A Qblox valós idejű kvantumvezérlést épített NVIDIA GPU-kra
A Qblox integrálta kvantumvezérlő rendszerét az NVIDIA DGX Spark platformmal és az NVQLink technológiával. A vállalat mérései szerint az oda-vissza kommunikáció késleltetése az NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU-val 4,0 mikroszekundum, a DGX Spark esetében pedig 7,2 mikroszekundum alatt maradt.
- A Qblox integrálta rendszerét az NVIDIA DGX Spark és az NVQLink környezetével.
- Az oda-vissza késleltetés 4,0 mikroszekundum alatt volt az RTX PRO 6000 Blackwell, és 7,2 mikroszekundum alatt a DGX Spark esetében.
- A GPU-k valós idejű kalibrációt és kvantumhiba-javítást támogathatnak.
- A Qblox szerint ugyanaz a CUDA-Q-kód asztali gépről adatközponti GPU-szerverekre vihető át.
GPU került a kvantumvezérlési körbe
A holland Qblox október 23-án jelentette be, hogy több NVIDIA GPU-val is integrálta a Qblox clustert. A megoldás a kvantum- és klasszikus számítások hibrid, valós idejű vezérlését teszi lehetővé. A vállalat közlése szerint a mért oda-vissza késleltetés az NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell esetében 4,0 mikroszekundum alatt, az NVIDIA DGX Spark használatakor pedig 7,2 mikroszekundum alatt volt.
A rendszer egyetlen asztali számítógépen képes kvantum-, mesterségesintelligencia- és szimulációs munkaterheléseket futtatni az NVIDIA CUDA-Q segítségével. A Qblox szerint ugyanaz a kód később az adatközpontok GPU-szervereire is átvihető, amikor a kvantumrendszerek nagyobb méretűvé válnak.
Gyorsabb kalibráció és hibajavítás
Az integráció a GPU-s gyorsítást közvetlenül a valós idejű vezérlési körbe kapcsolja be. A Qblox ezt a kvantumrendszerek, köztük a logikai kubiteket használó rendszerek skálázásának egyik fontos elemének tekinti. A vállalat Q1 szekvenciaprocesszorai és LINQ platformja biztosítja a GPU-val való együttműködéshez szükséges alacsony késleltetést és nagy adatátviteli sebességet.
A GPU-val gyorsított kalibrációs rutinok a kísérletek futása közben frissíthetik a kubitek paramétereit, így a beállítások módosítása nem feltétlenül csak a kísérletek között történik. A kvantumhiba-javításnál a szindrómaadatok alacsony késleltetéssel jutnak el a GPU-alapú dekóderekhez. Ezek így valós időben azonosíthatják és javíthatják a hibákat.
A fejlesztési környezetből a szuperszámítógépig
A mostani bejelentés a Qblox és az NVIDIA korábbi együttműködésére épül. A vállalat 2025 októberében számolt be az NVIDIA NVQLinkkel kapcsolatos munkáról, 2026 márciusában pedig az NVIDIA CUDA-Q valós idejű API-jának támogatását jelentette be. A Qblox szerint a mostani integráció az architekturális együttműködést már mért hardveres teljesítményre fordítja le.
Niels Bultink, a Qblox vezérigazgatója és társalapítója szerint a kvantumszámítógépek fejlődése csak olyan gyors lehet, amennyire a körülöttük működő klasszikus vezérlőrendszerek. Úgy fogalmazott, hogy az új megoldással a GPU-k bekerülnek ebbe a vezérlési körbe, és valós idejű számítási kapacitást biztosítanak a kvantumrendszereknek.
Sam Stanwyck, az NVIDIA kvantumtermékekért felelős igazgatója szerint a DGX Spark egy mesterségesintelligencia-szuperszámítógép képességeit teszi elérhetővé a kvantuminformatikai kutatók asztalán. Az NVIDIA közlése alapján a Qblox, az NVQLink és a CUDA-Q integrációja egy platformon kapcsolja össze a szimulációt, a valós idejű kalibrációt és a hibajavítást. A kutatók így az asztali számítógépen tervezhetnek és tesztelhetnek új módszereket, majd ugyanazt a kódot GPU-s szuperszámítógépekre vihetik át a kvantumrendszerek fejlődésével.
PR Newswire: Qblox fait progresser l'informatique quantique hybride grâce à l'intégration de NVIDIA DGX Spark tirant parti de NVIDIA NVQLink
