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混合量子-经典工作流通常需要执行大量在语法上不同但实现相同操作的电路集合，导致大量冗余计算。为解决这一问题，该团队引入了量子电路缓存（Quantum Circuit Cache），这是一种内容可寻址系统，能够检测语义等价性并在不同执行、后端及工作流阶段重用先前计算的结果。该方法结合了ZX-微积分约简与同构不变的Weisfeiler–Leman图哈希，生成确定性电路标识符，从而在支持轻量级LMDB和可扩展Redis部署的分布式缓存中实现常量时间查找。该系统无缝集成到混合HPC工作流中，并在CPU、GPU和QPU环境中保持后端无关性。该工作在MareNostrum 5上使用两种代表性工作负载对系统进行了评估：分布式导线切割和基于差分进化的QAOA优化。在导线切割中，缓存消除了高达91.98%的冗余子电路模拟，在单节点上实现了高达7.0倍的加速，并在大规模下保持优势，其中基于Redis的缓存在高并行度下实现了高达1.6倍的加速。在35量子比特超导QPU上的验证确认了这些优势，在真实硬件上实现了11.2倍的加速。在分布式QAOA优化中，等价感知缓存避免了高达27.6%的电路评估，并在不改变优化算法的情况下持续降低执行成本。在这两种情况下，重用随并发度和电路结构增加，凸显了冗余作为主要系统瓶颈的问题，并证明了该量子电路缓存的有效性。