cudaq-guide

CUDA-Q ガイド

目的

CUDA-Q のインストール、基本的なカーネル、GPU シミュレーションターゲット、 QPU アクセス、組み込みアプリケーション、マルチ GPU 実行、Python @cudaq.kernel の作成について、ユーザーを案内します。Qiskit から CUDA-Q への移植については、 代わりに cudaq-importing スキルを使用してください。

前提条件

• Python CUDA-Q ワークフローには Python 3.10 以降が必要です。
• Linux で GPU アクセラレーションターゲットを使用するには、CUDA Toolkit と NVIDIA GPU が必要です。
• CPU のみのシミュレーションは qpp-cpu で利用できます。macOS は CPU のみです。
• C++ ワークフローには Linux または WSL と C++20 が必要です。
• QPU ワークフローには、プロバイダー固有の認証情報とアカウントが必要です。

手順

• /cudaq-guide [argument] で呼び出します。
• 引数が指定されていない場合は、オンボーディングメニューを表示して、ユーザーが希望するトピックを尋ねます。
• 関連するリファレンスファイルを選ぶには、以下のルーティング表を使用します。
• 特定の CUDA-Q バージョンやバックエンドの動作に回答が依存する場合は、ローカルの CUDA-Q ドキュメントファイルを読みます。
• このスキルでは Qiskit の移植に関する質問には回答せず、cudaq-importing を使用してください。

引数によるルーティング

引数	アクション	リファレンス
install	Python または C++ のインストールと検証を案内します。	references/onboarding.md
test-program	ベル状態カーネルをビルドして実行します。	references/onboarding.md
gpu-sim	GPU、マルチ GPU、テンソルネットワーク、または CPU ターゲットを選択します。	references/onboarding.md
qpu	プロバイダーの選択と、安全な認証情報管理を伴う QPU のセットアップを案内します。	references/onboarding.md
applications	CUDA-Q のアプリケーション分野とノートブックの概要を説明します。	references/onboarding.md
parallelize	mgpu、mqpu、非同期ディスパッチ、または分散 observe を選択します。	references/onboarding.md
author	CUDA-Q Python カーネルを作成し、実行 API を選び、コンパイラーの問題をデバッグします。	references/authoring.md
(none)	以下のメニューを表示して、調べたいトピックを尋ねます。	このファイル

メニュー

CUDA-Q Getting Started

CUDA-Q is NVIDIA's unified quantum-classical programming model for CPUs, GPUs, and QPUs.
Supports Python and C++. Docs: https://nvidia.github.io/cuda-quantum/latest/

Choose a topic:
  /cudaq-guide install         Install CUDA-Q
  /cudaq-guide test-program    Write and run a Bell-state kernel
  /cudaq-guide gpu-sim         Accelerate simulation on NVIDIA GPUs
  /cudaq-guide qpu             Connect to real QPU hardware
  /cudaq-guide applications    Explore what you can build
  /cudaq-guide parallelize     Run across GPUs or QPUs
  /cudaq-guide author          Author @cudaq.kernel Python code

リファレンスファイル

• references/onboarding.md：インストール、テスト プログラム、GPU ターゲット、QPU プロバイダー、アプリケーション分野、並列化 モード、例、プラットフォームのトラブルシューティング。
• references/authoring.md：実行 API、 カーネル言語の制約、サイレント失敗の落とし穴、繰り返し使われるコーディング パターン、リソースメトリクス、デバッグ、検証。

制限事項

• このガイドは CUDA-Q Python/C++ ワークフローを対象とし、作成に関する詳細は CUDA-Q 0.14 および 0.15 で使用されるデコレーターモードの Python API に焦点を当てています。
• GPU およびマルチ GPU のサポートは、ローカル環境での CUDA-Q、CUDA Toolkit、ドライバー、MPI、 ハードウェアの利用可否に依存します。
• QPU アクセスとターゲットのオプションはプロバイダー固有であり、変更される場合があります。操作手順を案内する前に ローカルのドキュメントを確認してください。

トラブルシューティング

• pip install cudaq 後にインポートエラーが発生する： Python 3.10 以降であることと、対応する OS であることを確認します。
• GPU が検出されない： CUDA Toolkit と nvidia-smi を確認し、必要に応じて qpp-cpu に切り替えます。
• カーネルのコンパイルエラー： references/authoring.md を読み、制限されたカーネル言語サブセットを確認します。
• バージョン固有の動作が異なる： cudaq.__version__ を最新のドキュメントと比較し、最新リリースではないインストール済みバージョンのデバッグ時には、関連するドキュメントまたはソースの変更を確認します。
• QPU への送信に失敗する： プロバイダーの認証情報が環境変数またはシークレットマネージャーを通じて設定されており、ハードコードされていないことを確認します。
• ドキュメントの検索に失敗する： 一時的な MCP またはリポジトリ検索の失敗の場合は一度再試行し、その後ローカルのドキュメントまたは CUDA-Q 公式ドキュメントを参照します。