De acordo com pt.wedoany.com-A Qilimanjaro Quantum Tech, desenvolvedora quântica sediada em Barcelona, lançou a versão 0.2.0 do QiliSDK, um framework Python de código aberto projetado para unificar os paradigmas de programação entre portas digitais e a evolução temporal de Hamiltonianos analógicos. A maioria dos kits de desenvolvimento de software quântico existentes geralmente suporta apenas um único paradigma computacional, compilando lógica de circuitos quânticos padrão ou gerenciando escalonamento de energia analógico contínuo. O QiliSDK 0.2.0 constrói uma API unificada independente de backend, permitindo que pesquisadores escrevam uma única base de código de alto nível e alternem a execução entre CPU local, GPU acelerada ou Unidades de Processamento Quântico (QPUs) digitais e analógicas reais, modificando apenas uma linha de código de configuração.
O framework é dividido em três camadas operacionais: Camada de Primitivas, Camada de Funcionais e Camada de Backends. A Camada de Primitivas fornece um kit de ferramentas básico, contendo blocos de ansatz variacional pré-construídos para circuitos digitais e módulos de escalonamento de evolução temporal contínua para sistemas analógicos. Esses módulos alimentam o tipo de tensor quântico central — um módulo C++ nativo chamado QTensor, usado para preparação de estados de alta velocidade, observáveis e traços parciais. A Camada de Funcionais normaliza diferentes rotinas, como loops variacionais ou execuções de recozimento simulado, através do método padronizado backend.execute(functional), que interage diretamente com a Camada de Backends, mapeando tarefas computacionais para simuladores clássicos como QuTiP, processadores gráficos NVIDIA ou os links de nuvem e computadores quânticos físicos locais da Qilimanjaro.
Para suportar simulações quânticas em larga escala, a Qilimanjaro integrou diretamente o NVIDIA CUDA-Q ao framework através da classe CudaBackend. Esta atualização aproveita a capacidade de processamento paralelo das placas gráficas para rastrear estados quânticos que crescem exponencialmente com o número de qubits, onde os limites de memória da CPU padrão se esgotam rapidamente acima de 25 qubits. O wrapper CUDA-Q configura automaticamente a execução de pooling multi-GPU e lida com contração de redes tensoras multi-nó de alto nível. Para operações de simulação, o backend converte escalonamentos dependentes do tempo em operadores otimizados, sem que os pesquisadores precisem escrever código CUDA de baixo nível, ao mesmo tempo que avança a fronteira prática da simulação de vetores de estado em supercomputadores clássicos de nó único para 30 qubits ou mais.
A versão 0.2.0 introduz um mecanismo unificado de modelagem de ruído, permitindo definir e aplicar ruído de forma consistente em simuladores de CPU e backends de GPU. O sistema lida com ruído de estado, perturbações de controle e assimetrias de leitura usando representações matemáticas de Kraus e Lindblad, garantindo compatibilidade com configurações de hardware digital ou analógico. O software também introduz primitivas especializadas, incluindo reservatórios quânticos e camadas de entrada dedicadas, para simplificar a computação de reservatórios quânticos em hardware de simulação de curto prazo. As atualizações de software também incluem conectores nativos de importação e exportação para OpenQASM 3 e a Representação Intermediária Quântica (QIR) da Microsoft, bem como a normalização automática de termos de otimização usando a função de penalidade de Rosenberg.
Esta integração com CUDA-Q coincide com a expansão da infraestrutura europeia de supercomputação híbrida, com várias instalações implantando plataformas aceleradas NVIDIA para suportar cargas de trabalho quântico-clássicas híbridas. A Qilimanjaro já instalou três computadores quânticos locais no Barcelona Supercomputing Center (BSC) sob o âmbito da EuroHPC Joint Undertaking, onde pesquisadores utilizam o SDK atualizado para conduzir simulações de alta fidelidade em hardware comercial. O software permite que centros de computação de alto desempenho combinem clusters de GPU clássicos com chips de simulação física, impulsionando os frameworks europeus de inteligência industrial soberana e pesquisa em energia limpa. A funcionalidade completa do framework e o histórico de lançamentos podem ser encontrados no anúncio e nas notas de lançamento do QiliSDK 0.2.0, os fluxos de trabalho de integração técnica e benchmarks de desempenho podem ser consultados no blog Qilimanjaro CUDA-Q e em seu portal de comunicados à imprensa, e informações contextuais sobre a infraestrutura relacionada podem ser consultadas no briefing de supercomputação da NVIDIA.
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