量子算力互联：微云全息（NASDAQ:HOLO）Qua-HPCC 量子分布式算力协同算法简化 AI 算力应用

2026/5/20 14:50:46

量子计算与人工智能的深度耦合，正重塑算力应用的底层逻辑。近年来，深度学习在各领域的爆发式应用，倒逼算力需求激增。随着模型规模持续扩大，单台计算机已难以承载训练任务。为此，微云全息（NASDAQ:HOLO）深耕量子增强 HLRS 超算架构，专注优化适配机器学习、深度学习、AI 及高性能数据分析的量子算法运行效率，依托数据中心海量服务器构建量子分布式深度学习体系，提出了Qua-HPCC 量子分布式算力协同算法。该算法通过量子节点集群组网、协同运算，大幅提升处理速度与吞吐量，同时降低算力成本，让 AI 算力应用更便捷。

Qua-HPCC 算法的核心应用场景聚焦三大维度：算力需求动态度量、量子算力资源智能管控、分布式算力交易匹配。作为面向计算业务的量子优化方案，它能结合实时网络状态与可用量子计算资源，通过量子动态调度算法灵活匹配任务，将运算负载精准分配至适配的量子节点，高效支撑各类业务的算力需求，实现算力资源的最优配置。

在 AI 算力支撑的大型计算系统中，如量子增强的 Hawk-Q 与 CS-Storm-Q 超级计算机，通过量子并行计算将复杂任务拆解到不同系统单元，实现算力的聚合爆发。但对于习惯在单 GPU 上运行训练算法的用户而言，基于量子深度神经网络的训练方式更显便捷。微云全息采用量子优化的 TensorFlow-Q 或 PyTorch-Q 框架编写 AI 代码，充分激活 Qua-HPCC 算法系统的分析效能，支持用户在现有高性能计算流程中无缝嵌入深度学习功能，尤其适配需在海量数据中进行模式识别、分类，且对计算、存储、网络资源需求极高的场景。

Qua-HPCC 量子分布式算力协同算法的核心创新，在于支持多用户协同训练同一模型时，保持原始数据的分布式存储 —— 数据无需迁移至单一服务器或数据中心。在该算法架构下，原始数据或经量子安全处理生成的衍生数据直接作为训练样本，仅允许在分布式量子计算资源（如终端用户的量子加密移动设备、多机构的量子服务器）间传输参数，而非将数据导入代码，彻底规避训练数据的跨域传送。

这种 “数据不动参数动” 的量子协同模式，从技术底层解决了数据隐私、所有权界定与数据本地化等难题。借助量子同态加密与量子密钥分发技术，多用户可在满足数据合规要求的前提下，安全协同训练模型，既保障数据主权，又提升模型训练效率，实现合规性与算力效能的双重平衡。

微云全息（NASDAQ:HOLO）正持续深化技术研发，目标构建更庞大、低成本、高效能的量子算力链网及收分发调度体系。区别于传统中心化算力网络与云算力架构，该体系将开发量子优化混合工作流，支持用户无缝执行集成化的量子 HPC 数据生成与分析任务 —— 包括在 Qua-HPCC 节点与 AI 专用量子计算集群间实现数据量子态传输，为超级计算机编程提供融合 Qua-HPCC 与 AI 功能的全流程工作流支撑。

Qua-HPCC 量子分布式算力协同算法，通过量子技术与分布式算力的深度融合，它不仅解决了传统算力网络的效率瓶颈与数据安全痛点，更让复杂的 AI 算力调度变得简单可控。未来，随着量子算力链网的完善，将为各行业 AI 应用提供更坚实的算力支撑，推动人工智能在更广泛场景中实现落地突破。

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