近日，在行业专项测评场景下，清华系清醒异构量子计算团队基于壁仞科技壁砺™系列GPU产品，完成三类主流量子计算框架进行阶段性验证。总体结果显示，在本轮测试范围内，三类框架均完成了基础功能验证，Cirq/qsim、PennyLane/lightning、Qiskit Aer等后端在不同场景中体现出不同程度的加速与可用性，48小时稳定性测试未出现影响结论的异常中断，这意味着国产异构算力已经具备进入量子软件栈的工程基础。
量子计算是21世纪最具战略意义的前沿科技之一，也是全球科技竞争的核心焦点。目前量子计算正处在从实验室研发迈向规模化产业化的关键窗口期，其软件生态也从“能否编写量子线路”走向“能否在真实异构硬件环境中稳定运行”。在量子线路仿真、量子机器学习、变分算法、噪声模拟、量子纠错辅助计算等任务中，GPU已经成为量子软件栈的重要经典算力底座。对于国产GPU而言，能否承接Cirq、PennyLane、Qiskit等主流量子计算框架，不只是一次应用适配测试，更关系到国产异构算力能否进入量子计算工作流。
实现主流量子计算框架的阶段性验证
本轮测评并非只做“能不能启动”的环境验证，而是按照功能、性能、算法、稳定性等维度组织测试。测试覆盖框架安装、后端调用、线路执行、典型算法收敛、QML训练、吞吐表现和长时间运行等环节。
从功能验证结果看，Cirq、PennyLane、Qiskit在本轮测试范围内均完成基础功能验证。Cirq在壁仞科技等平台上均完成30项功能用例测试；PennyLane在壁仞科技等平台上均完成33项功能用例测试；Qiskit在BR10X平台完成11项功能用例测试。
性能测试结果表明，GPU加速并不是在所有框架、所有任务中线性出现，而是高度依赖后端实现和任务结构。Cirq中qsimcirq相比Cirq默认仿真后端表现出明显加速，在壁仞科技等平台上均体现出数量级级别的性能提升；PennyLane中lightning后端相较default.qubit在状态向量仿真、梯度计算和QML训练等场景中体现出明显优势；Qiskit Aer在statevector和MPS等不同仿真方法下，对线路类型、深度和比特数的敏感性较强。
算法测试不仅关注单个量子线路能否执行，更关注完整算法工作流能否闭环。本轮测试中，Cirq侧覆盖了VQE与QNN示例，PennyLane侧覆盖了梯度计算、优化训练与量子机器学习示例，Qiskit侧覆盖了VQE、QAOA、VQC/QML等典型任务。
稳定性测试是本轮测评中需要重点补充的部分。对于严肃测评报告而言，单次运行成功并不足以证明框架适配成熟，长时间连续运行的成功率、异常率、数值稳定性和资源占用变化更能反映工程可用性。
从本轮测评看，在清醒异构技术支持下，壁仞科技等国产GPU已经能够承接Cirq、PennyLane、Qiskit等主流量子计算框架的基础运行和典型任务验证，并在部分仿真与QML场景中体现出明确的性能收益。这说明国产异构算力已经具备进入量子软件栈的工程基础。
更重要的是，这次测评给出了一条可继续推进的路径：国产GPU生态不必从零构建封闭的软件体系，而应优先兼容全球主流量子计算框架，围绕量子仿真、量子机器学习、变分算法、噪声模拟、纠错辅助和量超融合工作流，逐步形成可复现、可比较、可扩展的测评体系。
基于壁仞科技GPU完成适配与测试
清醒异构量子计算团队在壁仞科技壁砺™系列GPU产品完成了以下工作：
一、在BR10X单机多卡环境下，完成了国际上三大主流量子计算框架Cirq/qsim、PennyLane/lightning、Qiskit Aer的适配和测试，包括48小时稳定性测试未出现影响结论的异常中断，从而证明壁仞科技的产品完全可以有效支持开发者在量子计算领域包括量子线路仿真、量子机器学习、变分算法、噪声模拟和量子纠错辅助计算在内任务工作流。
二、在BR10X多机多卡环境下，完成了清醒自研量子视觉大模型（Quantum Vision Transformer - QViT）的训练方案构建与测试；该工作通过引入基于量子压缩（Quantum Compression）的技术方案，实现了经典ViT的参数显著降低和知识密度显著提高。
值得一提的是，壁仞科技计划支持清醒在最新一代芯片上试测NVIDIA最近开源的量子校准模型Ising。
