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在高性能计算（HPC）系统上模拟量子电路（QC）已成为基准测试算法和探索大规模量子计算潜力的重要方法——尽管当前量子硬件存在局限性。然而这类模拟通常需要消耗大量资源，必须使用配备数千个计算节点和大内存容量的大型集群。该工作提出了一种端到端框架，既为大规模量子电路提供高效的分区方案，又通过灵活的代码生成器实现可移植解决方案，从而最大限度减少计算节点间的数据移动。通过将量子态与电路分布问题建模为图论问题，研究人员采用接近中心性指标评估量子门重要性，并设计出快速、可扩展的分区方法。最终生成的分区方案能被编译为高度优化的代码，在多种超级计算机上无缝运行，为量子算法模拟的性能与可扩展性研究提供关键洞见。