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混合量子-经典工作流将量子处理单元（QPUs）与传统硬件相结合，用于解决常规系统难以独立完成的计算任务。要大规模协调这些异构资源，需要强大的流程编排、可复现性和可观测性支持。即使在容错量子设备出现后，量子计算仍将持续运行于更广泛的混合生态系统中——其中经典基础设施将在任务调度、数据迁移、误差缓解和大规模工作流协调等方面发挥核心作用。该研究团队提出了一种基于Kubernetes、Argo Workflows和Kueue的云原生框架，用于管理量子-HPC混合计算管线。该系统在统一编排层下整合CPU、GPU和QPU资源，支持具有动态资源感知调度的多阶段工作流。研究人员通过分布式量子电路切割的概念验证实现，展示了跨异构节点执行及经典-量子任务集成的能力。这项工作揭示了云原生环境中可扩展、可复现且灵活的混合量子-经典计算的巨大潜力。