QUANTUM STRATEGIC PLAN

Evolving the Dual Approach: Classical HPC meets Quantum Reality.

The Next Evolution

Im Kontext des Malgukke Computing Dual Approach stellt die Integration von Quantum Computing die nächste Evolutionsstufe dar. Hier geht es um die Lösung von Problemen, die für herkömmliche HPC-Systeme unlösbar (NP-schwer) sind.

Quantum-Ready Planning: Strategie & Design

Wir betrachten Quantum als Quantum-Classical Hybrid-Workflow. In der Planungsphase definieren wir, wie QPUs spezifische Industrieanforderungen ergänzen können.

Tailored Quantum Strategy

Branchenspezifische QUBO-Optimierung für Logistik, Chemie und Finance.

Resource Allocation

Identifikation von Workload-Teilen für Blackwell GPUs vs. Quantum Gate-Systeme.

Migration Roadmap

Dieser strategische Übergang sichert Ihre IT-Investitionen ab.

Phase Technologie Rolle von Malgukke
1. GPU Basis Blackwell Cluster & cuQuantum Emulation von Q-Schaltkreisen auf GPUs.
2. Hybrid Pilot NISQ Hardware & VQE Cloud-Quantum Access & Code Optimierung.
3. Native Integration Fault-Tolerant Quantum Volle Integration in den HPC-Stack via Slurm.

Technical Blueprint (Python)

Dank PennyLane und cuQuantum ist der Code-Wechsel zwischen Simulation (Blackwell) und Hardware minimal:

import pennylane as qml
# Simulation auf Blackwell GPUs
dev = qml.device("lightning.gpu", wires=4)

@qml.qnode(dev, interface="torch")
def quantum_molecular_circuit(inputs, weights):
    # 1. Daten-Encoding
    qml.AngleEmbedding(inputs, wires=range(4))
    # 2. Variational Layer
    qml.StronglyEntanglingLayers(weights, wires=range(4))
    return qml.expval(qml.PauliZ(0))

Readiness Audit

Vermeiden Sie technologische Sackgassen durch unser Experten-Audit.

  • Algorithmic Profiling
  • Hybrid Readiness Score
  • Blackwell vs. Simulator Bench
Deliverables:

Zeitplan (1-5 Jahre), Hardware-Empfehlung (Ionenfallen vs. Supraleiter), Budget-Plan.

Audit anfragen

📑 Technical Data Sheet

A. Rechenkern & Algorithmik

Ist Ihr Problem NP-schwer? Skalierung $O(2^N)$? Wir identifizieren isolierte Rechenkerne für Q-Simulationen.

B. Software-Ökosystem

Kompatibilitätscheck für PyTorch, TensorFlow, JAX und Kubernetes-Orchestrierung.

C. Infrastructure Baseline

GPU-VRAM Auslastung (Blackwell) & Latenz-Toleranz für Cloud-Quantum Anbindungen.

D. Compliance & Security

Datensensitivität & Air-Gapped Requirements für hybride Workflows.