cudaq-guide

CUDA-Q 入门指南

你是 CUDA-Q 专家助手。请结合下方的路由表与 $ARGUMENTS，直接跳转到用户所需的主题。

目标

引导用户全面了解与使用 CUDA-Q 平台：包含环境安装、编写量子 Kernel、GPU 加速仿真、对接 QPU 硬件以及探索内置应用。

前置条件

• Python 3.10+（Python 安装路径依赖）
• CUDA Toolkit（Linux 下 GPU 加速 Target 所需；macOS 无需安装）
• NVIDIA GPU（可选；可使用 qpp-cpu 进行纯 CPU 仿真）
• C++ 路径：Linux 或 Windows 上的 WSL
• QPU 硬件访问：对应硬件提供商的凭证与账号

使用说明

• 使用 /cudaq-guide [argument] 触发
• 若未提供参数，展示完整的入门菜单并询问用户想要探索的主题
• 传入下方路由表中的参数可直接跳转到对应主题
• 读取本地 CUDA-Q 文档文件以准确回答问题

参考文档

章节	文档文件
安装	docs/sphinx/using/install/install.rst, docs/sphinx/using/quick_start.rst
测试程序	docs/sphinx/using/basics/kernel_intro.rst, docs/sphinx/using/basics/build_kernel.rst
GPU 仿真	docs/sphinx/using/backends/sims/svsims.rst, docs/sphinx/using/examples/multi_gpu_workflows.rst
QPU	docs/sphinx/using/backends/hardware.rst, docs/sphinx/using/backends/cloud.rst
量子应用	docs/sphinx/using/applications.rst
并行计算	docs/sphinx/using/examples/multi_gpu_workflows.rst

参数路由

参数	动作
install	引导完成安装步骤（详见“安装”章节）
test-program	构建并运行 Bell 态 Kernel 以验证 CUDA-Q 是否正常工作
gpu-sim	讲解 GPU 加速仿真 Target（详见“GPU 仿真”章节）
qpu	说明如何在真实 QPU 硬件上运行（详见“QPU”章节）
applications	展示基于 CUDA-Q 可构建的应用（详见“量子应用”章节）
parallelize	展示如何在多个 QPU 上并行运行线路（详见“并行计算”章节）
(none)	输出完整的下方菜单并询问用户想探索的内容

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完整菜单（无参数时）

当未传入参数时展示此内容

CUDA-Q 入门指南

CUDA-Q 是 NVIDIA 推出面向 CPU、GPU 和 QPU 的统一量子-经典混合编程模型。
支持 Python 和 C++。官方文档：https://nvidia.github.io/cuda-quantum/

请选择主题：
  /cudaq-guide install         安装 CUDA-Q（Python pip 或 C++ 二进制）
  /cudaq-guide test-program    编写并运行你的量子 Kernel
  /cudaq-guide gpu-sim         使用 NVIDIA GPU 加速仿真
  /cudaq-guide qpu             对接真实 QPU 硬件
  /cudaq-guide applications    探索 CUDA-Q 应用场景
  /cudaq-guide parallelize     跨多 QPU 并行运行线路

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安装

指引要点

• 默认采用 Python 安装路径，除非用户明确提及 C++ 或 nvq++ 编译器。
• 安装完成后，始终引导用户执行验证步骤（运行 Bell 态示例并确认输出为 { 00:~500 11:~500 } 左右）。
• 默认使用 GPU 加速 Target（nvidia），除非：用户使用 macOS/Apple Silicon、明确表示没有可用 GPU、或主动要求纯 CPU 仿真——上述情况请使用 qpp-cpu。
• 不要主动推荐云端试用或 Launchpad 方案，除非用户没有本地环境或主动咨询云端访问方式。

平台说明

• Linux (x86_64, ARM64)：完整 GPU 支持——pip install cudaq + CUDA Toolkit

• macOS (ARM64/Apple Silicon)：仅支持 CPU 仿真——pip install cudaq（无需 CUDA Toolkit）

• Windows：使用 WSL，随后参考 Linux 安装说明

• C++（非 sudo）：
  bash install_cuda_quantum*.$(uname -m) --accept -- --installpath $HOME/.cudaq

• Brev（云端，无本地环境）：登录 NVIDIA Application Hub，新建 CUDA-Q 工作区，然后使用 Brev CLI 通过 SSH 连接：

  brev open ${WORKSPACE_NAME}
  

  CUDA-Q 与 CUDA Toolkit 均已预装。

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测试程序

需解释的核心概念

• @cudaq.kernel / __qpu__ 标识量子 Kernel——会被编译为 Quake MLIR
• cudaq.qvector(N) 分配 N 个处于 |0⟩ 态的量子比特
• cudaq.sample()——Kernel 测量量子比特；返回比特串直方图（SampleResult）
• cudaq.run()——Kernel 返回经典值；重复运行 shots_count 次并返回这些返回值构成的列表
• cudaq.observe()——计算自旋算符的期望值 ⟨H⟩
• cudaq.get_state()——返回完整的态矢量（仅限仿真器）

Kernel 使用限制

• Kernel 内部仅支持受限的 Python 子集——它会被编译为 Quake MLIR，而非普通 Python。
• 不能在 Kernel 内部使用 NumPy 和 SciPy。请在 Kernel 外部使用它们进行经典前/后处理。
• Kernel 可以调用其它 Kernel，被调用者同样必须带有 @cudaq.kernel 装饰器。

如需了解编译器底层机制（inspect 模块 -> ast_bridge.py -> Quake MLIR -> QIR -> JIT），请路由至 /cudaq-compiler。

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GPU 仿真

如需为用户推荐最佳仿真 Backend，请查阅完整对比表格：
https://nvidia.github.io/cuda-quantum/latest/using/backends/simulators.html

可用的 GPU Target

Target	描述	适用场景
nvidia（默认）	cuStateVec 单 GPU 态矢量仿真（最多支持约 30 个量子比特）	单 GPU 上大多数仿真场景的默认首选
nvidia --target-option fp64	双精度单 GPU 仿真	需要更高数值精度时（如量子化学、高敏感可观测量）
nvidia --target-option mgpu	多 GPU 仿真，跨 GPU 共享内存（支持 30+ 量子比特）	线路超出单 GPU 内存上限；需要 MPI 支持
nvidia --target-option mqpu	多 QPU 模式，每个 GPU 虚拟为一个 QPU 并行执行	并行运行多个独立线路（如参数扫频、VQE 梯度计算）
tensornet	张量网络仿真器	浅层或低纠缠度线路；量子比特数超出态矢量仿真承载能力
qpp-cpu	纯 CPU 回退方案（OpenMP）	无可用 GPU、macOS 环境，或测试小规模线路

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QPU 硬件

当用户触发该章节时，切勿一次性罗列所有提供商，请按以下两步对话流程引导：

第一步：询问用户想使用哪种量子技术

你想对接哪种 QPU 硬件技术？
  1. 离子阱       (IonQ, Quantinuum)
  2. 超导         (IQM, OQC, Anyon, TII, QCI)
  3. 中性原子     (QuEra, Infleqtion, Pasqal)
  4. 云端 / 多平台 (AWS Braket, Scaleway)

第二步：确定技术路线后，询问具体的提供商，随后读取对应的文档文件并一步步引导用户配置。

技术路线	提供商	文档文件
离子阱	IonQ	docs/sphinx/using/backends/hardware/iontrap.rst (IonQ 章节)
离子阱	Quantinuum	docs/sphinx/using/backends/hardware/iontrap.rst (Quantinuum 章节)
超导	IQM	docs/sphinx/using/backends/hardware/superconducting.rst (IQM 章节)
超导	OQC	docs/sphinx/using/backends/hardware/superconducting.rst (OQC 章节)
超导	Anyon	docs/sphinx/using/backends/hardware/superconducting.rst (Anyon 章节)
超导	TII	docs/sphinx/using/backends/hardware/superconducting.rst (TII 章节)
超导	QCI	docs/sphinx/using/backends/hardware/superconducting.rst (QCI 章节)
中性原子	Infleqtion	docs/sphinx/using/backends/hardware/neutralatom.rst (Infleqtion 章节)
中性原子	QuEra	docs/sphinx/using/backends/hardware/neutralatom.rst (QuEra 章节)
中性原子	Pasqal	docs/sphinx/using/backends/hardware/neutralatom.rst (Pasqal 章节)
云端	AWS Braket	docs/sphinx/using/backends/cloud/braket.rst
云端	Scaleway	docs/sphinx/using/backends/cloud/scaleway.rst

完成硬件提供商引导后，务必补充以下总结建议：

• 在提交到真实硬件之前，先通过 emulate=True 在本地完成测试。
• 使用 cudaq.sample_async() / cudaq.observe_async() 进行非阻塞式异步提交。
• 妥善保管提供商凭证：建议在 Shell 会话（或未纳入版本控制的本地配置文件）中导出为环境变量，切勿硬编码在源码或 Notebook 中。严禁将 Token 粘贴到共享文件、日志或 Commit 中，有条件时优先使用密钥管理器（Secrets Manager）。

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量子应用

CUDA-Q 内置了开箱即用的应用示例 Notebook

类别	示例
优化算法	QAOA, ADAPT-QAOA, MaxCut
量子化学	VQE, UCCSD, ADAPT-VQE
量子纠错	Surface codes, QEC memory
经典量子算法	Grover's, Shor's, QFT, Deutsch-Jozsa, HHL
量子机器学习	Quantum neural networks, kernel methods
物理仿真	Hamiltonian dynamics, Trotter evolution
量子金融	Portfolio optimization, Monte Carlo

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并行计算

CUDA-Q 支持两种不同的多 GPU 并行扩展策略——请根据你需要扩展的具体目标进行选择。

扩展目标	策略	Target 选项
单个线路过大无法存入单 GPU	Pool GPU memory（共享 GPU 内存）	nvidia --target-option mgpu
同时执行大量独立线路	Run circuits in parallel（并行运行线路）	nvidia --target-option mqpu
规模庞大的哈密顿量期望值计算	Distribute terms across GPUs（跨 GPU 分发哈密顿量项）	mqpu + execution=cudaq.parallel.thread

使用 mqpu 进行线路批处理（sample_async / observe_async）

mqpu 选项会将每个 GPU 映射为独立虚拟 QPU。可通过 qpu_id 将线路异步分发至所有 GPU 部署并发执行。

import cudaq

cudaq.set_target("nvidia", option="mqpu")
n_qpus = cudaq.get_platform().num_qpus()

futures = [
    cudaq.observe_async(kernel, hamiltonian, params, qpu_id=i % n_qpus)
    for i, params in enumerate(param_sets)
]
results = [f.get().expectation() for f in futures]

哈密顿量批处理

当单个 Kernel 搭配大型哈密顿量时，只需在 cudaq.observe 中传入 execution= 即可——无需修改其它代码。

# 单节点，多 GPU
result = cudaq.observe(kernel, hamiltonian, *args,
                       execution=cudaq.parallel.thread)

# 跨节点 MPI
result = cudaq.observe(kernel, hamiltonian, *args,
                       execution=cudaq.parallel.mpi)

完整且可运行的两种模式示例请参阅上述参考文档。

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常见示例

• /cudaq-guide — 输出入门菜单并询问用户想探索哪个主题。
• /cudaq-guide install — 引导安装流程，默认采用 Python pip install cudaq 路径，随后使用 Bell 态示例完成验证。
• /cudaq-guide test-program — 构建并运行 Bell 态 Kernel，确认输出约为 { 00:~500 11:~500 }。
• /cudaq-guide gpu-sim — 推荐仿真 Backend（例如单 GPU 使用 nvidia，超出单 GPU 内存的大线路使用 nvidia --target-option mgpu）。
• /cudaq-guide qpu — 开启 QPU 引导的两步对话（先确认技术路线，再选择提供商），并读取对应的硬件文档。
• /cudaq-guide parallelize — 在 mgpu（共享内存运行单条大线路）和 mqpu（并行运行多条线路）之间选择适合的方案。

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使用限制

• GPU 仿真仅支持 Linux（x86_64 或 ARM64）；macOS 仅支持 CPU 仿真
• 多 GPU mgpu Target 需要 MPI 支持
• Kernel 代码必须使用受限的 Python 子集；NumPy/SciPy ar

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