<a id="Hi-QUBOとは"></a>
# Hi-QUBOとは




:::{container} prog-cpp
**Hi-QUBO** は,組合せ最適化問題をバイナリ変数の多項式（QUBO/HUBO）として定式化・求解するフレームワークです.
制約条件を `cons()` で明示すると,バンドルされたソルバーが制約を満たす解を効率よく探索します.

- **C++ と Python** — C++（[Hi-QUBO](../basic/variables-and-expressions.md)）でもPython（[PyQBPP](../startUp/Hi-QUBO.md)）でも使えます.
- **簡単インストール** — C++は `sudo apt install qbpp`,Pythonは `pip install pyqbpp`.ソースからのビルドは不要です.
- **シンボリックDSL** — 行列のインデックスではなく,数式を書くように最適化モデルを構築.自然なforループで制約を記述することも,ベクトル演算でループなしに記述することもできます.
- **ネイティブ制約** — 制約条件を `cons()` で囲んで宣言すると,制約として特別に処理され,バンドルされたソルバーが制約を満たす解を効率よく探索します.ペナルティ式の重み調整の負担が減り,同じ宣言を厳密ソルバーやMIPソルバーではハード制約として扱えます.詳細は[ネイティブ制約](../basic/constraints.md)（[Python版](../basic/constraints.md)）をご覧ください.
- **次数無制限のHUBO** — 二次だけでなく任意の次数の高次項をサポート.否定リテラル（`~x`）をネイティブにサポートし,$\overline{x}$ を $1-x$ に置き換えることによる項数爆発を回避します.
- **大規模な変数数** — 1つのモデルでバイナリ変数・整数変数をそれぞれ最大 **1,073,741,823** 個（$2^{30}-1$）扱えます.
- **任意精度の整数係数** — ビット数に上限のない整数係数を扱えます.32ビットから数千桁まで,オーバーフローの心配なく計算可能.
- **実数（double）係数** — 整数だけでなく `double` 係数もサポート.式は `double` のまま構築し,求解時に自動で整数ソルバーへスケーリング・量子化され,エネルギーも `double` で返るため,整数バックエンドを意識せず実数で計算できます.
- **3つの内蔵ソルバー** — Easy Solver（高速ヒューリスティック）,Exhaustive Solver（最適性保証付き完全探索）,ABS3（GPU+CPUヒューリスティック）.
- **GPU加速** — 内蔵のABS3ソルバーがGPUリソースをフル活用して並列探索を実行.マルチGPUにも対応.Exhaustive SolverもCUDA GPUを自動的に使用します.
- **CPU並列加速** — すべてのソルバーがマルチコアCPU上でマルチスレッド並列実行されます.
- **実験的なサードパーティソルバー連携** — Gurobi, SCIP, HiGHS, GLPK, CBC, IBM CPLEX, IBM Qiskit Optimization, dimod ExactSolver, Fixstars Amplify, D-Wave Ocean (Advantage / ネイティブ QPU / Leap Hybrid / Neal / Tabu / Steepest), OpenJij, TYTAN-SDK MIKAS, qubovert, Simulated Bifurcation, Google OR-Tools CP-SAT を統一された `Solver.search()` プロトコルで呼び出せます.Gurobi・SCIP・HiGHS・GLPK・CBC は C++（Hi-QUBO）からも利用でき,その他は PyQBPP から利用できます.詳細は [QUBO/HUBO ソルバー](../solver/experimental-solvers.md),[MILP ソルバー](../solver/experimental-solvers.md),[CP ソルバー](../solver/cp-solvers.md) をご覧ください.
- **どこでも実行** — Raspberry PiからノートPC,GPUサーバー,スーパーコンピュータまで.amd64 (x86_64) および arm64 Linux で利用可能.

<a id="Hi-QUBO ソルバー: Easy Solver, Exhaustive Solver, ABS3 Solver"></a>
# Hi-QUBO ソルバー: Easy Solver, Exhaustive Solver, ABS3 Solver
<a id="Easy Solver"></a>
## Easy Solver
* **QUBO/HUBO に最適化されたヒューリスティックソルバー**: マルチコア CPU 上で QUBO/HUBO モデルの解を探索します.
* **マルチスレッド加速**: マルチコアCPU上で並列探索.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.

<a id="Exhaustive Solver"></a>
## Exhaustive Solver
* マルチコア CPU と CUDA GPU 上で QUBO/HUBO 定式化の**全解を列挙**します.
* **最適性保証**: 大域最適解が発見・証明されます.
* **マルチスレッド加速**: マルチコアCPU上で並列探索.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.
* **GPU 加速**: CUDA GPU が利用可能な場合,GPU ワーカーが CPU スレッドと並行して探索に参加します.128ビット整数までの係数で GPU 加速が利用可能で,それ以上の係数は CPU のみで実行されます.

<a id="ABS3 Solver"></a>
## ABS3 Solver
* **マルチコア CPU と CUDA GPU 上のヒューリスティックソルバー**: CPU スレッドと CUDA GPU の両方を使用して QUBO/HUBO インスタンスの解を探索します.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.
* **マルチ GPU スケーリング**: Linux ホスト上の検出されたすべての GPU を使用.128ビット整数までの係数で GPU 加速が利用可能で,それ以上の係数は CPU のみで実行されます.

<a id="ABS3 対応 GPU アーキテクチャ"></a>
### **ABS3 対応 GPU アーキテクチャ**
  - **sm_80** : NVIDIA A100 (Ampere)
  - **sm_86** : NVIDIA RTX A6000, GeForce RTX 3090/3080/3070 (Ampere)
  - **sm_89** : NVIDIA RTX 6000 Ada, GeForce RTX 4090/4080/4070 (Ada)
  - **sm_90** : NVIDIA H100 / H200 / GH200 (Hopper)
  - **sm_100** : NVIDIA B200 / GB200 (Blackwell, データセンター)
  - **sm_120** : GeForce RTX 5090/5080/5070(Ti)/5060(Ti)/5050,RTX PRO 6000/5000/4500/4000/2000 Blackwell (ワークステーション)
  - **検証について**: 上記アーキテクチャの一部のみが実機で検証済みです.

<a id="性能に関する注意"></a>
### **性能に関する注意**
  - パフォーマンスを最大化するため,算術オーバーフローチェックは省略されています.

<a id="ビルド環境"></a>
## ビルド環境
以下の環境を使用して Hi-QUBO をビルドしています.
**Hi-QUBO は Ubuntu 20.04 に限定されません**.Ubuntu 22.04/24.04 およびその他の Linux ディストリビューション（CentOS/RHEL系を含む）でもテスト済みです.
互換性を確保するため,以下のコンポーネントと同じかそれ以降のバージョンをお使いください.
- **オペレーティングシステム**: Ubuntu 20.04.6 LTS
- **C++ 標準**: C++17
- **glibc**: 2.31
- **コンパイラ**: g++ 9.4.0
- **Boost**: 1.81.0
- **CUDA**: 12.8

<a id="Hi-QUBO ライセンス"></a>
# Hi-QUBO ライセンス

無料の **Trial ライセンス**（30日間,10,000変数）は [Hi-QUBO User Portal](https://qubo-plus.github.io/portal/) で取得できます.
Hi-QUBO をインストールしたら `qbpp-license -s` を実行して本日のサインアップコードを取得し,portal で登録すると Trial キーが受け取れます.

ライセンスの有効化,ライセンスの種類,条件の詳細は **[License Management](../licenseManage/license-manage.md)** をご覧ください.

<a id="サードパーティライブラリ"></a>
# サードパーティライブラリ

以下のライブラリは Hi-QUBO の共有ライブラリ (`qbpp_*.so`) にリンクされています：

- **Boost C++ Libraries** — Boost Software License, Version 1.0. <https://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt>
- **xxHash** — BSD 2-Clause License, Copyright © Yann Collet. <https://opensource.org/license/bsd-2-clause/>

<a id="オプションのソルバーバックエンド"></a>
# オプションのソルバーバックエンド

3 つの組み込みソルバーに加え,Hi-QUBO は外部ソルバーへモデルを渡せます.
各ソルバーが受け取るモデルの形でグループ分けしています:

- **[QUBO/HUBO ソルバー](../solver/experimental-solvers.md)** — モデルを直接受け取る（Gurobi, D-Wave, Fixstars Amplify, OpenJij, IBM CPLEX ほか）.
- **[MILP ソルバー](../solver/experimental-solvers.md)** — QUBO を純 MILP に線形化してから渡す（SCIP, HiGHS, GLPK, CBC）.
- **[CP ソルバー](../solver/cp-solvers.md)** — 制約プログラミング（Google OR-Tools CP-SAT）.

各バックエンドは**別途インストール**が必要で,それぞれ独自のライセンスで配布
されています（商用・アカデミックライセンスが必要なものもあります）.これらの
連携は **Experimental** で,仕様（API）は将来予告なく変更される可能性が
あります.ソルバーの全一覧・インストール方法・注意点は上記の各ページを
参照してください.
:::




:::{container} prog-python
**Hi-QUBO** は,組合せ最適化問題をバイナリ変数の多項式（QUBO/HUBO）として定式化・求解するフレームワークです.
制約条件を `cons()` で明示すると,バンドルされたソルバーが制約を満たす解を効率よく探索します.

- **C++ と Python** — C++（[Hi-QUBO](../basic/variables-and-expressions.md)）でもPython（[PyQBPP](../startUp/Hi-QUBO.md)）でも使えます.
- **簡単インストール** — C++は `sudo apt install qbpp`,Pythonは `pip install pyqbpp`.ソースからのビルドは不要です.
- **シンボリックDSL** — 行列のインデックスではなく,数式を書くように最適化モデルを構築.自然なforループで制約を記述することも,ベクトル演算でループなしに記述することもできます.
- **ネイティブ制約** — 制約条件を `cons()` で囲んで宣言すると,制約として特別に処理され,バンドルされたソルバーが制約を満たす解を効率よく探索します.ペナルティ式の重み調整の負担が減り,同じ宣言を厳密ソルバーやMIPソルバーではハード制約として扱えます.詳細は[ネイティブ制約](../basic/constraints.md)（[Python版](../basic/constraints.md)）をご覧ください.
- **次数無制限のHUBO** — 二次だけでなく任意の次数の高次項をサポート.否定リテラル（`~x`）をネイティブにサポートし,$\overline{x}$ を $1-x$ に置き換えることによる項数爆発を回避します.
- **大規模な変数数** — 1つのモデルでバイナリ変数・整数変数をそれぞれ最大 **1,073,741,823** 個（$2^{30}-1$）扱えます.
- **任意精度の整数係数** — ビット数に上限のない整数係数を扱えます.32ビットから数千桁まで,オーバーフローの心配なく計算可能.
- **実数（double）係数** — 整数だけでなく `double` 係数もサポート.式は `double` のまま構築し,求解時に自動で整数ソルバーへスケーリング・量子化され,エネルギーも `double` で返るため,整数バックエンドを意識せず実数で計算できます.
- **3つの内蔵ソルバー** — Easy Solver（高速ヒューリスティック）,Exhaustive Solver（最適性保証付き完全探索）,ABS3（GPU+CPUヒューリスティック）.
- **GPU加速** — 内蔵のABS3ソルバーがGPUリソースをフル活用して並列探索を実行.マルチGPUにも対応.Exhaustive SolverもCUDA GPUを自動的に使用します.
- **CPU並列加速** — すべてのソルバーがマルチコアCPU上でマルチスレッド並列実行されます.
- **実験的なサードパーティソルバー連携** — Gurobi, SCIP, HiGHS, GLPK, CBC, IBM CPLEX, IBM Qiskit Optimization, dimod ExactSolver, Fixstars Amplify, D-Wave Ocean (Advantage / ネイティブ QPU / Leap Hybrid / Neal / Tabu / Steepest), OpenJij, TYTAN-SDK MIKAS, qubovert, Simulated Bifurcation, Google OR-Tools CP-SAT を統一された `Solver.search()` プロトコルで呼び出せます.Gurobi・SCIP・HiGHS・GLPK・CBC は C++（Hi-QUBO）からも利用でき,その他は PyQBPP から利用できます.詳細は [QUBO/HUBO ソルバー](../solver/experimental-solvers.md),[MILP ソルバー](../solver/experimental-solvers.md),[CP ソルバー](../solver/cp-solvers.md) をご覧ください.
- **どこでも実行** — Raspberry PiからノートPC,GPUサーバー,スーパーコンピュータまで.amd64 (x86_64) および arm64 Linux で利用可能.

<a id="Hi-QUBO ソルバー: Easy Solver, Exhaustive Solver, ABS3 Solver"></a>
# Hi-QUBO ソルバー: Easy Solver, Exhaustive Solver, ABS3 Solver
<a id="Easy Solver"></a>
## Easy Solver
* **QUBO/HUBO に最適化されたヒューリスティックソルバー**: マルチコア CPU 上で QUBO/HUBO モデルの解を探索します.
* **マルチスレッド加速**: マルチコアCPU上で並列探索.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.

<a id="Exhaustive Solver"></a>
## Exhaustive Solver
* マルチコア CPU と CUDA GPU 上で QUBO/HUBO 定式化の**全解を列挙**します.
* **最適性保証**: 大域最適解が発見・証明されます.
* **マルチスレッド加速**: マルチコアCPU上で並列探索.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.
* **GPU 加速**: CUDA GPU が利用可能な場合,GPU ワーカーが CPU スレッドと並行して探索に参加します.128ビット整数までの係数で GPU 加速が利用可能で,それ以上の係数は CPU のみで実行されます.

<a id="ABS3 Solver"></a>
## ABS3 Solver
* **マルチコア CPU と CUDA GPU 上のヒューリスティックソルバー**: CPU スレッドと CUDA GPU の両方を使用して QUBO/HUBO インスタンスの解を探索します.
* **任意精度の整数係数**: 任意の大きさの整数係数をサポート.
* **マルチ GPU スケーリング**: Linux ホスト上の検出されたすべての GPU を使用.128ビット整数までの係数で GPU 加速が利用可能で,それ以上の係数は CPU のみで実行されます.

<a id="ABS3 対応 GPU アーキテクチャ"></a>
### **ABS3 対応 GPU アーキテクチャ**
  - **sm_80** : NVIDIA A100 (Ampere)
  - **sm_86** : NVIDIA RTX A6000, GeForce RTX 3090/3080/3070 (Ampere)
  - **sm_89** : NVIDIA RTX 6000 Ada, GeForce RTX 4090/4080/4070 (Ada)
  - **sm_90** : NVIDIA H100 / H200 / GH200 (Hopper)
  - **sm_100** : NVIDIA B200 / GB200 (Blackwell, データセンター)
  - **sm_120** : GeForce RTX 5090/5080/5070(Ti)/5060(Ti)/5050,RTX PRO 6000/5000/4500/4000/2000 Blackwell (ワークステーション)
  - **検証について**: 上記アーキテクチャの一部のみが実機で検証済みです.

<a id="性能に関する注意"></a>
### **性能に関する注意**
  - パフォーマンスを最大化するため,算術オーバーフローチェックは省略されています.

<a id="ビルド環境"></a>
## ビルド環境
以下の環境を使用して Hi-QUBO をビルドしています.
**Hi-QUBO は Ubuntu 20.04 に限定されません**.Ubuntu 22.04/24.04 およびその他の Linux ディストリビューション（CentOS/RHEL系を含む）でもテスト済みです.
互換性を確保するため,以下のコンポーネントと同じかそれ以降のバージョンをお使いください.
- **オペレーティングシステム**: Ubuntu 20.04.6 LTS
- **C++ 標準**: C++17
- **glibc**: 2.31
- **コンパイラ**: g++ 9.4.0
- **Boost**: 1.81.0
- **CUDA**: 12.8

<a id="Hi-QUBO ライセンス"></a>
# Hi-QUBO ライセンス

無料の **Trial ライセンス**（30日間,10,000変数）は [Hi-QUBO User Portal](https://qubo-plus.github.io/portal/) で取得できます.
Hi-QUBO をインストールしたら `qbpp-license -s` を実行して本日のサインアップコードを取得し,portal で登録すると Trial キーが受け取れます.

ライセンスの有効化,ライセンスの種類,条件の詳細は **[License Management](../licenseManage/license-manage.md)** をご覧ください.

<a id="サードパーティライブラリ"></a>
# サードパーティライブラリ

以下のライブラリは Hi-QUBO の共有ライブラリ (`qbpp_*.so`) にリンクされています：

- **Boost C++ Libraries** — Boost Software License, Version 1.0. <https://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt>
- **xxHash** — BSD 2-Clause License, Copyright © Yann Collet. <https://opensource.org/license/bsd-2-clause/>

<a id="オプションのソルバーバックエンド"></a>
# オプションのソルバーバックエンド

3 つの組み込みソルバーに加え,Hi-QUBO は外部ソルバーへモデルを渡せます.
各ソルバーが受け取るモデルの形でグループ分けしています:

- **[QUBO/HUBO ソルバー](../solver/experimental-solvers.md)** — モデルを直接受け取る（Gurobi, D-Wave, Fixstars Amplify, OpenJij, IBM CPLEX ほか）.
- **[MILP ソルバー](../solver/experimental-solvers.md)** — QUBO を純 MILP に線形化してから渡す（SCIP, HiGHS, GLPK, CBC）.
- **[CP ソルバー](../solver/cp-solvers.md)** — 制約プログラミング（Google OR-Tools CP-SAT）.

各バックエンドは**別途インストール**が必要で,それぞれ独自のライセンスで配布
されています（商用・アカデミックライセンスが必要なものもあります）.これらの
連携は **Experimental** で,仕様（API）は将来予告なく変更される可能性が
あります.ソルバーの全一覧・インストール方法・注意点は上記の各ページを
参照してください.
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