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具体来说，QUDIO是以经典处理器为中心，多个分布式量子处理器组成的量子云经典计算机作为中心节点服务器，高效分割大规模数据，并快速分发到云中的多个量子计算机每台量子计算机独立处理数据块，以一定频率与其他量子计算机通信，共享模型参数和处理结果，最后将计算结果返回经典计算机进行总结和后处理整个计算过程完全在量子云上实现，经典计算机只负责数据分发和通信

根据消息显示，与传统处理框架相比，QUDIO结合现有量子计算机组成量子云，可以充分利用各种量子资源，加速大规模数据处理，有效缓解处理大规模数据性能稳定性差，迭代时间长的困境需要知道的是，目前的量子计算机存在经典量子数据有效转换的问题，一次可以处理的数据是有限的通过组合多台量子计算机，可以并行处理多条数据

同时，QUDIO是独立于特定量子硬件和协议的框架，兼容性强，易于扩展到各种光量子计算机，离子阱量子计算机和超导量子计算机，能够最大限度地利用现有量子资源，它利用了并行计算和量子计算的加速性能，为自然语言处理，计算机视觉，量子化学，组合优化等领域的大规模问题求解和数据处理提供了显著的运行时优势。

据介绍，QUDIO与传统计算相比，具有能耗低，碳排放少的优点伴随着深度学习数据规模的不断扩大和模型复杂度的不断增加，传统的处理框架也面临着处理时间长，能耗高等问题以目前的深度学习模式为例例如，BERT预训练模型需要64个GPU训练四天，排放约1438磅二氧化碳如果使用QUDIO，可以充分利用量子计算的存储和加速优势，用比传统计算更少的能耗和碳排放赋能各行业智能计算，为实现大规模社交计算提供计算能力保障，助力实现碳中和目标