QuEraとHPE、耐故障量子コンピュータとHPCの統合へ　Cray基盤でオンプレミス利用を検討

【記事タイトル】 QuEraとHPE、耐故障量子コンピュータとHPCの統合へ　Cray基盤でオンプレミス利用を検討 【記事本文】 QuEra ComputingとHPEは、中性原子方式中性原子方式中性原子量子コンピューター / Neutral Atom Quantum Computer / Neutral-Atom Quantum Computing電荷を持たない原子をレーザーなどで捕捉・配列し、その量子状態を量子ビットとして利用する量子計算方式。QI補足多数の原子を規則的に配置しやすい点が特徴。性能比較では原子数だけでなく、ゲート忠実度や再配置、損失率も確認したい。の耐故障量子コンピューティングシステムをHPE Crayスーパーコンピューティング基盤へ統合するために協業する。オンプレミスのHPC環境で量子・古典ハイブリッド処理を可能にし、クラウド利用と組み合わせた導入経路を提供する方針である。 ✍️ 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 両社は、HPCセンター、国立研究所、企業を対象に、QuEraの量子システムを既存のスーパーコンピューティング環境へ組み込む構想を示した。古典HPCが大規模な計算を担い、量子システムが古典計算古典計算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。では扱いにくい一部の処理を受け持つ構成を想定する。 協業範囲には、統合テストベッドの構築、ハイブリッドアルゴリズムの共同設計、ソフトウェアの相互運用、システムレベルの性能評価が含まれる。オンプレミス導入は、データ所在や主権上の要件、既存ワークフローとの密接な連携を必要とする組織を主な対象とする。 QuEraは、HPE経由のオンプレミス導入と、大手クラウド事業者経由のクラウドアクセスを補完的な経路と位置付ける。クラウド上でアプリケーションや運用ノウハウを蓄積した後にオンプレミスへ移行する運用や、設備導入までの期間および需要超過時にクラウドを利用する運用を想定している。 クラウド向けには、256超の論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。を備え、約100万回の信頼性ある論理演算を想定するmegaquop級システム「Libra」を2028年に提供する計画である。オンプレミス経路では将来的なgigaquopシステムの可能性にも言及したが、導入時期や仕様は明らかにしていない。 重要ポイント ・QuEraの中性原子型耐故障量子システムを、HPE Crayスーパーコンピューティング基盤と統合する計画である。 ・統合テストベッド、ハイブリッドアルゴリズムの共同設計、ソフトウェア相互運用性、システム性能評価に取り組む。 ・データ所在や主権上の要件、既存HPCとの密結合を必要とするオンプレミス用途を想定する。 ・クラウド利用とオンプレミス導入を併用できる運用モデルを提示した。 ・256超の論理量子ビットを持つ「Libra」は、2028年のクラウド提供を目標としている。 技術・事業上の意味 技術面では、耐故障量子計算を単独の設備としてではなく、HPCと連携するシステムとして設計・評価する点に意味がある。量子・古典間のソフトウェア連携や処理分担、システム全体の性能が実用性を左右すため、統合テストベッドと性能ベンチマークは構想を具体化する重要な工程となる。 事業面では、クラウドに加えてオンプレミスという導入経路を提示し、データ所在や主権上の制約を持つ組織にも選択肢を広げる狙いがある。一方、実際の性能、導入コスト、顧客、提供地域、クラウド事業者は発表されておらず、現時点では統合計画と将来構想の段階である。 今後の注目点 次の焦点は、統合テストベッドで量子・古典間の接続やソフトウェア相互運用性がどの程度示されるかである。システム全体の性能評価に加え、オンプレミス機の仕様、導入時期、費用、採用組織が具体化するかも判断材料となる。クラウド側では、Libraが計画通り2028年に提供されるか、利用先となるクラウド事業者と運用条件が明らかになるかが注目点である。 ✍️ Quantum Indexの視点 今回の発表で重要なのは、QuEraが将来の耐故障量子コンピュータを、クラウド経由で遠隔利用する形だけでなく、HPCセンターや研究機関の施設内に設置し、既存のスーパーコンピュータと直接連携させる形でも提供しようとしている点にある。協業相手のHPE（Hewlett Packard Enterprise）は、Crayブランドを展開するスーパーコンピュータ大手であり、QuEraはその既存HPC基盤への統合経路を確保しようとしている。両社は統合テストベッド、ソフトウェア相互運用、ハイブリッドアルゴリズム、システム全体の性能評価までを協業範囲としている。 こうした動きはQuEraだけではない。DiraqとDell Technologiesも、QPUQPU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HPCクラスターを近接配置し、低遅延接続や計算タスクの振り分けを検証（https://quantumindex.jp/diraq-dell-hybrid-quantum-classical-hpc/）している。さらにQuantum MachinesはNVIDIAのCUDA-Q、NVQLinkを使い、CPU・GPU・量子制御装置・QPUを低遅延で一体制御する実行基盤（https://quantumindex.jp/quantum-machines-cuda-q-nvqlink-hybrid-execution/）を示している。量子コンピュータを独立した計算機として使うのではなく、CPUやGPUと同様に大規模計算基盤の中の一つのアクセラレーターとして扱う方向が、ハードウェア、制御、ソフトウェアの各層で具体化し始めている。 アプリケーション側でも同じ方向性が見える。Cleveland Clinic、理研、IBMは、量子プロセッサとスーパーコンピュータを組み合わせた化学計算（https://quantumindex.jp/cleveland-clinic-riken-ibm-gordon-bell-finalists-2026/）で1万2,635原子のタンパク質系を扱い、2026年のゴードン・ベル賞最終候補となった。一方、planqcなどが参加するQIAPOでは、最適化問題の一部を量子計算に担わせ、残りを古典計算で処理する構成を研究（https://quantumindex.jp/planqc-qiapo-hybrid-optimization-grant/）している。方式や成熟度は異なるものの、共通しているのは「量子だけで全部を解く」のではなく、量子が有効な部分だけを既存計算基盤へ組み込む発想である。 ただし、今回の協業は、すでに実用的な耐故障量子コンピュータが存在し、それをHPE Crayへ接続する取り組みではない。QuEraが2028年の提供を計画するLibraを含め、FTQCFTQCFault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。はなお将来のシステムである。今回進めるのは、そうした量子コンピュータが実現した段階で、既存のHPC基盤とどのように接続し、ジョブ管理やデータ転送、古典・量子間の処理分担を成立させるかを先行して検証する取り組みと見るべきだ。 システム状況位置付け物理量子ビット物理量子ビットPhysical Qubit量子プロセッサ上で実際に作られ、操作される個々の量子ビット。論理量子ビットを構成するためにも使われる。QI補足搭載数が多くても、そのまま実用計算能力を意味しない。誤り率や接続性、論理量子ビットに必要な個数も重要になる。論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。実用性能を示す主な指標Aquila2022年稼働NISQNISQNoisy Intermediate-Scale Quantum / NISQ誤り訂正が十分でない、数十〜数千規模程度のノイズを含む量子デバイスや、その技術段階を表す呼称。QI補足厳密な量子ビット数で区切られる分類ではない。FTQC以前の装置を広く指すため、具体的なエラー率や実行可能な回路を見る必要がある。・アナログ256―物理量子ビット規模Gemini2025年稼働ゲート型／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。テストベッド260100未満のテスト環境2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。ゲート忠実度ゲート忠実度Gate Fidelity / Quantum Gate Fidelity量子ゲート操作が、理想的な操作にどれだけ近く実行できたかを示す精度の指標。QI補足高いほど一般に良いが、測定方法や1量子ビット・2量子ビットゲートで値は異なる。比較時は評価条件も確認したい。99.2％、QEC検証Libra2028年予定Megaquop級・耐障害型10,000超256論理エラー率10⁻⁶、約100万論理演算を目標Next Gen2028～29年予定Gigaquop級・耐障害型20,000超1,000超論理エラー率10⁻⁹、約10億論理演算を目標 NETWORKQuEraを取り巻く業界ネットワークを見る →（/qi-network/） 関連記事 ・QuEraとZapata Quantumが提携、耐障害量子計算向けアプリケーションを共同検証へ（https://quantumindex.jp/quera-zapata-quantum-application-partnership/） ・USA Rare Earth、Pasqal、Riven Systemsが提携　量子機械学習でレアアース分離のユースケース探索（https://quantumindex.jp/pasqal-quantum-machine-learning-rare-earth-separation/） ・InfleqtionとCisco、分散型量子システムを共同研究　量子計算・メモリー・センサーをネットワーク接続（https://quantumindex.jp/infleqtion-cisco-networked-quantum-collaboration/） 出典 発表元の記事を読む（https://www.quera.com/press-releases/quera-computing-collaborates-with-hpe-to-bring-fault-tolerant-quantum-computing-to-on-premises-hpc-environments） 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 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QuEra ComputingとHPEは、中性原子方式中性原子方式中性原子量子コンピューター / Neutral Atom Quantum Computer / Neutral-Atom Quantum Computing電荷を持たない原子をレーザーなどで捕捉・配列し、その量子状態を量子ビットとして利用する量子計算方式。QI補足多数の原子を規則的に配置しやすい点が特徴。性能比較では原子数だけでなく、ゲート忠実度や再配置、損失率も確認したい。の耐故障量子コンピューティングシステムをHPE Crayスーパーコンピューティング基盤へ統合するために協業する。オンプレミスのHPC環境で量子・古典ハイブリッド処理を可能にし、クラウド利用と組み合わせた導入経路を提供する方針である。

発表概要

両社は、HPCセンター、国立研究所、企業を対象に、QuEraの量子システムを既存のスーパーコンピューティング環境へ組み込む構想を示した。古典HPCが大規模な計算を担い、量子システムが古典計算古典計算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。では扱いにくい一部の処理を受け持つ構成を想定する。 協業範囲には、統合テストベッドの構築、ハイブリッドアルゴリズムの共同設計、ソフトウェアの相互運用、システムレベルの性能評価が含まれる。オンプレミス導入は、データ所在や主権上の要件、既存ワークフローとの密接な連携を必要とする組織を主な対象とする。 QuEraは、HPE経由のオンプレミス導入と、大手クラウド事業者経由のクラウドアクセスを補完的な経路と位置付ける。クラウド上でアプリケーションや運用ノウハウを蓄積した後にオンプレミスへ移行する運用や、設備導入までの期間および需要超過時にクラウドを利用する運用を想定している。 クラウド向けには、256超の論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。を備え、約100万回の信頼性ある論理演算を想定するmegaquop級システム「Libra」を2028年に提供する計画である。オンプレミス経路では将来的なgigaquopシステムの可能性にも言及したが、導入時期や仕様は明らかにしていない。

重要ポイント

• QuEraの中性原子型耐故障量子システムを、HPE Crayスーパーコンピューティング基盤と統合する計画である。
• 統合テストベッド、ハイブリッドアルゴリズムの共同設計、ソフトウェア相互運用性、システム性能評価に取り組む。
• データ所在や主権上の要件、既存HPCとの密結合を必要とするオンプレミス用途を想定する。
• クラウド利用とオンプレミス導入を併用できる運用モデルを提示した。
• 256超の論理量子ビットを持つ「Libra」は、2028年のクラウド提供を目標としている。

技術・事業上の意味

技術面では、耐故障量子計算を単独の設備としてではなく、HPCと連携するシステムとして設計・評価する点に意味がある。量子・古典間のソフトウェア連携や処理分担、システム全体の性能が実用性を左右すため、統合テストベッドと性能ベンチマークは構想を具体化する重要な工程となる。 事業面では、クラウドに加えてオンプレミスという導入経路を提示し、データ所在や主権上の制約を持つ組織にも選択肢を広げる狙いがある。一方、実際の性能、導入コスト、顧客、提供地域、クラウド事業者は発表されておらず、現時点では統合計画と将来構想の段階である。

今後の注目点

次の焦点は、統合テストベッドで量子・古典間の接続やソフトウェア相互運用性がどの程度示されるかである。システム全体の性能評価に加え、オンプレミス機の仕様、導入時期、費用、採用組織が具体化するかも判断材料となる。クラウド側では、Libraが計画通り2028年に提供されるか、利用先となるクラウド事業者と運用条件が明らかになるかが注目点である。

✍️ Quantum Indexの視点

今回の発表で重要なのは、QuEraが将来の耐故障量子コンピュータを、クラウド経由で遠隔利用する形だけでなく、HPCセンターや研究機関の施設内に設置し、既存のスーパーコンピュータと直接連携させる形でも提供しようとしている点にある。協業相手のHPE（Hewlett Packard Enterprise）は、Crayブランドを展開するスーパーコンピュータ大手であり、QuEraはその既存HPC基盤への統合経路を確保しようとしている。両社は統合テストベッド、ソフトウェア相互運用、ハイブリッドアルゴリズム、システム全体の性能評価までを協業範囲としている。

こうした動きはQuEraだけではない。DiraqとDell Technologiesも、QPUQPU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HPCクラスターを近接配置し、低遅延接続や計算タスクの振り分けを検証している。さらにQuantum MachinesはNVIDIAのCUDA-Q、NVQLinkを使い、CPU・GPU・量子制御装置・QPUを低遅延で一体制御する実行基盤を示している。量子コンピュータを独立した計算機として使うのではなく、CPUやGPUと同様に大規模計算基盤の中の一つのアクセラレーターとして扱う方向が、ハードウェア、制御、ソフトウェアの各層で具体化し始めている。

アプリケーション側でも同じ方向性が見える。Cleveland Clinic、理研、IBMは、量子プロセッサとスーパーコンピュータを組み合わせた化学計算で1万2,635原子のタンパク質系を扱い、2026年のゴードン・ベル賞最終候補となった。一方、planqcなどが参加するQIAPOでは、最適化問題の一部を量子計算に担わせ、残りを古典計算で処理する構成を研究している。方式や成熟度は異なるものの、共通しているのは「量子だけで全部を解く」のではなく、量子が有効な部分だけを既存計算基盤へ組み込む発想である。

ただし、今回の協業は、すでに実用的な耐故障量子コンピュータが存在し、それをHPE Crayへ接続する取り組みではない。QuEraが2028年の提供を計画するLibraを含め、FTQCFTQCFault-Tolerant Quantum Computing / FTQC量子誤り訂正を用い、物理的なエラーが起きても正しい計算を続けられるようにする、将来の本格的な量子計算の方式。QI補足量子誤り訂正の実証とFTQCの実現は同義ではない。論理エラー率、必要な物理量子ビット数、論理ゲート性能などが重要になる。はなお将来のシステムである。今回進めるのは、そうした量子コンピュータが実現した段階で、既存のHPC基盤とどのように接続し、ジョブ管理やデータ転送、古典・量子間の処理分担を成立させるかを先行して検証する取り組みと見るべきだ。

システム	状況	位置付け	物理量子ビット物理量子ビットPhysical Qubit量子プロセッサ上で実際に作られ、操作される個々の量子ビット。論理量子ビットを構成するためにも使われる。QI補足搭載数が多くても、そのまま実用計算能力を意味しない。誤り率や接続性、論理量子ビットに必要な個数も重要になる。	論理量子ビット論理量子ビットLogical Qubit複数の物理量子ビットと量子誤り訂正を使い、エラーから保護された1つの量子ビットとして扱う情報単位。QI補足「論理量子ビットを作った」だけでFTQCが完成したとは限らない。論理エラー率や演算性能、スケール可能性を確認したい。	実用性能を示す主な指標
Aquila	2022年稼働	NISQNISQNoisy Intermediate-Scale Quantum / NISQ誤り訂正が十分でない、数十〜数千規模程度のノイズを含む量子デバイスや、その技術段階を表す呼称。QI補足厳密な量子ビット数で区切られる分類ではない。FTQC以前の装置を広く指すため、具体的なエラー率や実行可能な回路を見る必要がある。・アナログ	256	―	物理量子ビット規模
Gemini	2025年稼働	ゲート型／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。テストベッド	260	100未満のテスト環境	2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。ゲート忠実度ゲート忠実度Gate Fidelity / Quantum Gate Fidelity量子ゲート操作が、理想的な操作にどれだけ近く実行できたかを示す精度の指標。QI補足高いほど一般に良いが、測定方法や1量子ビット・2量子ビットゲートで値は異なる。比較時は評価条件も確認したい。99.2％、QEC検証
Libra	2028年予定	Megaquop級・耐障害型	10,000超	256	論理エラー率10⁻⁶、約100万論理演算を目標
Next Gen	2028～29年予定	Gigaquop級・耐障害型	20,000超	1,000超	論理エラー率10⁻⁹、約10億論理演算を目標

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