA o los enlaces en la nube y las computadoras cuánticas físicas locales de Qilimanjaro.
Para admitir simulaciones cuánticas a gran escala, Qilimanjaro ha integrado directamente NVIDIA CUDA-Q en el framework a través de la clase CudaBackend. Esta actualización aprovecha la capacidad de procesamiento paralelo de las tarjetas gráficas para rastrear estados cuánticos que crecen exponencialmente con el número de qubits, ya que la memoria estándar de la CPU se agota rápidamente con más de 25 qubits. El envoltorio de CUDA-Q configura automáticamente la ejecución agrupada de múltiples GPU y maneja la contracción avanzada de redes tensoriales multinodo. Para operaciones de simulación, el backend convierte la programación dependiente del tiempo en operadores optimizados sin que los investigadores necesiten escribir código CUDA de bajo nivel, al mismo tiempo que avanza la frontera de la simulación real de vectores de estado en supercomputadores clásicos de un solo nodo hasta 30 qubits o más.
La versión 0.2.0 introduce un motor unificado de modelado de ruido que permite definir y aplicar uniformemente el ruido en simuladores de CPU y backends de GPU de una sola vez. El sistema maneja ruido de estado, perturbaciones de control y asimetrías de lectura utilizando representaciones matemáticas de Kraus y Lindblad, garantizando la compatibilidad con configuraciones de hardware digital o analógico. El software también introduce primitivas especializadas, incluidos depósitos cuánticos y capas de entrada dedicadas, para simplificar la computación de depósitos cuánticos en hardware de simulación de corto plazo. Las actualizaciones del software también incluyen conectores nativos de importación y exportación para OpenQASM 3 y la Representación Intermedia Cuántica (QIR) de Microsoft, así como la normalización automática de términos de optimización mediante la función de penalización de Rosenberg.
Esta integración de CUDA-Q coincide con la expansión de la infraestructura de supercomputación híbrida europea, donde múltiples instalaciones están implementando plataformas aceleradas de NVIDIA para albergar cargas de trabajo cuántico-clásicas híbridas. Qilimanjaro ha instalado tres computadoras cuánticas locales en el Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) bajo el marco de la Empresa Común EuroHPC, y los investigadores utilizan el SDK actualizado para impulsar simulaciones de alta fidelidad en hardware comercial. El software permite a los centros de supercomputación de alto rendimiento combinar clústeres de GPU clásicos con chips de simulación física, impulsando los marcos de investigación de inteligencia industrial soberana y energía limpia en Europa. Las funcionalidades completas del framework y el historial de versiones están disponibles en el anuncio y las notas de la versión de QiliSDK 0.2.0, los flujos de trabajo de integración técnica y los puntos de referencia de rendimiento se pueden consultar en el blog de Qilimanjaro CUDA-Q y su portal de comunicados de prensa, y la información de contexto de infraestructura relacionada está disponible en el informe de supercomputación de NVIDIA.
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