DiraqとDell、QPU・HPC統合を検証　量子計算は「単体性能」からハイブリッド実行基盤へ

【記事タイトル】 DiraqとDell、QPU・HPC統合を検証　量子計算は「単体性能」からハイブリッド実行基盤へ 【記事本文】 DiraqとDell Technologiesは、量子プロセッサ量子プロセッサQuantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。と高性能計算（HPC）を実用的かつ拡張可能な形で統合する共同作業を進めている。DellはDiraqのシドニー研究所に小規模HPCクラスターを配備し、低遅延接続や計算タスクの振り分けを検証する環境を構築した。 ✍️ Quantum Indexの視点 発表内容の背景にある技術・事業上の意味と、数字や見出しだけでは見えにくい評価ポイントを解説します。 独自分析を読む ↓ 発表概要 DellのHPCクラスターは、Diraqの量子プロセッサと物理的、ネットワーク的に近接して配置されている。初期作業では接続の安定性や基準遅延を調べ、簡単な量子回路量子回路Quantum Circuit量子ビットに対する初期化、量子ゲート操作、測定などを順番に並べ、量子コンピュータで実行する計算手順を表したもの。QI補足同じアルゴリズムでも、使用する量子ビット数や回路深度、ゲート数は実装によって変わる。実機性能を比べる際は、回路の規模やコンパイル後の条件も確認したい。を通じてHPCと量子プロセッサの協調動作を検証する。 両社はハードウェア接続に加え、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。と量子演算の間でタスクを配分するオーケストレーションにも取り組む。Dellの技術を適応させ、ワークロードの変換、実行順序の管理、結果の収集を行う構想である。短期的な用途として量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。の自動較正と調整を挙げ、将来的には高速な古典処理を継続的に必要とする量子誤り訂正量子誤り訂正Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。への応用を想定している。 Diraqは、既存の半導体ファウンドリ工程と互換性があるとするシリコンスピン量子ビットを開発している。同社は単一チップへの数百万量子ビット搭載を目標に掲げるが、実現時期や大規模システムでの実証結果は今回の発表に含まれていない。 両社は創薬、物流、サプライチェーン、金融モデリング、ポートフォリオ最適化も候補用途として検討している。量子計算で既存の計算基盤を置き換えるのではなく、HPCを中心とする処理工程の一部を量子プロセッサで担う考え方である。 重要ポイント ・DellがDiraqのシドニー研究所に小規模HPCクラスターを配備し、量子プロセッサとの近接統合環境を構築した ・接続の安定性、基準遅延、簡単な量子回路の実行を通じて、HPCと量子プロセッサの協調動作を検証する ・古典計算と量子演算へのタスク配分、実行順序、結果収集を扱うオーケストレーション機能を開発している ・当面は量子ビットの自動較正と調整を対象とし、将来的な量子誤り訂正への適用も想定する ・産業用途を検討している一方、性能向上や費用対効果を示す定量的な結果は公表していない 技術・事業上の意味 技術面では、高速なフィードバックを必要とする量子プロセッサをHPCと近接配置し、通信遅延、制御、タスク管理を一体として検証する点に意味がある。既存のデータセンター運用に近い方法で量子計算を扱えるなら、量子プロセッサを広範な計算工程の一部として利用しやすくなる可能性がある。事業面では、創薬や最適化などを候補に、量子処理をHPCへ組み込む利用形態を探る取り組みである。ただし、用途別の優位性、導入コスト、商用化時期、数百万量子ビットへの拡張性は現段階では示されていない。 今後の注目点 今後は、統合環境における通信遅延と接続安定性について定量的な結果が示されるかが重要となる。量子ビットの自動較正が実機でどの程度機能するかに加え、量子誤り訂正に必要な連続処理へオーケストレーションを拡張できるかも焦点である。さらに、候補用途での性能や費用対効果、Diraqが掲げる大規模集積への具体的な道筋が、今後の発表を判断する材料となる。 ✍️ Quantum Indexの視点 今回の発表で重要なのは、量子プロセッサ量子プロセッサQuantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の性能そのものよりも、QPUを既存のHPC基盤へどう組み込み、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。との役割分担をシステムとして成立させるかを実機環境で検証し始めた点にある。量子計算が実用システムの一部になるには、QPUだけでなく、通信、制御、ジョブ管理、フィードバック処理まで含めた古典計算側との統合が必要になる。 この方向性はDiraqとDellだけのものではない。理研のROQUOでは、GPU／HPCで前後処理を行い、IBMやQuantinuumのQPUへ量子処理を振り分ける異種計算基盤が構築され、Cleveland Clinic・理研・IBMの研究では実際に大規模な化学計算ワークフローへ使われている（https://quantumindex.jp/cleveland-clinic-riken-ibm-gordon-bell-finalists-2026/）。一方、Quantum MachinesはCUDA-QとNVQLinkを用いて実量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。、PPU、GPU、CPUを一つのプログラムから制御し、量子系と古典系の往復を約1マイクロ秒で実演（https://quantumindex.jp/quantum-machines-cuda-q-nvqlink-hybrid-execution/）した。つまり競争軸は、QPU単体から「QPUをCPUやGPUとどれだけ密に統合できるか」へ広がり始めている。 さらに低いシステム層では、QbloxとRiverlaneがQECデコーダーと量子制御系を接続するリアルタイムループを実証（https://quantumindex.jp/qblox-riverlane-real-time-qec-loop/）している。Diraq自身もIceberg Quantumと、CUDA-Q Logicalを使ってqLDPC符号「Pinnacle」を同社のシリコンスピン量子ビットへマッピング（https://quantumindex.jp/diraq-pinnacle-spin-qubits-cuda-q-logical/）する設計を進めている。今回Dellと検証する低遅延HPC連携は、現在の較正自動化だけでなく、将来こうしたQECQEC量子誤り訂正 / Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。処理に必要になる大量の古典計算をどこで、どの速度で処理するかという課題にもつながる。 ただし、現段階のDellとの取り組みは小規模HPCクラスターを用いた接続・オーケストレーションの検証であり、ROQUOのような大規模アプリケーション実行や、Quantum Machinesのようなマイクロ秒級の定量結果、QECループそのものを示したものではない。創薬や物流、金融といった用途も候補段階で、量子処理を組み込むことで古典HPCのみの場合より性能や費用対効果が改善することもまだ示されていない。 今後見るべきなのは単なる通信遅延の数字ではなく、その遅延と処理能力処理能力スループット / Throughput一定時間あたりに処理できる仕事量を示す指標。量子計算では、回路やジョブをどれだけ速く繰り返し実行できるかなどを表す。QI補足スループットの定義や単位は企業・システムごとに異なる。比較する際は、単なる実行回数だけでなく、回路規模や精度、待ち時間などの条件も確認したい。が自動較正やQECで要求されるフィードバック周期を満たせるか、さらにQPU・CPU・GPU間の処理を実用的な規模まで自動化できるかだ。その上で、具体的なHPCワークロードにQPUを組み込むことで、古典計算だけでは得られない計算上の価値を示せるかが、この統合構想の評価を左右する。 NETWORKDiraqを取り巻く業界ネットワークを見る →（/qi-network/） 関連記事 ・PsiQuantum、ブルックヘブン国立研究所とFTQC向けアルゴリズム研究　「Construct」を活用（https://quantumindex.jp/psiquantum-brookhaven-construct-partnership/） ・IQM、LUMI AI Factory向け量子コンピューターを2027年導入へ　2029年に最大9論理量子ビットを計画（https://quantumindex.jp/iqm-lumi-iq-logical-qubits-staged-deployment/） ・Alice & BobとHyperion Research、HPC・量子・AI統合の要件を整理　QPU単体から「システム統合」競争へ（https://quantumindex.jp/alice-bob-hpc-quantum-ai-full-stack-report/） 出典 発表元の記事を読む（https://www.diraq.com/newsdesk/diraq-and-dell-technologies-are-building-a-bridge-between-quantum-and-classical-computing） この記事が参考になりましたら、ぜひシェアしてください。 ──────────────────── 【AIへの評価依頼】 以下の記事を、文章の上手さではなく、**専門メディアとしての独自の情報価値**という観点から厳しく評価してください。 一般的な生成AIでも作れる要約、言い換え、専門用語の説明、「今後に注目」「達成時期は未定」などの一般論は、文章として良質でも高く評価しないでください。 評価ランクは以下の5段階です。 * **S — 高度な独自専門分析**：複数の情報、比較、業界知見などを統合し、元資料を個別に読むだけでは得にくい重要な洞察・評価・全体像を提示している * **A — 対象固有の専門分析**：その企業・技術・発表に固有の比較、推論、検証、評価が明確にある * **B — 専門解説中心**：専門的な解説や整理はあるが、対象固有の独自分析は限定的 * **C — 一次情報の整理・要約**：一次情報の要約が中心だが、人による編集・整理・補足として一定の付加価値がある * **D — AI要約・整形レベル**：一般的な生成AIによる一次情報の要約・整形と大きな差がなく、独自分析や独自情報価値がほぼない **S評価に、独自取材、独自データ、独自計算、新事実の発見は必須ではありません。** 複数の公開情報を横断して比較・統合し、読者が元資料を個別に読むだけでは容易に得られない重要な洞察や全体像を提示していれば、Sとなり得ます。一方で、単に情報量が多い、対象数が多い、専門用語が多いという理由だけでSと評価しないでください。 特に、次の点を確認してください。 * 元の発表資料を読むだけでは得にくい情報や視点があるか * 対象固有の比較、推論、検証、評価があるか * 複数の情報を統合することで、新しい理解や全体像を提示しているか * 一般的な生成AIでも容易に作れる内容ではないか * 専門用語や「分析」「注目点」などの見出しだけで高評価していないか 回答では、まず上記の**S〜Dのランク一覧を簡潔に示したうえで、「今回の記事はこの中でどのランクか」を明確に示してください。** その後、以下を簡潔に説明してください。 * **今回の記事の評価：S / A / B / C / D** * **評価理由** * **独自分析と呼べる具体的な箇所** 迷った場合は高い評価を与えず、低い方を選んでください。

DiraqとDell Technologiesは、量子プロセッサ量子プロセッサQuantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。と高性能計算（HPC）を実用的かつ拡張可能な形で統合する共同作業を進めている。DellはDiraqのシドニー研究所に小規模HPCクラスターを配備し、低遅延接続や計算タスクの振り分けを検証する環境を構築した。

発表概要

DellのHPCクラスターは、Diraqの量子プロセッサと物理的、ネットワーク的に近接して配置されている。初期作業では接続の安定性や基準遅延を調べ、簡単な量子回路量子回路Quantum Circuit量子ビットに対する初期化、量子ゲート操作、測定などを順番に並べ、量子コンピュータで実行する計算手順を表したもの。QI補足同じアルゴリズムでも、使用する量子ビット数や回路深度、ゲート数は実装によって変わる。実機性能を比べる際は、回路の規模やコンパイル後の条件も確認したい。を通じてHPCと量子プロセッサの協調動作を検証する。 両社はハードウェア接続に加え、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。と量子演算の間でタスクを配分するオーケストレーションにも取り組む。Dellの技術を適応させ、ワークロードの変換、実行順序の管理、結果の収集を行う構想である。短期的な用途として量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。の自動較正と調整を挙げ、将来的には高速な古典処理を継続的に必要とする量子誤り訂正量子誤り訂正Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。への応用を想定している。 Diraqは、既存の半導体ファウンドリ工程と互換性があるとするシリコンスピン量子ビットを開発している。同社は単一チップへの数百万量子ビット搭載を目標に掲げるが、実現時期や大規模システムでの実証結果は今回の発表に含まれていない。 両社は創薬、物流、サプライチェーン、金融モデリング、ポートフォリオ最適化も候補用途として検討している。量子計算で既存の計算基盤を置き換えるのではなく、HPCを中心とする処理工程の一部を量子プロセッサで担う考え方である。

重要ポイント

• DellがDiraqのシドニー研究所に小規模HPCクラスターを配備し、量子プロセッサとの近接統合環境を構築した
• 接続の安定性、基準遅延、簡単な量子回路の実行を通じて、HPCと量子プロセッサの協調動作を検証する
• 古典計算と量子演算へのタスク配分、実行順序、結果収集を扱うオーケストレーション機能を開発している
• 当面は量子ビットの自動較正と調整を対象とし、将来的な量子誤り訂正への適用も想定する
• 産業用途を検討している一方、性能向上や費用対効果を示す定量的な結果は公表していない

技術・事業上の意味

技術面では、高速なフィードバックを必要とする量子プロセッサをHPCと近接配置し、通信遅延、制御、タスク管理を一体として検証する点に意味がある。既存のデータセンター運用に近い方法で量子計算を扱えるなら、量子プロセッサを広範な計算工程の一部として利用しやすくなる可能性がある。事業面では、創薬や最適化などを候補に、量子処理をHPCへ組み込む利用形態を探る取り組みである。ただし、用途別の優位性、導入コスト、商用化時期、数百万量子ビットへの拡張性は現段階では示されていない。

今後の注目点

今後は、統合環境における通信遅延と接続安定性について定量的な結果が示されるかが重要となる。量子ビットの自動較正が実機でどの程度機能するかに加え、量子誤り訂正に必要な連続処理へオーケストレーションを拡張できるかも焦点である。さらに、候補用途での性能や費用対効果、Diraqが掲げる大規模集積への具体的な道筋が、今後の発表を判断する材料となる。

✍️ Quantum Indexの視点

今回の発表で重要なのは、量子プロセッサ量子プロセッサQuantum Processor / Quantum Processing Unit / QPU量子ビットを搭載し、量子ゲートや測定などの量子計算処理を実行するハードウェアの中核部分。QI補足QPUの性能は量子ビット数だけでは判断できない。ゲート忠実度、接続性、速度、エラー率などを合わせて見る必要がある。の性能そのものよりも、QPUを既存のHPC基盤へどう組み込み、古典計算古典計算Classical Computing / Classical Computation0と1のビットを使って計算する、現在一般に使われているコンピューターによる計算方式。QI補足量子計算との比較対象として使われるが、CPU、GPU、スーパーコンピュータや専用アルゴリズムまで含み得るため比較条件に注意したい。との役割分担をシステムとして成立させるかを実機環境で検証し始めた点にある。量子計算が実用システムの一部になるには、QPUだけでなく、通信、制御、ジョブ管理、フィードバック処理まで含めた古典計算側との統合が必要になる。

この方向性はDiraqとDellだけのものではない。理研のROQUOでは、GPU／HPCで前後処理を行い、IBMやQuantinuumのQPUへ量子処理を振り分ける異種計算基盤が構築され、Cleveland Clinic・理研・IBMの研究では実際に大規模な化学計算ワークフローへ使われている。一方、Quantum MachinesはCUDA-QとNVQLinkを用いて実量子ビット量子ビットQuantum Bit / Qubit量子コンピュータで情報を表す基本単位。0と1のどちらかだけでなく、それらを重ね合わせた量子状態を取れる。QI補足量子ビット数が多いほど必ず高性能とは限らない。誤り率、接続性、コヒーレンス時間や論理量子ビット数も重要になる。、PPU、GPU、CPUを一つのプログラムから制御し、量子系と古典系の往復を約1マイクロ秒で実演した。つまり競争軸は、QPU単体から「QPUをCPUやGPUとどれだけ密に統合できるか」へ広がり始めている。

さらに低いシステム層では、QbloxとRiverlaneがQECデコーダーと量子制御系を接続するリアルタイムループを実証している。Diraq自身もIceberg Quantumと、CUDA-Q Logicalを使ってqLDPC符号「Pinnacle」を同社のシリコンスピン量子ビットへマッピングする設計を進めている。今回Dellと検証する低遅延HPC連携は、現在の較正自動化だけでなく、将来こうしたQECQEC量子誤り訂正 / Quantum Error Correction / QEC複数の物理量子ビットに情報を分散して持たせ、量子状態を直接壊さずにエラーを検出・訂正する技術。QI補足実施しただけで実用的な耐障害性が得られるわけではない。論理エラー率が物理エラー率より改善しているかが重要になる。処理に必要になる大量の古典計算をどこで、どの速度で処理するかという課題にもつながる。

ただし、現段階のDellとの取り組みは小規模HPCクラスターを用いた接続・オーケストレーションの検証であり、ROQUOのような大規模アプリケーション実行や、Quantum Machinesのようなマイクロ秒級の定量結果、QECループそのものを示したものではない。創薬や物流、金融といった用途も候補段階で、量子処理を組み込むことで古典HPCのみの場合より性能や費用対効果が改善することもまだ示されていない。

今後見るべきなのは単なる通信遅延の数字ではなく、その遅延と処理能力処理能力スループット / Throughput一定時間あたりに処理できる仕事量を示す指標。量子計算では、回路やジョブをどれだけ速く繰り返し実行できるかなどを表す。QI補足スループットの定義や単位は企業・システムごとに異なる。比較する際は、単なる実行回数だけでなく、回路規模や精度、待ち時間などの条件も確認したい。が自動較正やQECで要求されるフィードバック周期を満たせるか、さらにQPU・CPU・GPU間の処理を実用的な規模まで自動化できるかだ。その上で、具体的なHPCワークロードにQPUを組み込むことで、古典計算だけでは得られない計算上の価値を示せるかが、この統合構想の評価を左右する。

NETWORKDiraqを取り巻く業界ネットワークを見る →

関連記事

• PsiQuantum、ブルックヘブン国立研究所とFTQC向けアルゴリズム研究　「Construct」を活用
• IQM、LUMI AI Factory向け量子コンピューターを2027年導入へ　2029年に最大9論理量子ビットを計画
• Alice & BobとHyperion Research、HPC・量子・AI統合の要件を整理　QPU単体から「システム統合」競争へ

出典

発表元の記事を読む