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1. 混合量子经典云计算（HQCC）架构
HQCC架构融合了量子和经典计算资源，是当前量子计算云服务的核心模式。它通过经典云服务接口API接收用户提交的量子电路，将任务分配给量子处理器执行。HQCC具备分布式量子任务处理的潜力，并逐步向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）深度集成方向发展。
2. 量子神经网络混合架构
DeepSeek-M8的量子神经网络混合架构将量子计算的并行性优势与经典算法的稳定性结合。量子部分负责处理复杂计算任务（如模拟物理系统、大规模数据分析），而经典算法负责逻辑控制、数据预处理与后处理。这种协同方式显著提升了计算效率和能效。
3. 量子经典混合算法
量子经典混合算法通过经典计算机处理量子计算机的计算结果，并决定量子计算机的下一步计算。这种方法扩展了量子计算机的计算范围，适用于当前噪声中等规模量子（NISQ）时代的计算需求。
4. 量超协同计算
量超协同计算将量子计算作为经典计算的加速器，通过量子操作系统协调量子和经典计算资源。这种架构可以充分发挥量子设备的潜力，加速计算过程。
5. 量子云平台的异构算力混合计算
量子云平台支持异构算力混合计算，包括门型通用量子计算机与专用机的混合，以及量子计算与各类经典计算架构的混合。这种模式通过任务调度模块将量子和经典计算任务分开执行，并最终合并结果。
6. 优化用户体验与资源分配
量子云平台通过优化用户体验、加速噪声中等规模量子（NISQ）算法研发，以及提升编程框架兼容性，推动量子与经典系统的协同运行。这种优化有助于释放量子计算云平台的潜在优势。
通过以上方式，量子计算与经典云计算架构可以实现高效协同，推动量子计算在各行业的广泛应用与持续创新。
