QPerfect का MIMIQ एमुलेटर अब qBraid के मैनेज्ड API पर उपलब्ध

qBraid के क्वांटम क्लाउड पर डेवलपर अब सर्किट MIMIQ को भेज सकते हैं। MIMIQ बड़े पैमाने का एमुलेटर है जिसे QPerfect ने बनाया है; QPerfect स्ट्रासबर्ग स्थित सॉफ़्टवेयर कंपनी है जिसका पूरा स्वामित्व BTQ Technologies के पास है। QPerfect और qBraid ने 29 अक्टूबर को इस एकीकरण की घोषणा की, और BTQ ने उसी दिन अपनी अलग विज्ञप्ति जारी की।

क्या घोषणा हुई

MIMIQ अब qBraid के मैनेज्ड API के ज़रिए उपलब्ध है: उपयोगकर्ता अपना MIMIQ इन्फ्रास्ट्रक्चर खड़ा किए बिना या QPerfect खाते के बिना qBraid Runtime से जॉब भेजते हैं। दोनों प्रणालियों को जोड़ने वाला प्रोवाइडर प्लगइन Apache License 2.0 के तहत ओपन सोर्स है और QPerfect की ओपन-सोर्स लाइब्रेरी mimiqcircuits-python पर आधारित है। qBraid का कहना है कि उसके प्लेटफ़ॉर्म पर 35,000 से ज़्यादा डेवलपर हैं।

qBraid के दस्तावेज़ों के अनुसार MIMIQ दो डिवाइस के रूप में दिखता है: 32 क्यूबिट की सीमा वाला सटीक स्टेट-वेक्टर एमुलेटर, और मैट्रिक्स प्रोडक्ट स्टेट (MPS) आधारित एमुलेटर जिसकी कोई तय क्यूबिट सीमा नहीं है। अभी qBraid पर MIMIQ चलाने की लागत 0 क्रेडिट है, और चूँकि MIMIQ OpenQASM स्वीकार करता है, qBraid भेजने से पहले Qiskit, Cirq, Braket, pyQuil या pytket में लिखे सर्किट को ट्रांसपाइल करता है। qBraid की घोषणा में जोड़ा गया है कि जॉब qBraid खाते के AI टैब से प्राकृतिक भाषा में भी भेजे जा सकते हैं।

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तकनीकी विवरण

सटीक स्टेट-वेक्टर सिमुलेशन मेमोरी की दीवार से टकराता है, क्योंकि हर नए क्यूबिट के साथ ज़रूरी मेमोरी दोगुनी हो जाती है। MPS विधियाँ क्वांटम अवस्था का संपीड़ित संस्करण सहेजती हैं, जो तब तक संभालने योग्य रहता है जब तक सर्किट में एंटैंगलमेंट सीमित हो। कंपनियों का कहना है कि MPS के अनुकूल सर्किट के लिए MIMIQ हज़ारों क्यूबिट और लाखों गेट तक संभाल सकता है।

qBraid के दस्तावेज़ इस समझौते के बारे में स्पष्ट हैं: अत्यधिक एंटैंगल्ड सर्किट अनुमानित परिणाम दे सकता है, और हर MPS परिणाम बताता है कि वह कितना सटीक है। उपयोगकर्ता रन विकल्पों के ज़रिए बॉन्ड डायमेंशन, ट्रंकेशन सीमा और समय सीमा जैसी सेटिंग्स बदल सकते हैं।

पैमाने का दावा QPerfect के एक तुलनात्मक अध्ययन पर आधारित है, जिसमें 4 से 1,024 क्यूबिट तक के 13 MQTBench सर्किट पर सात एमुलेटर परखे गए। अध्ययन के अनुसार MPS-आधारित एमुलेटर कुल मिलाकर सबसे अच्छे रहे, जिन्होंने पाँच मिनट से कम में 8 बेंचमार्क पूरे 1,024 क्यूबिट आकार पर और 12 बेंचमार्क 100 या अधिक क्यूबिट पर हल किए।

यह क्यों मायने रखता है

तर्क व्यावहारिक है: डेवलपर QPU का समय खर्च करने से पहले असली हार्डवेयर के क़रीब पैमाने पर एल्गोरिदम जाँच सकते हैं, शोर का अध्ययन कर सकते हैं और त्रुटि-सुधार प्रोटोकॉल परख सकते हैं। qBraid के CTO रयान हिल ने सर्किट डिज़ाइन और सुधार करने वाले AI एजेंटों का भी ज़िक्र किया और कहा कि MIMIQ उन्हें "हार्डवेयर छूने से पहले उन सर्किट को चलाने की जगह" देता है।

BTQ के लिए यह सौदा उसकी सहायक कंपनी QPerfect के उत्पाद को डेवलपर्स के बड़े समुदाय तक पहुँचाता है। BTQ के CEO ओलिवियर रूसी न्यूटन ने इसे हार्डवेयर में प्रगति के साथ-साथ क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए सॉफ़्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने का हिस्सा बताया।

किन बातों पर नज़र रखें

अधिक जानकारी के लिए कंपनियाँ 7 दिसंबर 2026 को शिकागो के Microsoft Innovation Hub में होने वाले qBraid Quantum Developer Day और 8–10 दिसंबर के Q2B26 x Chicago Quantum Summit की ओर इशारा करती हैं। उपयोग का स्तर, और क्या MIMIQ qBraid पर मुफ़्त बना रहता है, यह दिखाएगा कि बड़े पैमाने के एमुलेशन की कितनी माँग है। The Quantum Insider ने 2 नवंबर को BTQ की विज्ञप्ति दोबारा प्रकाशित की।