8 月 24 日午間訊息，近日，京東探索研究院院長陶大程帶領其量子計算研究團隊主要成員杜宇軒、錢揚提出全球首個以經典雲平臺為依託、量子計算裝置為終端的量子並行處理框架 QUDIO（quantum distributed optimization scheme），將可實現充分排程現有量子計算資源去求解超越經典計算的大規模任務。

具體來說，QUDIO 是由一個經典處理器為中心和多個分散式量子處理器形成的量子云構成的，其中經典計算機作為一箇中心節點伺服器，將大規模資料進行高效劃分並且快速分發到雲端的多個量子計算機。每個量子計算機在獲取到資料塊之後獨立處理，同時以一定頻率與其他量子計算機進行通訊，共享模型引數和處理結果，最後將計算結果返回到經典計算機進行彙總和後處理。整個計算過程完全實現在量子云上完成，經典計算機只負責資料的分發與通訊。

據悉，與傳統處理框架相比，QUDIO 將已有的量子計算機結合起來形成量子云，可以充分利用各個量子資源，加速大規模資料處理，有效地緩解了當前量子計算機效能穩定性較差、處理大規模資料迭代時間過長的困境。要知道當前量子計算機受困於經典量子資料有效轉化問題，一次能夠處理的資料有限，通過聯合多臺量子計算機，可以並行處理多條資料。

同時，QUDIO 是一種獨立於具體量子硬體和協議的框架，具有很強的相容性，易於擴充套件到各種光量子計算機、離子阱量子計算機和超導量子計算機，能最大程度地利用現有的量子資源；它利用平行計算和量子計算的加速效能，為自然語言處理、計算機視覺、量子化學、組合優化等領域的大規模問題求解和資料處理提供顯著的執行時間優勢。

據介紹，QUDIO 相較傳統計算還具有耗能低、碳排放量少的優勢。隨著深度學習的資料規模越來越大、模型越來越複雜，傳統處理框架也面臨著處理時間長、耗能高的難題。就拿目前的深度學習模型舉例，比如 BERT 預訓練模型就需要花費 64 塊 GPU 訓練四天，排放大約 1438 磅的二氧化碳。如使用 QUDIO 就可以充分利用量子計算的儲存和加速優勢，用相較傳統計算更少的耗能和碳排放量，為各個行業的智慧計算賦能，為大規模社會計算的實現提供算力保障，有助於實現碳中和的目標。

京東探索研究院演算法科學家杜宇軒表示，QUDIO 將為未來實現以量子網際網路為以託、通用量子計算機為終端的全量子云平臺打下了堅實的基礎。

京東探索研究院院長陶大程認為，QUDIO 所具有的高效計算優勢可為智慧化社會供應鏈提供實時計算保障，有望打破目前的資料線上採集-資訊離線提取的處理模式，提高供應鏈各個環節的反應速度，有效應對大規模使用者請求的集中處理，未來將進一步增強保障京東數智化社會供應鏈服務的可靠性、智慧性和快速性。