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Installer CUDA-Q et écrire des noyaux quantiques v1.0.0

Utilisez cette ressource pour installer CUDA-Q, choisir une cible de simulation et écrire un noyau quantique en Python

Nouveau

  • 537 téléchargements
  • 207 mentions J'aime
  • 125 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install quantum-kernel-setup-guide

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous oriente selon votre besoin : installation, premiers noyaux, simulation GPU ou CPU, accès à un QPU ou applications intégrées. Pour un portage depuis Qiskit, il renvoie vers la skill dédiée.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Installer CUDA-Q et écrire des noyaux quantiques »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : menu et routage selon la demande
  • references/onboarding.md : prise en main et installation
  • references/authoring.md : écriture des noyaux

Pour qui

  • Vous découvrez CUDA-Q et voulez un premier noyau qui fonctionne
  • Vous hésitez entre simulation GPU et simulation CPU

Pas pour qui

    Étiquettes

    • cuda-q
    • quantique
    • simulation
    • noyau
    • gpu

    À propos

    Vous dites

    « Installe CUDA-Q et écris un premier noyau qui crée une paire de qubits intriqués. »

    Carte de la skill « Installer CUDA-Q et écrire des noyaux quantiques »

    Skill publiée par CUDA-Q Team <cuda-quantum@nvidia.com> sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de installer CUDA-Q, choisir une cible de simulation et écrire un noyau quantique en Python
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md9,3 Ko
    • evals/config.yml1 Ko
    • evals/EVAL.md2 Ko
    • evals/evals.json9,3 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/authoring.md20,1 Ko
    • references/onboarding.md8,2 Ko
    • skill-card.md3,9 Ko
    • SKILL.md5 Ko
    • skill.oms.sig5,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    CUDA-Q Team <cuda-quantum@nvidia.com>
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/cudaq-guide
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « cudaq-guide » (CUDA-Q Team <cuda-quantum@nvidia.com>, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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